AI Segmentation
QGIS
Tutorial

AI Segmentation für QGIS: Der komplette Leitfaden

Ein Stadtzentrum vor und nach der automatischen Gebäudeerkennung (after)
Ein Stadtzentrum vor und nach der automatischen Gebäudeerkennung (before)
BildmaterialErkannt
Drag to compare
Ein ganzes Stadtzentrum, in einem einzigen Durchgang erkannt (Saint-Germain-en-Laye, Frankreich, auf Google-Satellite-Bildmaterial). Ziehen Sie den Regler zum Vergleich.

AI Segmentation verwandelt das Bildmaterial, das Sie bereits in Ihrem QGIS geöffnet haben, in saubere Vektorebenen. Es funktioniert auf zwei Arten. Zuerst der Automatic-Modus, in dem Sie eine Zone zeichnen, das Objekt benennen und alle Instanzen auf einmal erhalten (Gebäudegrundrisse, Parzellen, Bäume, Straßen, Solarmodule): Er läuft in der Cloud, keine GPU auf Ihrem Rechner. Dann der Manual-Modus, in dem Sie ein Objekt anklicken und die KI dessen Umriss zeichnet, lokal auf Ihrem Computer und unbegrenzt. Das Bild oben ist eine einzige Automatic-Detektion, und dieser Leitfaden spielt sie live in QGIS durch, Einstellung für Einstellung.

Installieren und aktivieren

Öffnen Sie in QGIS Plugins -> Manage and Install Plugins, suchen Sie nach AI Segmentation und installieren Sie es. Melden Sie sich anschließend über das Panel an (ein Browser-Tab, etwa 15 Sekunden), und beide Modi sind bereit.

Das AI Segmentation-Panel mit dem Manual/Automatic-Schalter, bereit zum Start
Wählen Sie Ihre Bildebene und legen Sie los.

Ihre erste Detektion

Ziel: jeden Gebäudegrundriss des Stadtzentrums oben extrahieren. Ein Durchgang, von Anfang bis Ende.

Zeichnen Sie Ihre Zone

Klicken Sie auf Start Automatic AI Segmentation, klicken Sie dann rund um den Bereich auf der Karte und schließen Sie den Umriss. Scharfes, kontrastreiches Bildmaterial liefert die saubersten Polygone.

Die Zone Punkt für Punkt gezeichnet, dann geschlossen.

Benennen Sie das Objekt

Geben Sie das Objekt ein (hier building), oder wählen Sie es in der Library vorgefertigter Objekte mit Vorschaubildern.

Der Konfigurationsschritt: Objekt auf building gesetzt, Beispielkarte, Detail-Regler

Zeigen Sie ein Beispiel (optional)

Ein Wort reicht nicht immer. Draw an example gibt der KI eine Probe aus Ihrem eigenen Bildmaterial (gleicher Sensor, gleiche Jahreszeit, gleiche Auflösung): Umreißen Sie ein Objekt, und die KI sucht nach seinen Ähnlichen. Exclude a look-alike macht das Gegenteil: Umreißen Sie einen Fehltreffer, um der KI zu sagen "nicht das". Ein paar Beispiele plus ein Name sind meist die stärkste Kombination, und Beispiele allein funktionieren, wenn das Objekt keinen guten Namen hat.

Show an example: ein positives Beispiel (grün) und eine Ausschluss (rot) auf der Karte gezeichnet

Die Referenz-Chips im Panel: Beispiel 1 in Grün, Ausschluss 2 in Rot

Stellen Sie den Detail ein

Der Detail-Regler teilt Ihre Zone in ein Raster aus 1024-px-Kacheln, jede in voller Auflösung erkannt und wieder zu einer nahtlosen Ebene zusammengefügt, sodass Objekte, die eine Naht überschreiten, zusammengeführt werden. Feinerer Detailgrad schneidet kleinere Kacheln und findet kleinere Objekte; die Kachelanzahl aktualisiert sich live (hier 12 Kacheln). Für die Zone gibt es keine Größenbegrenzung.

Live-Vorschau des Kachelrasters über der Zone

Erkennen

Klicken Sie auf Detect objects. Die Zone wird Kachel für Kachel verarbeitet, und die Ergebnisse zeichnen sich live auf der Karte. Dieser Durchgang fand 2.415 Objekte in etwa zwei Minuten.

Detektion läuft, Kachel 4 von 12, 365 Objekte bisher gefunden

Teilergebnisse, die während des Durchgangs live gezeichnet werden

Prüfen

Die Detektion öffnet eine Prüfung, keinen Export. Alles Folgende ist sofort und braucht keinen neuen Durchgang: Sie filtern und formen die Detektionen um, bis die Ebene stimmt. Der nächste Abschnitt geht jede Einstellung durch.

Das Prüfpanel: Anzahl, Anzeigefarben, Konfidenz-Histogramm

Exportieren

Klicken Sie auf Export polygons. Sie erhalten eine stilisierte GeoPackage-Ebene mit einem GIS-fertigen Schema: class, score, area_m2, perimeter_m. Hier 306 Gebäudegrundrisse.

