AI Segmentation
QGIS
Tutorial

QGIS AI Segmentation 完整指南

自動建築偵測前後的城鎮中心 (after)
自動建築偵測前後的城鎮中心 (before)
影像偵測結果
Drag to compare
整個城鎮中心,一次偵測全部完成(法國 Saint-Germain-en-Laye,採用 Google Satellite 影像)。拖曳滑桿即可比較。

AI Segmentation 能把你已經在 QGIS 中開啟的影像,變成乾淨的向量圖層。它有兩種運作方式。首先是 Automatic 模式:畫一個區域、為目標物命名,就能一次取得它的每一個實例(建築輪廓、地塊、樹木、道路、太陽能板),全程在雲端執行,你的電腦上不需要 GPU。接著是 Manual 模式:點擊一個目標物,AI 就會描出它的輪廓,在你自己的電腦上本機執行且不限次數。上面這張圖就是一次 Automatic 偵測的結果,本指南會在 QGIS 中逐項設定、即時示範整個流程。

安裝並啟用

在 QGIS 中,開啟 外掛程式 -> 管理及安裝外掛程式,搜尋 AI Segmentation 並安裝。接著從面板登入(會開啟一個瀏覽器分頁,大約 15 秒),兩種模式就都準備就緒了。

帶有 Manual/Automatic 切換開關的 AI Segmentation 面板,已準備好開始
選擇你的影像圖層並啟動。

你的第一次偵測

目標:擷取上面這個城鎮中心的每一個建築輪廓。一次偵測,從頭到尾。

畫出你的區域

點擊 Start Automatic AI Segmentation,然後在地圖上沿著目標區域逐點點擊,最後閉合環線。清晰、對比鮮明的影像能得到最乾淨的多邊形。

逐點繪製區域,然後閉合。

為目標物命名

輸入目標物(這裡是 building),或在帶預覽的現成目標物 Library 中挑選。

設定步驟:目標物設為 building、範例卡片、細節滑桿

展示一個範例(選用)

一個詞不見得總是足夠。Draw an example 會從你自己的影像中提供 AI 一份樣本(相同的感測器、季節與解析度):描出一個目標物,AI 就會尋找與它相似的對象。Exclude a look-alike 則相反:描出一個誤報,告訴 AI「不是這個」。幾個範例再加上一個名稱,通常是最強的組合;而當目標物沒有合適的名稱時,只用範例也能奏效。

Show an example:在地圖上繪製的一個正例(綠色)和一個排除項(紅色)

面板中的參考標籤:範例 1 為綠色,排除項 2 為紅色

設定 Detail

Detail 滑桿會把你的區域切分成由 1024 px 瓦片組成的網格,每個瓦片都以完整解析度進行偵測,再拼接回一個無縫的圖層,因此跨越接縫的目標物會被合併。細節越精細,切出的瓦片越小,能找到的目標物也越小;瓦片數量會即時更新(這裡是 12 個瓦片)。區域大小沒有限制。

區域上的即時瓦片網格預覽

偵測

點擊 Detect objects。區域會逐個瓦片處理,結果會即時繪製在地圖上。這次偵測在大約兩分鐘內找到了 2,415 個目標物

偵測進行中,第 4 個瓦片(共 12 個),目前已找到 365 個目標物

偵測過程中即時繪製的部分結果

檢視

偵測開啟的是一個檢視介面,而不是匯出。下面的一切都是即時的,不需要重新執行:你可以篩選並重塑偵測結果,直到圖層符合需求。下一節會逐一介紹每個控制項。

檢視面板:數量、顯示顏色、信心度直方圖

匯出

點擊 Export polygons。你會得到一個帶樣式的 GeoPackage 圖層,附帶可直接用於 GIS 的欄位結構:classscorearea_m2perimeter_m。這裡是 306 個建築輪廓

