二、GeoLabel重大更新，基于已有解译成果的一键式遥感样本批量生成与转换（测试版）

1. 为什么要做这个功能

      GeoLabel已有功能（截至V1.1.4）都建立在人工选取样本点的基础上（时序样本标注除外），即：首先人工选取适合作为样本的区域，用一个坐标点标识，用坐标点外扩一定范围，生成样本影像，再人工对该样本影像进行标注。

       通过相关资料收集，我们发现实际应用中存在一键式遥感样本生成的需求，主要来源于以下三个方面：

1. 全样本学习是后续遥感AI的一个可能发展方向，即，将所有人工解译的数据都作为样本进入训练，通过算法本身解决标注不够精准的问题。
2. 对于目标检测，其标注没有像分割样本要求那么高，可以基于已有参考资料统一生成样本。
3. 对于图像分类，其不一定要人工确定类别，其类别信息也可以从已有解译矢量中通过相关统计分析而来，也可以实现批量生成。

        基于以上分析，尝试做了下一键式样本批量生成功能，并在GeoLabel 1.2.0版本首先测试集成（还需要两个版本的升级完善）。

2. 整体设计

    整个功能在一个界面中实现，支持几乎能想到的所有的标注类型。界面配置介绍如下：