【GEO-AI】SAM-Geo库(segment-geospatial)入门教程_geosam

今年4月份，Meta公布了它图形分割模型Segment-Anything，简称SAM。当时就想着这个东西用在遥感影像分割上应该效果不错，奈何自己能力有限，没有办法上手实践。偶然间看到有介绍SAM-Geo工具包的文章，决定研究一番，现在的做的这些工作可能只是狗尾续貂，权当是记一下工作笔记了。

1. 简介

SAM-Geo是一个用于地理空间数据的Python 包，可在 PyPI 和 conda-forge 上使用。作者吴秋生是美国田纳西大学地理系老师，根据他在Bilibili主页上的介绍，研究方向主要包括地理信息科学和遥感，个人主页地址：https://wetlands.io。
SAM-Geo工具包主要用于简化SAM模型在地理空间数据上的应用，其想法来源于segment-anything-eo【github地址】。为方便后续学习，将相应的地址都放在这里，SAM-Geo的Github地址是https://github.com/opengeos/segment-geospatial，文档地址：https://samgeo.gishub.org。

2.安装

根据官网，可以使用PyPI、Conda、GitHub、Docker方式安装

1. 最简单的当然是使用pip安装了

pip install segment-geospatial
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2. Conda（推荐新建环境）

conda create -n geo python
conda activate geo
conda install -c conda-forge mamba
mamba install -c conda-forge segment-geospatial
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安装依赖

mamba install -c conda-forge groundingdino-py segment-anything-fast
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3. Github

pip install git+https://github.com/opengeos/segment-geospatial
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4. Docker

docker run -it -p 8888:8888 giswqs/segment-geospatial:latest
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为了是GPU生效，需要运行下面的命令

docker run --rm -it --gpus=all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark
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如果报错nvidia-container-cli: initialization error: load library failed: libnvidia-ml.so.1: cannot open shared object file: no such file or directory: unknown.，在上面的命令前面加上sudo运行。
等GPU容器运行正常后，再运行docker run命令将SAM-Geom运行起来。

3.入门案例

官网的案例地址在https://samgeo.gishub.org/workshops/purdue/，我这边简单记录下自己的操作过程，水平有限，您可以移步官网查看更详细的介绍。
这边采用的conda虚拟环境，利用之前搭建的pytorch环境，可以参考PyTorch安装记录及Anaconda环境配置
下列代码运行在Jupyter Notebook中

1. 安装依赖

pip install segment-geospatial groundingdino-py leafmap localtileserver
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2. 导入依赖

import leafmap
from samgeo import SamGeo
from samgeo.text_sam import LangSAM
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3. 创建交互式地图

m = leafmap.Map(center=[40.427495, -86.913638], zoom=18, height=700)
m.add_basemap("SATELLITE")
m
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地图操作：平移或缩放到所需位置，然后用绘图工具在地图上创建多边形或矩形。

if m.user_roi_bounds() is not None:
    bbox = m.user_roi_bounds()
else:
    bbox = [-86.9167, 40.4262, -86.9105, 40.4289]
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image = "image.tif"
leafmap.map_tiles_to_geotiff(output=image, bbox=bbox, zoom=18, source="Satellite", overwrite=True)
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如果要使用自己的图像，可以将image的地址设置为本地图片的地址。

将图片展示在地图上：

m.layers[-1].visible = False  # turn off the basemap
m.add_raster(image, layer_name="Image")
m
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4. 初始化模型

sam = SamGeo(          
    model_type="vit_h",          
    checkpoint="sam_vit_h_4b8939.pth",          
    automatic=False,          
    sam_kwargs=None,          
)

sam.set_image(image)
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5. 自动分类

sam.generate(image, output="masks.tif", foreground=True, unique=True)
sam.show_masks(cmap="binary_r")
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展示分类

sam.show_anns(axis="off", alpha=1, output="annotations.tif")
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