基于深度学习识别湖泊，以洞庭湖区域为例 |
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基于深度学习识别湖泊，以洞庭湖区域为例
深度学习大概分成两部分，模型训练和图像识别，模型训练涉及样本训练和样本验证，这个部分为深度学习的主要部分，通过调节样本集和训练参数控制结果精度。鉴于样本获取及计算机性能，这里使用现成的训练结果集，访问地址：https://github.com/isikdogan/deepwatermap。 1、安装环境 2、识别影像准备 遥感影像进行深度学习，本文使用的模型涉及以下几个波段，需将下载的原始影像进行多波段融合，涉及的波段如下： B2: Blue B3: Green B4: Red B5: Near Infrared (NIR) B6: Shortwave Infrared 1 (SWIR1) B7: Shortwave Infrared 2 (SWIR2)这里使用代码实现波段融合，代码如下： import numpy as np from osgeo import gdal_array from osgeo import gdal"""存储文件的列表维度为：imgs*11，既每个影像的波段文件都存放在单个列表里""" import osdef read_landsat8_bands(base_path):"""保存landsat8不同波段的路径(共11个波段)base_path: 存储了多张影像的文件夹mid_path: 存储了不同波段的文件夹，对应着单张影像final_path: 最后一层可以直接打开的单张波段文件bands：包含了波段路径的列表"""# 用于存储不同波段路径,维度是影像数量*波段数（11）bands = []num_bands = 11# 用于定位波段用的关键字列表keys = []for k in range(num_bands):key = 'B{num}.TIF'.format(num = k + 1)keys.append(key)# 读取最外层文件base_files = os.listdir(base_path)for i in range(len(base_files)):bands.append([])# 读取中层文件mid_path = base_path + '\\' + base_files[i]mid_file = os.listdir(mid_path)# 得到最内层的波段文件for final_file in mid_file:final_path = mid_path + '\\' + final_filefor j in range(num_bands):if keys[j] in final_file:bands[i].append(final_path)# 原始列表排序是1,10,11,2,3，...# 按照倒数第5个字符进行排序（XXXB1.TIF）bands[i].sort(key=lambda arr: (arr[:-5], int(arr[-5])))# 返回波段列表和影像数量return bandsbase_path = r'G:\洞庭湖\input' bands = read_landsat8_bands(base_path)print(bands[0][:11])# 读取波段 B2 = bands[0][1] B3 = bands[0][2] B4 = bands[0][3] B5 = bands[0][4] B6 = bands[0][5] B7 = bands[0][6] B2_np = np.array(gdal_array.LoadFile(B2)) B3_np = np.array(gdal_array.LoadFile(B3)) B4_np = np.array(gdal_array.LoadFile(B4)) B5_np = np.array(gdal_array.LoadFile(B5)) B6_np = np.array(gdal_array.LoadFile(B6)) B7_np = np.array(gdal_array.LoadFile(B7))# 转化成ndarray形式 #B1_np = np.array(B1_gdal) B_merger = np.array([B2_np, B3_np, B4_np,B5_np, B6_np, B7_np])# 获取tif遥感影像的数据与投影信息 dataset1 = gdal.Open(B2) im_geotrans = dataset1.GetGeoTransform() im_proj = dataset1.GetProjection() im_data = dataset1.ReadAsArray() im_width = dataset1.RasterXSize im_height = dataset1.RasterYSize #im_bands = B_merger.shape im_bands =6 band1 = dataset1.GetRasterBand(1) datatype = band1.DataType# 生成tif遥感影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') # 数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间 dataset = driver.Create(base_path+'\merger.tif', im_width, im_height, im_bands, datatype) dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 if im_bands == 1:dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(B_merger) # 写入数组数据 else:for i in range(im_bands):dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(B_merger[i]) del dataset合并后结果如下： 其中–checkpoint_path 为模型存放位置标识，使用时将checkpoints/cp.135.ckpt改为模型存放位置，–image_path 为输入影像位置标识，使用时将sample_data/sentinel2_example.tif改为输入影像位置，–save_path为输出影像位置标识，使用时将water_map.png改为输出影像位置。 模型运行时，输入影像如下： 识别的结果如下： |
这里需要手动安装tensorflow，因为GUP版本计算速度比CPU版本快数十倍，因此安装GPU版本。GPU版本安装时，应注意对应的CUDA驱动。安装可参照：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409。其他三个包为依赖包，必须安装。
3、运行模型识别湖泊 需下载好源代码和模型包，运行使用python代码，官方样例如下：
栅格转矢量后： 
按照模型设计者的说法，识别准确度达百分之九十以上…【本文地址】
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