Exportierte GeoPackage-Ebene mit 306 Gebäudegrundrissen

Attributtabelle mit den Spalten class, score, area_m2 und perimeter_m

Die Prüf-Einstellungen, erklärt

Confidence

Jede Detektion trägt einen score: wie sicher die KI ist, dass dieses Polygon wirklich Ihr Objekt ist. Der Durchgang liefert alles Plausible zurück, und der Confidence-Regler legt den minimalen Score zum Behalten fest: Ziehen Sie ihn Richtung More objects, um schwächere Detektionen einzublenden, Richtung Only confident, um nur die stärksten zu behalten. Das Histogramm über dem Regler zeigt, wie viele Objekte auf jeder Stufe liegen, und die Anzahl aktualisiert sich live. Derselbe Durchgang, live zwischen More objects und Only confident durchgezogen:

Ziehen Sie den Confidence-Regler, und Ebene und Anzahl aktualisieren sich sofort.

Dichte, sich wiederholende Objekte wie diese Dächer erhalten bescheidene Scores, daher schlägt niedrig starten und nach oben ausdünnen meist den umgekehrten Weg. Von Hand korrigierte Objekte bleiben immer erhalten, unabhängig von der Konfidenz.

Display colors

Vier Wege, dieselben Detektionen zu betrachten, jeder beantwortet eine andere Frage. Random (eine Farbe pro Objekt) prüft, ob Nachbarn getrennt sind. Outline prüft die Grenzen gegen das Bildmaterial. Confidence zeigt, wo die KI sicher ist (gelb) oder zögert (violett), was Ihnen sagt, wohin Sie den Confidence-Regler setzen. Normal ist eine einzige saubere Farbe. Rein visuell, die Geometrie ändert sich nie.

Die vier Anzeigemodi nebeneinander: Random, Outline, Confidence, Normal
Dieselben Detektionen, vier Lesarten: Random, um Nachbarn zu trennen, Outline, um Grenzen zu prüfen, Confidence, um Zögern zu erkennen, Normal, um die Ebene zu sehen.

Refine detections

Der Abschnitt Refine detections formt jedes Polygon auf einmal um, sofort:

Refine detections-Panel mit Steuerungen für Form, Größe und Umriss
Steuerungen für Form, Größe und Umriss, live auf die gesamte Ebene angewendet.
  • Right angles rastet Kanten auf 90 Grad, für künstliche Formen wie Gebäude, Pools und Solarmodule.
  • Round corners glättet Umrisse, für natürliche Formen wie Bäume und Büsche.
  • Fill holes schließt innere Lücken in jedem Polygon.
  • Min / Max size blendet Detektionen außerhalb eines Grundflächenbereichs aus, der schnellste Weg, winzige Rauschflecken zu entfernen.
  • Simplify outline, Clean edges und Expand/Contract feinjustieren den Umriss selbst.

Derselbe Trick auf allem

Der Automatic-Modus ist eine Eingabe von einer völlig anderen Aufgabe entfernt: Ändern Sie das Wort, erhalten Sie eine andere Ebene. Landwirtschaftliche Parzellen über 5 km²:

Landwirtschaftliche Parzellen vor und nach der automatischen Detektion (after)
Landwirtschaftliche Parzellen vor und nach der automatischen Detektion (before)
BildmaterialErkannt
Drag to compare
Prompt: farm field. Etwa 250 Parzellen über 5 km2, ein Durchgang.

Oder das Straßennetz eines dichten städtischen Gebiets:

Städtische Straßen vor und nach der automatischen Detektion (after)
Städtische Straßen vor und nach der automatischen Detektion (before)
BildmaterialErkannt
Drag to compare
Prompt: road. Die befahrbare Fläche als Polygone extrahiert.

Bäume, Autos, Gewächshäuser, Pools, Solarmodule funktionieren alle auf dieselbe Weise; die Library im Panel listet vorgefertigte Objekte mit Vorschaubildern auf, falls Sie die Formulierung lieber nicht raten möchten.

Der Manual-Modus

Manual führt ein lokales Modell auf Ihrem eigenen Computer aus, unbegrenzt, nach einer einmaligen Einrichtung über das Panel. Klicken Sie ein Objekt an, und die KI zeichnet dessen Umriss; Linksklick fügt Fläche hinzu, Rechtsklick entfernt sie, und Sie behalten und exportieren Polygone eines nach dem anderen. Er glänzt, wenn Sie zehn präzise Objekte statt tausend brauchen, oder wenn Sie volle Kontrolle über jeden Umriss wollen.

Manual-Modus: ein Klick auf ein Dach, ein sauberes Polygon umrissen
Der Manual-Modus: ein Klick, ein Umriss, auf Ihrem Rechner.

Die beiden Modi verketten sich: Refine in Manual mode, direkt in der Automatic-Prüfung, öffnet Ihre Detektionen in Manual, sodass Sie ein paar Objekte von Hand korrigieren oder hinzufügen können, dann kehren Sie zurück und exportieren alles zusammen.

Refine in Manual mode-Schaltfläche im Automatic-Prüfpanel
Refine in Manual mode: das automatische Ergebnis von Hand nachbessern, dann exportieren.

Testen Sie es auf Ihrer eigenen Karte

Der beste Test ist eine Zone, an der Sie tatsächlich arbeiten: Installieren Sie AI Segmentation, führen Sie es dort aus und vergleichen Sie die Ebene mit dem, was Sie von Hand digitalisiert hätten. Und wenn sich etwas seltsam verhält, erreicht uns die ? Help-Schaltfläche im Panel direkt.

Written byLilien Auger
·6 min read
Contact