Поводження з гірськими тінями при класифікації Landsat 8

Я намагаюся класифікувати деяку територію на півночі Монголії за допомогою супутникових знімків Landsat 8 з 2013 року. Оскільки записи були зроблені взимку, сонце дуже низьке на час придбання. Тому з гір є дуже довгі і темні тіні.

Я можу визначити цю тінь за допомогою DEM, як описано в цьому запитанні: Як видалити топографічні ефекти, як тіні з зображення Landsat

Як я можу виконати контрольовану класифікацію для відсіченої затіненої області? Чи можливо розширити цю сферу? Я спробував деякі співвідношення смуг, але не знаю, що найкраще для мого завдання.

На цьому зображенні видно, що в темних тінях є деякі рослинні ділянки, але класифікувати їх неможливо.

Насправді, це не дає змоги відновити деяку інформацію з тіньових областей. Однак я одного разу успішно мав справу з (хмарними) тінями на гіперспектральному зображенні. Метою була проста класифікація земельного покриву. Ось що я зробив. Я не впевнений, як це буде працювати з зображеннями Landsat, але оскільки це дуже просто, вам слід спробувати.

Як тільки я виявив тінь, я просто здійснив відповідність гістограми гістограми гістограмі іншим зображенням. Будьте обережні, оскільки, роблячи це, ви припускаєте, що спектральний сигнал у затінених областях та сигнал в освітлених областях належать більш-менш до тих самих класів (~ однакові розподіли). Хоча це дуже простий і спрощений метод, я зміг правильно класифікувати затінені пікселі ціною деяких невеликих помилок тіньової межі. Можливо, ви можете скласти всі можливі співвідношення смуг до зображення та перенормувати всі функції перед класифікацією, це може ще більше зменшити тіньові ефекти. Ймовірно, тоді вам доведеться використовувати надійний класифікатор.

EDIT: Крім того, ви можете нормалізувати кожен піксель, щоб мати одиничну норму (дивлячись на кожен піксель як на спектральний вектор). Це також повинно допомогти усунути тіньові ефекти.

Я б запропонував те, що Стелла сказала нижче. Ви можете просто класифікувати його як тінь, щоб він не зашкодив точності. Звичайно, переконайтеся, що у вас є достатньо цікавих областей або навчальних зон тіні, щоб переконатися, що це все класифіковане. Якщо вам доведеться виступити з презентацією, ви можете прокоментувати, що більшість тіньових областей є рівномірними з прилеглою бічною частиною гори, що означає, що якщо сторона гори, на яку потрапляє сонце, відображає рослинні властивості, то інша сторона буде як добре, якби сонце його вдарило. Сподіваюсь, це допомагає. Мені довелося це зробити, і якщо ви не класифікуєте тінь або не застосовуєте до неї поправки, вона буде класифікована так само, як вода, оскільки вони мають спектральну схожість.

Я б запропонував класифікувати тіні окремо від решти зображення. Якщо ви можете знайти окремий клас тіней, замаскуйте пікселі "тіні", а потім розтягніть їх і перекласифікуйте (будьте уважні, як ви розтягуєтесь). Я не є експертом у класифікації зображень, але я б обов'язково підтвердив будь-які результати за допомогою інших зображень.