匯出的 GeoPackage 圖層,包含 306 個建築輪廓

包含 class、score、area_m2 與 perimeter_m 欄位的屬性表

檢視控制項詳解

Confidence

每個偵測結果都帶有一個分數:AI 有多確定這個多邊形真的是你要的目標物。偵測會回傳所有看起來合理的結果,而 Confidence 滑桿用來設定要保留的最低分數:拖向 More objects 可以顯示較弱的偵測結果,拖向 Only confident 則只保留最有把握的。滑桿上方的直方圖顯示每個分數等級有多少個目標物,數量會即時更新。同一次偵測,在 More objectsOnly confident 之間即時滑動的效果:

拖曳 Confidence 滑桿,圖層與數量會即時更新。

像這些屋頂一樣密集、重複的目標物得分往往不高,所以從低分開始、再逐步向上篩除,通常比反過來做更好。你手動修正過的目標物無論信心度如何都會始終保留。

Display colors

用四種方式檢視同一批偵測結果,每一種都回答一個不同的問題。Random(每個目標物一種顏色)用來檢查相鄰目標物是否分開。Outline 用來對照影像檢查邊界。Confidence 顯示 AI 在哪裡有把握(黃色)或猶豫(紫色),從而告訴你該把信心度滑桿放在哪裡。Normal 是單一的乾淨顏色。這些都只是視覺效果,幾何形狀永遠不會改變。

四種顯示模式並排展示:Random、Outline、Confidence、Normal
同一批偵測結果,四種解讀方式:Random 用來區分相鄰目標物,Outline 用來檢查邊界,Confidence 用來發現猶豫之處,Normal 用來檢視圖層。

Refine detections

Refine detections 區塊會一次即時重塑每一個多邊形:

帶有形狀、大小與輪廓控制項的 Refine detections 面板
形狀、大小與輪廓控制項,即時套用到整個圖層。
  • Right angles 把邊緣對齊到 90 度,適用於建築、泳池與太陽能板等人造形狀。
  • Round corners 柔化輪廓,適用於樹木與灌木等自然形狀。
  • Fill holes 填補每個多邊形內部的空洞。
  • Min / Max size 隱藏地面面積在某個範圍之外的偵測結果,是去除細小雜訊最快的方法。
  • Simplify outlineClean edgesExpand/Contract 用來微調輪廓本身。

同樣的方法適用於任何目標

Automatic 模式只需改動一個輸入,就能勝任完全不同的任務:換一個詞,就得到另一個圖層。5 km² 範圍內的農田地塊:

自動偵測前後的農田地塊 (after)
自動偵測前後的農田地塊 (before)
影像偵測結果
Drag to compare
提示詞:farm field。5 km2 範圍內約 250 個地塊,一次偵測完成。

或者密集城區的道路網路:

自動偵測前後的城市道路 (after)
自動偵測前後的城市道路 (before)
影像偵測結果
Drag to compare
提示詞:road。可行車路面被擷取為多邊形。

樹木、汽車、溫室、泳池、太陽能板都以同樣的方式運作;如果你不想自己琢磨措辭,面板中的 Library 列出了帶預覽的現成目標物。

Manual 模式

Manual 會在你自己的電腦上執行一個本機模型,不限次數,只需從面板完成一次性設定。點擊一個目標物,AI 就會描出它的輪廓;左鍵點擊增加區域,右鍵點擊移除區域,你可以逐一保留並匯出多邊形。當你需要的是十個精確的目標物而不是一千個,或者想對每一條輪廓擁有完全的控制時,它最能發揮價值。

Manual 模式:在屋頂上點擊一次,描出一個乾淨的多邊形
Manual 模式:一次點擊,一條輪廓,在你自己的電腦上完成。

兩種模式可以銜接:在 Automatic 檢視介面中,Refine in Manual mode 會在 Manual 中開啟你的偵測結果,讓你手動修正或新增幾個目標物,然後再回來把所有內容一起匯出。

Automatic 檢視面板中的 Refine in Manual mode 按鈕
Refine in Manual mode:手動修飾自動結果,然後匯出。

在你自己的地圖上試試

最好的測試就是一個你真正在處理的區域:安裝 AI Segmentation,在那裡執行它,然後把產生的圖層和你手動數化的結果做比較。如果出現任何異常,面板中的 ? Help 按鈕可以直接聯絡我們。

Written byLilien Auger
·2 min read
Contact