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AI Segmentation
QGIS
Tutorial

AI Segmentation para QGIS: o guia completo

Um centro urbano antes e depois da detecção automática de edificações (after)
Um centro urbano antes e depois da detecção automática de edificações (before)
ImagemDetectado
Drag to compare
Um centro urbano inteiro, detectado em uma única passada (Saint-Germain-en-Laye, França, sobre imagem do Google Satellite). Arraste o controle para comparar.

O AI Segmentation transforma a imagem que você já tem aberta no QGIS em camadas vetoriais limpas. Ele funciona de duas maneiras. Primeiro o modo Automatic, em que você desenha uma zona, nomeia o objeto e recebe todas as instâncias de uma vez (pegadas de edificações, parcelas, árvores, ruas, painéis solares): roda na nuvem, sem GPU na sua máquina. Depois o modo Manual, em que você clica em um objeto e a IA o contorna, localmente no seu computador e sem limite. A imagem acima é uma única execução do Automatic, e este guia a percorre ao vivo no QGIS, configuração por configuração.

Instalar e ativar

No QGIS, abra Plugins -> Manage and Install Plugins, procure por AI Segmentation e instale. Depois entre pelo painel (uma aba do navegador, cerca de 15 segundos) e os dois modos ficam prontos.

Painel do AI Segmentation com o seletor Manual/Automatic, pronto para começar
Escolha sua camada de imagem e inicie.

Sua primeira detecção

Objetivo: extrair todas as pegadas de edificações do centro urbano acima. Uma execução, do início ao fim.

Desenhe sua zona

Clique em Start Automatic AI Segmentation, depois clique ao redor da área no mapa e feche o contorno. Uma imagem nítida e bem contrastada dá os polígonos mais limpos.

A zona desenhada ponto a ponto e depois fechada.

Nomeie o objeto

Digite o objeto (aqui building), ou escolha-o na Library de objetos prontos com prévias.

O passo de configuração: objeto definido como building, cartão de exemplo, controle de detalhe

Mostre um exemplo (opcional)

Uma palavra nem sempre basta. Draw an example entrega à IA uma amostra da sua própria imagem (mesmo sensor, estação e resolução): contorne um objeto e a IA procura os semelhantes. Exclude a look-alike faz o oposto: contorne um falso positivo para dizer à IA "não é isto". Alguns exemplos mais um nome costumam ser a combinação mais forte, e exemplos sozinhos funcionam quando o objeto não tem um bom nome.

Mostrar um exemplo: um exemplo positivo (verde) e uma exclusão (vermelho) desenhados no mapa

Os cartões de referência no painel: exemplo 1 em verde, exclusão 2 em vermelho

Ajuste o Detail

O controle Detail divide sua zona em uma grade de blocos de 1024 px, cada um detectado em resolução plena e recombinado em uma única camada contínua, de modo que objetos que cruzam uma junção são mesclados. Um detalhe mais fino corta blocos menores e encontra objetos menores; o número de blocos se atualiza ao vivo (aqui 12). Não há limite de tamanho para a zona.

Prévia ao vivo da grade de blocos sobre a zona

Detecte

Clique em Detect objects. A zona é processada bloco a bloco e os resultados aparecem ao vivo no mapa. Esta execução encontrou 2.415 objetos em cerca de dois minutos.

Detecção em andamento, bloco 4 de 12, 365 objetos encontrados até aqui

Resultados parciais aparecendo ao vivo durante a execução

Revise

A detecção abre uma revisão, não uma exportação. Tudo abaixo é instantâneo e não exige nova execução: você filtra e remodela as detecções até a camada ficar do jeito certo. A próxima seção percorre cada controle.

O painel de revisão: contagem, cores de exibição, histograma de confiança

Exporte

Clique em Export polygons. Você recebe uma camada GeoPackage estilizada com um esquema pronto para SIG: class, score, area_m2, perimeter_m. Aqui, 306 pegadas de edificações.

