Использовать Landsat QA Band для улучшение классификации.

[dime1]

Хочу использовать классифицированный снимок Landsat 8 для визуализации землепользования в ArcScene. По мне, он более информативен для визуализации, нежели просто Landsat+pansharpening.
Так как типы землепользования есть как в виде растра, так и вектора, но они некрасиво смотрятся в ArcScene как на SRTM, так и на Hillshade, еще и тормозят. Потому решил их не использовать, а провести обучаемую классификацию снимка впервые. Сейчас проблема в тучах на снимке, не знаю как правильно использовать канал QA.
Хочу выделить классы, как и в той ссылке:
bare ground/grassland - tan
moist vegetation/irrigated land - light green
forest cover - dark green
MPB/dead vegetation - ruddy-brown
water - blue
Алгоритм моих действий таков (работаю по всему снимку, не вырезая нужную область):
1) Composite Bands - 654.
2) Pansharpening - ESRI
3) Image Classification
4) Выделяю некие объекты (то большими кусками, то малыми в разных частях моей области), группирую их (отдельно туча, отдельно тень от тучи...)
5) Interactive Supervised Classification
Добавил архива области интереса - https://www.dropbox.com/s/n5p104qiqz0suox/Clip.rar

Получается пока вот так:

[nadiopt]

странно имхо. зачем же классифицировать композит, отсекая остальные каналы, ведь чем больше каналов, тем вроде бы разделимость классов выше

[dime1]

nadiopt, я ж говорю, вот это я реально первый раз пробую классифицировать снимок. Знаний в дешифрировании 0, единственное, что монитор хороший.
Если я сделаю raster clip только своей области снимка, это как-то поможет классификации? Сделал обрезку, добавил в первый пост. Может так легче будет подсказать.

[nadiopt]

а вот не знаю
я обрезаю в тех случаях, когда надо сделать неконтролируемую классификацию, и не мешалась всякая глупость типа облаков, теней, воды и т.п. Для контролируемой я обрезать как-то не люблю, можно нужное число эталонов не набрать, да и гистограмма вроде как коцается:(

[dime1]

Вот я тоже по поводу гистограммы межуюсь. Ну это же цвет просто для визуализации, а значения в пикселях же всё те же остаются при обрезке. Меняется только визуальная составляющая отображения.
Меня вот больше волнует зачем этот слой туч и как его использовать, чтоб убрать тучи (пока вычитал, что тучи убрать нельзя совсем и тень тоже) и сделать классификацию без них, чтоб заполнить области туч классом близлежащих объектов.
Я просто пока не могу уяснить зачем вообще эти все алгоритмы отделения туч на снимках используют. Кроме, как для создания безоблачной мозаики на основе снимков разных дат и заполнении дыр.

[nadiopt]

так а наверное никак, если туча сплошная, а не дымка, то то, что под ней - не видно, хоть на голове стой

[dime1]

http://blogs.esri.com/esri/arcgis/2011/01/10/georef4/
Почитав, решил пока поизучать вопрос классификации мультиспектральных снимков, там не всё так просто.

[nadiopt]

там все очень сложно. только вы вроде в энви работали, а тут про аркгис?

[dime1]

в энви работали

нет