Wróć do bloga
AI Segmentation
QGIS
Tutorial

AI Segmentation dla QGIS: kompletny przewodnik

Centrum miasta przed i po automatycznej detekcji budynków (after)
Centrum miasta przed i po automatycznej detekcji budynków (before)
ZdjęciaWykryte
Drag to compare
Całe centrum miasta wykryte w jednym przebiegu (Saint-Germain-en-Laye, Francja, na zdjęciach Google Satellite). Przeciągnij uchwyt, aby porównać.

AI Segmentation zamienia zdjęcia, które masz już otwarte w swoim QGIS, w czyste warstwy wektorowe. Działa na dwa sposoby. Najpierw tryb Automatic, w którym rysujesz strefę, nazywasz obiekt i otrzymujesz wszystkie jego wystąpienia naraz (obrysy budynków, działki, drzewa, drogi, panele solarne): działa w chmurze, bez GPU na Twojej maszynie. Następnie tryb Manual, w którym klikasz jeden obiekt, a AI rysuje jego kontur, lokalnie na Twoim komputerze i bez limitu. Powyższy obraz to pojedynczy przebieg Automatic, a ten przewodnik przechodzi przez niego na żywo w QGIS, ustawienie po ustawieniu.

Instalacja i aktywacja

W QGIS otwórz Wtyczki -> Zarządzaj i instaluj wtyczki, wyszukaj AI Segmentation i zainstaluj. Następnie zaloguj się z panelu (karta przeglądarki, około 15 sekund) i oba tryby są gotowe.

Panel AI Segmentation z przełącznikiem Manual/Automatic, gotowy do startu
Wybierz warstwę ze zdjęciami i uruchom.

Twoja pierwsza detekcja

Cel: wyodrębnić każdy obrys budynku w powyższym centrum miasta. Jeden przebieg, od początku do końca.

Narysuj swoją strefę

Kliknij Start Automatic AI Segmentation, a następnie klikaj wokół obszaru na mapie i zamknij pętlę. Ostre, dobrze skontrastowane zdjęcia dają najczystsze poligony.

Strefa narysowana punkt po punkcie, a następnie zamknięta.

Nazwij obiekt

Wpisz obiekt (tutaj building) albo wybierz go z Library gotowych obiektów z podglądami.

Krok konfiguracji: obiekt ustawiony na building, karta przykładu, suwak szczegółowości

Pokaż przykład (opcjonalnie)

Jedno słowo nie zawsze wystarcza. Draw an example przekazuje AI próbkę z Twoich własnych zdjęć (ten sam sensor, pora roku i rozdzielczość): obrysuj jeden obiekt, a AI szuka jego odpowiedników. Exclude a look-alike działa odwrotnie: obrysuj fałszywe trafienie, aby powiedzieć AI „nie to". Kilka przykładów plus nazwa to zwykle najsilniejsza kombinacja, a same przykłady sprawdzają się, gdy obiekt nie ma dobrej nazwy.

Show an example: jeden pozytywny przykład (zielony) i jedno wykluczenie (czerwony) narysowane na mapie

Referencyjne etykiety w panelu: przykład 1 na zielono, wykluczenie 2 na czerwono

Ustaw Detail

Suwak Detail dzieli Twoją strefę na siatkę kafelków 1024 px, każdy wykrywany w pełnej rozdzielczości i zszywany z powrotem w jedną bezszwową warstwę, więc obiekty przecinające szew są łączone. Większa szczegółowość tnie mniejsze kafelki i znajduje mniejsze obiekty; liczba kafelków aktualizuje się na żywo (tutaj 12 kafelków). Strefa nie ma limitu rozmiaru.

Podgląd siatki kafelków na żywo nad strefą

Wykryj

Kliknij Detect objects. Strefa jest przetwarzana kafelek po kafelku, a wyniki rysują się na żywo na mapie. Ten przebieg znalazł 2415 obiektów w około dwie minuty.

Detekcja w toku, kafelek 4 z 12, do tej pory znaleziono 365 obiektów

Częściowe wyniki rysowane na żywo podczas przebiegu

Przejrzyj

Detekcja otwiera przegląd, nie eksport. Wszystko poniżej jest natychmiastowe i nie wymaga ponownego przebiegu: filtrujesz i przekształcasz detekcje, aż warstwa wygląda dobrze. Następna sekcja omawia każdy element sterujący.

Panel przeglądu: licznik, kolory wyświetlania, histogram pewności

Eksportuj

Kliknij Export polygons. Otrzymujesz ostylowaną warstwę GeoPackage ze schematem gotowym do GIS: class, score, area_m2, perimeter_m. Tutaj 306 obrysów budynków.