Camada GeoPackage exportada com 306 pegadas de edificações

Tabela de atributos com as colunas class, score, area_m2 e perimeter_m

Os controles da revisão, explicados

Confidence

Cada detecção carrega um score: o quanto a IA está segura de que aquele polígono é realmente o seu objeto. A execução retorna tudo o que é plausível, e o controle Confidence define o score mínimo a manter: arraste para More objects para revelar detecções mais fracas, ou para Only confident para manter só as mais fortes. O histograma acima do controle mostra quantos objetos estão em cada nível, e a contagem se atualiza ao vivo. A mesma execução, percorrida ao vivo entre More objects e Only confident:

Arraste o controle Confidence: a camada e a contagem se atualizam na hora.

Objetos densos e repetitivos como esses telhados pontuam de forma modesta, então começar baixo e ir subindo costuma funcionar melhor do que o contrário. Objetos que você corrigiu à mão são sempre mantidos, qualquer que seja a confiança.

Display colors

Quatro maneiras de olhar as mesmas detecções, cada uma respondendo a uma pergunta diferente. Random (uma cor por objeto) verifica se os vizinhos estão separados. Outline verifica os limites contra a imagem. Confidence mostra onde a IA está segura (amarelo) ou hesitante (roxo), o que indica para onde apontar o controle de confiança. Normal é uma única cor limpa. Apenas visual, a geometria nunca muda.

Os quatro modos de exibição lado a lado: Random, Outline, Confidence, Normal
Mesmas detecções, quatro leituras: Random para separar vizinhos, Outline para verificar limites, Confidence para localizar hesitações, Normal para ver a camada.

Refine detections

A seção Refine detections remodela todos os polígonos de uma vez, instantaneamente:

Painel Refine detections com controles de forma, tamanho e contorno
Controles de forma, tamanho e contorno, aplicados ao vivo à camada inteira.
  • Right angles alinha as arestas a 90 graus, para formas construídas como edificações, piscinas e painéis solares.
  • Round corners suaviza os contornos, para formas naturais como árvores e arbustos.
  • Fill holes fecha os vazios internos de cada polígono.
  • Min / Max size oculta detecções fora de uma faixa de área no terreno, o jeito mais rápido de descartar pequenos ruídos.
  • Simplify outline, Clean edges e Expand/Contract ajustam o próprio contorno em detalhe.

O mesmo truque em qualquer coisa

O modo Automatic está a uma entrada de distância de um trabalho completamente diferente: troque a palavra, receba outra camada. Parcelas agrícolas em mais de 5 km²:

Parcelas agrícolas antes e depois da detecção automática (after)
Parcelas agrícolas antes e depois da detecção automática (before)
ImagemDetectado
Drag to compare
Prompt: farm field. Cerca de 250 parcelas em 5 km2, uma execução.

Ou a malha viária de uma área urbana densa:

Ruas urbanas antes e depois da detecção automática (after)
Ruas urbanas antes e depois da detecção automática (before)
ImagemDetectado
Drag to compare
Prompt: road. A superfície de rodagem extraída como polígonos.

Árvores, carros, estufas, piscinas, painéis solares, tudo funciona da mesma forma; a Library no painel lista objetos prontos com prévias, caso você prefira não adivinhar a formulação.

Modo Manual

O Manual roda um modelo local no seu próprio computador, sem limite, após uma configuração única a partir do painel. Clique em um objeto e a IA o contorna; o clique esquerdo adiciona área, o direito remove, e você mantém e exporta os polígonos um a um. Ele brilha quando você precisa de dez objetos precisos em vez de mil, ou quando quer controle total sobre cada contorno.

Modo Manual: um clique em um telhado, um polígono limpo contornado
Modo Manual: um clique, um contorno, na sua máquina.

Os dois modos se encadeiam: Refine in Manual mode, dentro da própria revisão do Automatic, abre suas detecções no Manual para você corrigir ou adicionar alguns objetos à mão, depois voltar e exportar tudo junto.

Botão Refine in Manual mode dentro do painel de revisão do Automatic
Refine in Manual mode: retoque o resultado automático à mão, depois exporte.

Teste no seu próprio mapa

O melhor teste é uma zona em que você realmente trabalha: instale o AI Segmentation, rode-o nela e compare a camada com o que você teria digitalizado à mão. E se algo se comportar de forma estranha, o botão ? Help no painel fala diretamente conosco.

Written byLilien Auger
·7 min read
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