Extraindo células rasterizadas de imagens com base no valor RGB usando o ArcGIS Desktop?

Eu tenho algumas fotografias aéreas (formato: IMAGINE Image) que são detalhadas o suficiente para ver hidrantes e um shapefile de hidrantes que foi digitalizado com base em alguns dados CAD. Meu projeto é o controle de qualidade dos locais dos arquivos de formas dos hidrante, verificando com as imagens. É possível extrair valores RGB das imagens que correspondem aos valores RGB dos hidrantes?

Boca de incêndio (vermelho):

Eu estou olhando para selecionar valores de células (que eu escrevi) que são semelhantes aos valores de células do hidrante e, em seguida, extrair essas células (um arquivo raster dessas células ou um arquivo de forma que plota a localização de células semelhantes). Estou assumindo que existem muito poucos recursos nas imagens que tenham valores RGB avermelhados semelhantes.

Depois de analisar a resposta da Arron e brincar com as abordagens supervisionada e não supervisionada (veja meu comentário abaixo), não consegui fazer com que a ferramenta executasse exatamente o que queria até começar a analisar a saída raster de confiança da Classificação de máxima verossimilhança ferramenta. Não tenho certeza do que exatamente a saída raster deve simbolizar, mas apenas olhando o valor das células de nível 14, mas capturou todos os hidrantes.

saída raster: localização dos hidrantes:

Meu próximo passo é usar a ferramenta Raster to Polygon para converter a pegada raster da hidrante em um polígono. Estou executando a ferramenta agora e, na última hora, ela chegou a 11%. A área em que estou trabalhando é grande, a 1 x 1 milha, então eu entendo que pode levar algum tempo se houver muitas células raster pequenas para converter em um polígono. Existem sugestões sobre a execução de algumas ferramentas para limpar alguns dados, a fim de acelerar o processo de conversão da varredura em um polígono? Talvez eu não tenha necessidade de executar essa ferramenta, pois a pegada raster fez um bom trabalho ao capturar os hidrantes, mas estou interessado em acelerar o processo, pois prevejo que este seja usado em outros aplicativos para o futuro.

Seus hidrantes terão uma assinatura espectral muito exclusiva; portanto, eu usaria a classificação supervisionada de probabilidade máxima para classificar sua varredura. Uma alternativa é executar um algoritmo ISODATA para uma abordagem não supervisionada . Tente o seguinte fluxo de trabalho (parcial):

1. Classificação não supervisionada do cluster Iso aberto no ArcGIS
2. Digite TODAS as 3 bandas (ou seja, R, G, B) na GUI (veja em anexo)
3. Depois de ter uma varredura classificada, encontre um hidrante na varredura e use a guia de identificação para determinar os valores de pixel que compõem um hidrante (por exemplo, valores de pixel de 10 a 14)
4. Reclassifique sua imagem para que todos os pixels que compreendem hidrantes sejam classificados como "1" e todos os outros valores "0". Isso produzirá uma varredura binária.
5. Agora, exiba apenas o 1 como vermelho e o 0 como transparente. Você deve poder avaliar visualmente as diferenças agora.

Como alternativa, para uma abordagem quantitativa, execute Raster to Polygon para colocar polígonos ao redor dos pixels do seu hidrante (ou seja, 1). Você pode executar uma série de estatísticas em seus polígonos originais e derivados agora.

Lembre-se de que você terá mais controle das classes se usar a classificação supervisionada de máxima verossimilhança

EDITAR:

Tente também usar imagens aéreas de alta resolução CIR de 4 bandas disponíveis no Earth Explorer . A faixa de infravermelho próximo (4º) proporcionará um contraste muito maior entre os hidrantes e os gramados verdes ao seu redor. Provavelmente, é uma área urbana, portanto, você poderá obter imagens de resolução muito alta para sua área de interesse.