最完整卫星图像分割教程：用PyTorch实现像素级地物识别
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/satellite-image-deep-learning
你是否还在为卫星图像中复杂地物的精确识别而烦恼？是否尝试过多种方法却难以获得理想的分割效果？本文将带你从零开始，使用PyTorch实现卫星图像分割，无需深厚的专业背景，只需跟随步骤操作，即可快速掌握这项实用技能。读完本文后，你将能够：使用U-Net架构处理卫星图像、构建适用于遥感数据的训练流程、评估模型性能并可视化分割结果。
什么是卫星图像分割
卫星图像分割（Satellite Image Segmentation）是将卫星图像中的每个像素分配给特定地物类别的技术，如区分农田、建筑、道路等。与普通图像相比，卫星图像具有分辨率高、场景复杂、光谱信息丰富等特点，这使得传统图像处理方法难以胜任。
如上图所示，左侧为原始卫星图像，右侧为经过分割后的结果，不同颜色代表不同的地物类别。通过图像分割，我们可以快速获取区域内的土地利用情况，为城市规划、农业监测、环境评估等领域提供数据支持。该项目的详细介绍可参考README.md。
核心技术与工具
实现卫星图像分割需要用到以下关键技术和工具：
PyTorch深度学习框架
PyTorch是一个灵活高效的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉任务。它提供了丰富的神经网络层和优化算法，非常适合构建图像分割模型。项目中多个案例使用PyTorch实现，例如EuroSat-Satellite-CNN-and-ResNet。
U-Net架构
U-Net是一种经典的图像分割网络，其编码器-解码器结构能够有效捕捉图像的上下文信息和细节特征，非常适合处理卫星图像。项目中多个分割任务采用U-Net及其变体，如Wetland_UNet用于湿地 delineation。
数据集准备
高质量的数据集是训练良好分割模型的基础。常用的卫星图像分割数据集包括UC Merced、EuroSAT等。项目中提到的LoveDA是一个专门用于遥感领域域适应语义分割的数据集。
实现步骤
1. 环境配置
首先需要安装PyTorch及相关依赖库。打开终端，执行以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio
pip install numpy pandas matplotlib scikit-image
2. 数据加载与预处理
卫星图像通常具有较大的尺寸和多个光谱波段，需要进行适当的预处理。以下是使用PyTorch加载和预处理卫星图像数据的示例代码：
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from skimage import io, transform
import numpy as np
class SatelliteDataset(Dataset):
def __init__(self, image_dir, mask_dir, transform=None):
self.image_dir = image_dir
self.mask_dir = mask_dir
self.transform = transform
self.images = os.listdir(image_dir)
def __len__(self):
return len(self.images)
def __getitem__(self, idx):
img_path = os.path.join(self.image_dir, self.images[idx])
mask_path = os.path.join(self.mask_dir, self.images[idx].replace('image', 'mask'))
image = io.imread(img_path)
mask = io.imread(mask_path)
if self.transform:
image = self.transform(image)
mask = self.transform(mask)
return image, mask
# 数据转换
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 创建数据集和数据加载器
dataset = SatelliteDataset(image_dir='data/images', mask_dir='data/masks', transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)
3. 构建U-Net模型
使用PyTorch实现U-Net模型：
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.double_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
return self.double_conv(x)
class Down(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.maxpool_conv = nn.Sequential(
nn.MaxPool2d(2),
DoubleConv(in_channels, out_channels)
)
def forward(self, x):
return self.maxpool_conv(x)
class Up(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True):
super().__init__()
if bilinear:
self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
else:
self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2)
self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels)
def forward(self, x1, x2):
x1 = self.up(x1)
diffY = x2.size()[2] - x1.size()[2]
diffX = x2.size()[3] - x1.size()[3]
x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2,
diffY // 2, diffY - diffY // 2])
x = torch.cat([x2, x1], dim=1)
return self.conv(x)
class OutConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(OutConv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True):
super(UNet, self).__init__()
self.n_channels = n_channels
self.n_classes = n_classes
self.bilinear = bilinear
self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)
self.down1 = Down(64, 128)
self.down2 = Down(128, 256)
self.down3 = Down(256, 512)
factor = 2 if bilinear else 1
self.down4 = Down(512, 1024 // factor)
self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear)
self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear)
self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear)
self.up4 = Up(128, 64, bilinear)
self.outc = OutConv(64, n_classes)
def forward(self, x):
x1 = self.inc(x)
x2 = self.down1(x1)
x3 = self.down2(x2)
x4 = self.down3(x3)
x5 = self.down4(x4)
x = self.up1(x5, x4)
x = self.up2(x, x3)
x = self.up3(x, x2)
x = self.up4(x, x1)
logits = self.outc(x)
return logits
4. 模型训练
定义损失函数、优化器并开始训练：
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = UNet(n_channels=3, n_classes=10).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
num_epochs = 20
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
running_loss = 0.0
for images, masks in dataloader:
images = images.to(device)
masks = masks.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, masks.squeeze(1).long())
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item() * images.size(0)
epoch_loss = running_loss / len(dataset)
print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss:.4f}')
5. 模型评估与可视化
训练完成后，评估模型性能并可视化分割结果：
model.eval()
with torch.no_grad():
for images, masks in dataloader:
images = images.to(device)
masks = masks.to(device)
outputs = model(images)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
# 可视化结果
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
axes[0].imshow(images[0].cpu().permute(1, 2, 0))
axes[0].set_title('Original Image')
axes[1].imshow(masks[0].cpu().squeeze(), cmap='jet')
axes[1].set_title('Ground Truth')
axes[2].imshow(preds[0].cpu(), cmap='jet')
axes[2].set_title('Prediction')
plt.show()
break
应用场景
卫星图像分割在多个领域有重要应用：
农业监测
通过分割农田区域，可以监测作物生长情况，预估产量。项目中kenya-crop-mask使用LSTM分类器识别作物像素，为肯尼亚的作物 mapping 提供支持。
城市规划
分割城市中的建筑、道路等区域，有助于城市规划和发展评估。Urban-Analysis-Using-Satellite-Imagery结合分割和分类技术对城市区域进行规划或非规划分类。
环境监测
监测森林砍伐、湿地变化等环境问题。unet-sentinel使用UNet处理Sentinel-1 SAR图像识别森林砍伐。
总结与展望
本文介绍了如何使用PyTorch和U-Net架构实现卫星图像分割，包括环境配置、数据预处理、模型构建、训练和评估等步骤。卫星图像分割技术正在不断发展，未来结合深度学习和遥感技术，有望在更多领域发挥重要作用。
如果你对卫星图像分割感兴趣，可以进一步探索项目中的其他资源，如DeepSatModels的上下文自对比预训练方法，或utae-paps的时间序列全景分割技术。
希望本文能帮助你快速入门卫星图像分割，欢迎点赞、收藏并关注项目获取更多更新！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
