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免安装版QGIS 3.30 + Monitask 0.91 插件 - 基于 SAM AI 图像分割模型的遥感影像信息交互提取工具

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简介:
这是一款集成了SAM AI图像分割模型的免安装版QGIS 3.30,搭配Monitask 0.91插件,用于高效处理和分析遥感影像数据。 Monitask是一款基于AI图像分割模型的QGIS插件,专门用于遥感影像的信息提取。该插件采用深度学习模型SAM,并通过用户交互的方式实时进行影像分割以满足用户的特定需求。它提供了一套灵活的标注功能,允许用户对生成的结果图斑进行类型和属性标记。 此外,Monitask还支持使用QGIS内置的图形编辑工具进一步优化结果,确保其符合数据规范要求。该插件特别适用于地理信息数据采集工作,尤其是图斑类数据的高效生产。同时,在遥感影像分类标注任务中也能显著提高样本质量和工作效率。 除了基础功能外,Monitask还具备自动接边、同类合并和边界简化等功能,并且能够根据不同的显示比例尺调整分割策略,适应大规模或精细化的数据采集需求。用户可以根据自身要求定制化的设置标注系统或分类规则,插件还能辅助识别图斑类型并允许对这些系统的优化。 总的来说,Monitask为遥感影像的分析与处理提供了一个强大而灵活的工具集,在提升工作效率和数据准确性方面有着显著的优势。

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客服
客服
  • QGIS 3.30 + Monitask 0.91 - SAM AI
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    这是一款集成了SAM AI图像分割模型的免安装版QGIS 3.30,搭配Monitask 0.91插件,用于高效处理和分析遥感影像数据。 Monitask是一款基于AI图像分割模型的QGIS插件,专门用于遥感影像的信息提取。该插件采用深度学习模型SAM,并通过用户交互的方式实时进行影像分割以满足用户的特定需求。它提供了一套灵活的标注功能,允许用户对生成的结果图斑进行类型和属性标记。 此外,Monitask还支持使用QGIS内置的图形编辑工具进一步优化结果,确保其符合数据规范要求。该插件特别适用于地理信息数据采集工作,尤其是图斑类数据的高效生产。同时,在遥感影像分类标注任务中也能显著提高样本质量和工作效率。 除了基础功能外,Monitask还具备自动接边、同类合并和边界简化等功能,并且能够根据不同的显示比例尺调整分割策略,适应大规模或精细化的数据采集需求。用户可以根据自身要求定制化的设置标注系统或分类规则,插件还能辅助识别图斑类型并允许对这些系统的优化。 总的来说,Monitask为遥感影像的分析与处理提供了一个强大而灵活的工具集,在提升工作效率和数据准确性方面有着显著的优势。
  • SAM动式
    优质
    这是一款利用先进的SAM(Segment Anything Model)技术开发的交互式图像分割软件,用户可以轻松、精确地对图片中的任意区域进行标注和编辑。 基于Meta开源的SAM模型,实现读取一张图片后弹出窗口,并通过鼠标点选提示点进行目标区域分割,计算该目标的像素面积并在图像上显示结果。
  • MATLAB-SemanticSegmentation语义代码
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    本项目利用MATLAB与SemanticSegmentation工具箱,针对遥感图像进行高效准确的语义分割研究,旨在开发自动化代码以优化目标识别和分类。 二摘代码MATLAB遥感图像的语义分割存储库包含用于处理两个公开可用航空图像上语义分割问题的代码:为了训练和测试所提议的方法,需要从这些数据集中提取训练、验证和测试样本,并将它们保存在文件中以加快访问速度。以下部分提供了生成所需样本的具体步骤: 接下来,在准备好HDF5文件之后,可以按照提供的说明继续对建议网络进行培训。 最后,在完成所有培训后,可以根据给出的指示使用受训模型部署到新的测试区域上。 前提条件:推荐使用装有Linux系统的计算机,并且强烈建议配备NVIDIAGPU以加快训练速度。 1. 生成用于训练、验证和测试的数据样本 应当为网络的训练、验证或测试准备数据样本并将其保存在文件中,以便于快速读取。 用于创建这些数据集文件的代码是用MATLAB编写的,并且每个数据集中都提供了相应的代码。 1.1 训练与验证(INRIA 数据集) 使用MATLAB生成了奥斯汀、芝加哥、基萨普县、西蒂罗尔和维也纳五个城市的训练及验证样本。每一个城市包括36张大小为5000×5000像素的图像,这些图像是以30cm分辨率拍摄并覆盖1500m×1500m区域的航空影像。
  • 阈值水体方法
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    本研究提出了一种基于阈值分割技术的高效遥感图像水体自动识别与提取的新方法,旨在提高复杂背景下的水体检测精度。 完整的程序和图片数据调用可以实现对遥感图像上水体的阈值分割提取。
  • 使用DinkNet道路
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    本研究利用DinkNet深度学习模型,从高分辨率遥感影像中高效、准确地提取道路信息,为智能交通规划与管理提供技术支撑。 DinkNet是一种用于从遥感影像中提取道路的深度学习模型。在测试过程中表现良好,但该模型需要先将遥感影像切割成非常小的图片才能正常运行。
  • 特征
    优质
    遥感影像的特征提取是指从卫星或航空器拍摄的地物图像中识别和抽取有意义的信息的过程,是遥感技术应用中的关键步骤。 本段落档主要介绍遥感图像特征抽取的方法,欢迎下载阅读。
  • 算法
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    遥感影像是通过卫星或飞机等远程传感器获取的地表图像数据。遥感影像分割算法旨在将这些大尺度、多光谱的数据划分为有意义的同质区域,以便进一步进行目标识别与分类分析,从而提高信息提取的精度和效率。 遥感图像分割是处理这类图像的关键步骤之一。马尔科夫随机场模型作为一种先验模型,在图像分割领域得到了广泛应用,并且实践证明它有助于提高图像的分割效果。然而,由于环境因素及传感器特性的影响,遥感图像是灰度变化大、纹理复杂以及边界模糊等特征突出,这使得传统的马尔科夫随机场模型在处理这类问题时往往表现不佳。 本段落针对遥感图像中某些像素分类的不确定性,提出了一种新的方法——模糊马尔可夫随机场(FMRF)模型。该模型结合了分割中的随机性和模糊性特点,并合理地获取了先验知识,更好地适应了遥感图的特点,从而使得在进行图像分割时应用先验信息更为准确。 此外,在算法设计上,本段落特别考虑到了灰度特征和纹理特征的差异以及它们的重要性,采用了贝叶斯方法并利用权重来平衡这两种特性。为了解决数据不完整的问题,并找到全局最优解,我们还引入了最大期望(EM)算法与模拟退火(SA)技术进行优化处理。 通过上述改进措施,模糊马尔可夫随机场模型能够更准确地识别和区分遥感图像中的不同类别,在无监督环境下取得了较好的分割效果。
  • MATLAB道路代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的道路自动提取算法,适用于处理各类遥感影像数据,旨在简化复杂图像中的道路网络识别过程。 基于 MATLAB 语言,针对两种提取道路边缘的方法(梯度法和 Hough 变换法)分别进行编程,并对遥感影像进行处理以二值图像的形式提取出其中的道路,然后将其与原彩色图像叠加,获得仅有道路的彩色图像。资源包含这两种方式对应的MATLAB程序以及文件说明。