GeoView遥感智能解译工具：5分钟快速上手指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeoView GeoView是一款开源、轻量、功能丰富的遥感影像智能解译工具，致力于实现遥感领域深度学习模型在Web平台的快速部署。本指南将带您快速掌握GeoView的完整使用方法。
快速入门：一键启动GeoView
环境准备与安装
在开始使用GeoView之前，请确保您的系统满足以下前置依赖：
- MySQL >= 5.7
- Node.js >= 16.0
- Python >= 3.7
- PaddlePaddle >= 2.2.0 && < 2.5.0
一键安装命令：
# 克隆项目
git clone --recursive https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeoView.git
# 安装PaddleRS
pip install -r PaddleRS/requirements.txt
pip install -e PaddleRS/
# 安装后端依赖
pip install -r backend/requirements.txt
# 安装前端依赖
cd frontend
npm install
快速启动步骤
-
配置数据库：首先确保MySQL服务已启动，然后执行数据库初始化脚本
backend/init_db.sql -
启动后端服务：
cd backend
python app.py
- 启动前端服务：
cd frontend
npm run serve
启动成功后，在浏览器中访问 http://localhost:3000 即可开始使用GeoView。
核心功能详解
GeoView支持5大遥感影像解译任务，每个任务都有专门的界面和功能模块：
变化检测功能演示：检测两期影像间的变化区域
1. 变化检测
通过对比不同时期的遥感影像，自动识别地表变化区域。支持自定义窗口大小和步长参数，适应不同分辨率的数据需求。
2. 场景分类
对遥感影像进行场景级别的分类识别，如城市、农田、森林等不同地物类型。
场景分类功能：准确识别不同地理场景
3. 目标检测
在遥感影像中检测并定位特定目标物体，如车辆、船舶、建筑物等。
4. 图像复原
修复受损或质量较差的遥感影像，提升图像质量和可用性。
5. 地物分类
进行像素级的地物分类，精确识别每个像素对应的地物类型。
配置与自定义
基础配置
项目的主要配置文件是 config.yaml，包含以下关键配置项：
port:
backend: 5008 # 后端服务端口
frontend: 3000 # 前端服务端口
host:
backend: 0.0.0.0
frontend: 0.0.0.0
baidu_map:
access_key: <您的百度地图密钥>
高级功能配置
图像预处理功能：
- 直方图匹配：统一不同影像的色调风格
- CLAHE增强：限制对比度自适应直方图均衡
- 图像锐化：增强边缘细节
后处理功能：
- 连通域滤波：去除零散伪变化点
- 孔洞填充：完善变化区域的完整性
实用操作技巧
图像上传与处理
GeoView支持多种格式的遥感影像上传，包括常见的TIFF、PNG、JPEG等格式。上传后可根据任务需求选择相应的预处理和后处理选项。
结果导出与分享
所有解译结果都支持导出功能，您可以将结果保存为图片格式或专业的地理信息数据格式，便于后续分析和应用。
目标检测功能：在复杂场景中精确定位目标
常见问题解决
Q: 启动时遇到端口被占用怎么办？ A: 修改 config.yaml 中的端口配置，或关闭占用端口的进程。
Q: 如何配置百度地图服务？ A: 在配置文件中填入您申请的百度地图访问密钥。
Q: 模型预测速度较慢如何优化？ A: 可调整任务参数，如变化检测中的窗口大小和步长，或在支持GPU的环境中使用GPU加速。
通过本指南，您已经掌握了GeoView的基本使用方法。这个强大的遥感智能解译工具将为您的地理信息分析工作带来极大的便利和效率提升。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
