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segment geospatial

AI ソースコード

v0.12.3

ダウンロード

セグメント地理空間

Segment Anything Model (SAM) を使用して地理空間データをセグメント化するための Python パッケージ

導入

セグメント地理空間パッケージは、Aliaksandr Hancharenka によって作成されたセグメント-anything-eo リポジトリからインスピレーションを得ています。地理空間データの Segment Anything Model (SAM) の使用を容易にするために、segment-anything-py およびsegment-geospatial Python パッケージを開発しました。これらは現在、PyPI と conda-forge で利用可能です。私の主な目的は、ユーザーが最小限のコーディング労力でこれを達成できるようにすることで、地理空間データ分析に SAM を活用するプロセスを簡素化することです。私はsegment-anything-eoリポジトリからsegment-geospatialのソースコードを改変しました。そのオリジナルバージョンのクレジットはAliaksandr Hancharenkaに与えられます。

フリーソフトウェア：MITライセンス
ドキュメント: https://samgeo.gishub.org

引用

ウー、Q.、オスコ、L. (2023)。 samgeo: Segment Anything Model (SAM) を使用して地理空間データをセグメント化するための Python パッケージ。 Journal of Open Source Software 、8(89)、5663。https://doi.org/10.21105/joss.05663
オスコ、LP、ウー、Q.、デ・レモス、EL、ゴンサルベス、WN、ラモス、APM、リー、J.、ジュニア、JM (2023)。リモートセンシングアプリケーション向けのセグメントエニシングモデル (SAM): ゼロからワンショットまで。国際応用地球観測および地理情報ジャーナル、124、103540。https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103540

特徴

タイルマップサービス (TMS) サーバーからマップタイルをダウンロードし、GeoTIFF ファイルを作成します
Segment Anything Model (SAM) および HQ-SAM を使用して GeoTIFF ファイルをセグメント化する
リモートセンシング画像をテキストプロンプトでセグメント化する
前景マーカーと背景マーカーをインタラクティブに作成する
ベクターデータセットから既存のマーカーを読み込みます
セグメンテーション結果を一般的なベクトル形式 (GeoPackage、Shapefile、GeoJSON) として保存します。
入力プロンプトを GeoJSON ファイルとして保存する
インタラクティブなマップ上でセグメンテーション結果を視覚化
時系列リモートセンシング画像からオブジェクトをセグメント化する

インストール

PyPIからインストール

セグメント地理空間は PyPI で利用できます。セグメント地理空間をインストールするには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

pip install segment-geospatial

conda-forge からインストールする

セグメント地理空間は conda-forge でも利用できます。コンピューターに Anaconda または Miniconda がインストールされている場合は、次のコマンドを使用してセグメント地理空間をインストールできます。セグメント地理空間用の新しい conda 環境を作成することをお勧めします。次のコマンドは、 geoという名前の新しい conda 環境を作成し、 segment-geospatialとその依存関係をインストールします。

conda create -n geo python
conda activate geo
conda install -c conda-forge mamba
mamba install -c conda-forge segment-geospatial

システムに GPU が搭載されているにもかかわらず、上記のコマンドで GPU バージョンの pytorch がインストールされない場合は、次のコマンドを使用して GPU バージョンの pytorch のインストールを強制できます。

mamba install -c conda-forge segment-geospatial " pytorch=*=cuda* "

Samgeo-geospatial には、デフォルトの conda 環境に含まれていないオプションの依存関係がいくつかあります。これらの依存関係をインストールするには、次のコマンドを実行します。

mamba install -c conda-forge groundingdino-py segment-anything-fast

例

リモートセンシング画像のセグメント化
オブジェクトマスクの自動生成
入力プロンプトを使用したリモートセンシング画像のセグメント化
ボックスプロンプトを使用したリモートセンシング画像のセグメント化
テキストプロンプトを使用したリモートセンシング画像のセグメント化
テキストプロンプトによるバッチセグメンテーション
ArcGIS Pro でのセグメント地理空間の使用
テキストプロンプトによるスイミングプールの分割
Maxar Open Data Program からの衛星画像のセグメント化

デモ

自動マスク生成器

入力プロンプトによるインタラクティブなセグメンテーション

既存のファイルからの入力プロンプト

テキストプロンプトによるインタラクティブなセグメンテーション

チュートリアル

ビデオチュートリアルは私の YouTube チャンネルでご覧いただけます。

マスクの自動生成

ArcGIS Pro での SAM の使用

テキストプロンプトによるインタラクティブなセグメンテーション

デスクトップ GIS での SAM の使用

QGIS : QGIS の幾何属性プラグインをチェックしてください。功績はビョルン・ニーベリに帰します。
ArcGIS : ArcGIS 用のセグメントエニシングモデル (SAM) ツールボックスと、ArcGIS を使用してディープラーニングアプリケーションの能力を解放するためのリソースを確認してください。 Esri の功績です。

コンピューティングリソース

セグメント何でもモデルは計算負荷が高いため、大規模なデータセットを処理するには強力な GPU が推奨されます。少なくとも 8 GB の GPU メモリを搭載した GPU を使用することをお勧めします。 Google Colab が提供する無料の GPU リソースを利用できます。あるいは、学術研究をサポートするためのクラウドクレジットを提供する AWS Cloud Credit for Research に申請することもできます。大中華圏にお住まいの場合は、こちらから AWS クラウドクレジットを申請してください。

法的通知

このリポジトリとそのコンテンツは、教育目的のみに提供されています。提供された情報とコードを使用することにより、ユーザーは API とモデルを自己の責任で使用していることを認め、適用される法律と規制を遵守することに同意するものとします。ベースマップから大量の画像タイルをダウンロードする予定のユーザーは、その前にベースマッププロバイダーに連絡して許可を取得することをお勧めします。ベースマップまたはそのコンポーネントを不正に使用すると、著作権法またはその他の適用される法律や規制に違反する可能性があります。