Wyeksportowana warstwa GeoPackage z 306 obrysami budynków

Tabela atrybutów z kolumnami class, score, area_m2 i perimeter_m

Elementy sterujące przeglądu, wyjaśnione

Confidence

Każda detekcja niesie score: jak bardzo AI jest pewne, że ten poligon naprawdę jest Twoim obiektem. Przebieg zwraca wszystko, co prawdopodobne, a suwak Confidence ustawia minimalny score do zachowania: przeciągnij w stronę More objects, aby ujawnić słabsze detekcje, w stronę Only confident, aby zachować tylko najsilniejsze. Histogram nad suwakiem pokazuje, ile obiektów znajduje się na każdym poziomie, a licznik aktualizuje się na żywo. Ten sam przebieg, przemiatany na żywo między More objects a Only confident:

Przeciągnij suwak Confidence, a warstwa i licznik zaktualizują się natychmiast.

Gęste, powtarzalne obiekty takie jak te dachy osiągają skromne score, więc zaczynanie nisko i przycinanie w górę zwykle działa lepiej niż odwrotnie. Obiekty poprawione ręcznie są zawsze zachowywane, niezależnie od pewności.

Display colors

Cztery sposoby patrzenia na te same detekcje, każdy odpowiadający na inne pytanie. Random (jeden kolor na obiekt) sprawdza, czy sąsiedzi są rozdzieleni. Outline konfrontuje granice ze zdjęciami. Confidence pokazuje, gdzie AI jest pewne (żółty) lub waha się (fioletowy), co mówi Ci, gdzie skierować suwak pewności. Normal to pojedynczy, czysty kolor. Wyłącznie wizualne, geometria nigdy się nie zmienia.

Cztery tryby wyświetlania obok siebie: Random, Outline, Confidence, Normal
Te same detekcje, cztery odczyty: Random, aby rozdzielić sąsiadów, Outline, aby sprawdzić granice, Confidence, aby wychwycić wahania, Normal, aby zobaczyć warstwę.

Refine detections

Sekcja Refine detections przekształca każdy poligon naraz, natychmiast:

Panel Refine detections z elementami sterującymi kształtu, rozmiaru i konturu
Elementy sterujące kształtu, rozmiaru i konturu, stosowane na żywo do całej warstwy.
  • Right angles przyciąga krawędzie do 90 stopni, dla kształtów sztucznych jak budynki, baseny i panele solarne.
  • Round corners wygładza kontury, dla kształtów naturalnych jak drzewa i krzewy.
  • Fill holes zamyka wewnętrzne luki w każdym poligonie.
  • Min / Max size ukrywa detekcje poza zakresem powierzchni terenu, najszybszy sposób na usunięcie drobnych plam szumu.
  • Simplify outline, Clean edges i Expand/Contract dostrajają sam kontur.

Ten sam trik na wszystkim

Tryb Automatic dzieli od zupełnie innego zadania jedno wejście: zmień słowo, otrzymaj inną warstwę. Działki rolne na ponad 5 km²:

Działki rolne przed i po automatycznej detekcji (after)
Działki rolne przed i po automatycznej detekcji (before)
ZdjęciaWykryte
Drag to compare
Prompt: farm field. Około 250 działek na 5 km2, jeden przebieg.

Albo sieć drogowa gęstego obszaru miejskiego:

Drogi miejskie przed i po automatycznej detekcji (after)
Drogi miejskie przed i po automatycznej detekcji (before)
ZdjęciaWykryte
Drag to compare
Prompt: road. Powierzchnia przejezdna wyodrębniona jako poligony.

Drzewa, samochody, szklarnie, baseny, panele solarne działają tak samo; Library w panelu wymienia gotowe obiekty z podglądami, jeśli wolisz nie zgadywać sformułowania.

Tryb Manual

Manual uruchamia lokalny model na Twoim własnym komputerze, bez limitu, po jednorazowej konfiguracji z panelu. Kliknij obiekt, a AI narysuje jego kontur; lewy przycisk dodaje powierzchnię, prawy usuwa, a poligony zatwierdzasz i eksportujesz jeden po drugim. Sprawdza się, gdy potrzebujesz dziesięciu precyzyjnych obiektów zamiast tysiąca, albo gdy chcesz pełną kontrolę nad każdym konturem.

Tryb Manual: jedno kliknięcie w dach, jeden czysty poligon
Tryb Manual: jedno kliknięcie, jeden kontur, na Twojej maszynie.

Oba tryby łączą się ze sobą: Refine in Manual mode, bezpośrednio w przeglądzie Automatic, otwiera Twoje detekcje w Manual, abyś mógł poprawić lub dodać kilka obiektów ręcznie, a następnie wrócić i wyeksportować wszystko razem.

Przycisk Refine in Manual mode w panelu przeglądu Automatic
Refine in Manual mode: popraw wynik automatyczny ręcznie, a następnie wyeksportuj.

Wypróbuj na własnej mapie

Najlepszym testem jest strefa, na której naprawdę pracujesz: zainstaluj AI Segmentation, uruchom go tam i porównaj warstwę z tym, co zdigitalizowałbyś ręcznie. A jeśli coś zachowuje się dziwnie, przycisk ? Help w panelu łączy Cię z nami bezpośrednio.

Written byLilien Auger
·6 min read
Contact