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向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個號???

機器學(xué)習(xí)AI算法工程?? 公眾號：datayx

在國土監(jiān)察業(yè)務(wù)中，很重要的一項工作是監(jiān)管地上建筑物的建、拆、改、擴。如果地塊未經(jīng)審批而存在建筑物，那么需要實地派人去調(diào)查是否出現(xiàn)了非法占地行為。如果地塊賣給了開發(fā)商但是沒有實際建設(shè)，那么需要調(diào)查是否捂地或者是開發(fā)商資金鏈出現(xiàn)問題。如果居民住房/商業(yè)用地異常擴大，那么需要調(diào)查是否存在違章建筑。對于大城市及其郊區(qū)來說，不可能靠國土局公務(wù)員來每天全城巡查，而可以靠高分辨率圖像和智能算法來自動完成這項任務(wù)。具體來說，需要靠高分系列衛(wèi)星圖像（米級分辨率），和深度學(xué)習(xí)算法來革新現(xiàn)有的工作流程。

本次任務(wù)覆蓋廣東省部分地區(qū)數(shù)百平方公里的土地，其數(shù)據(jù)共3個大文件，存儲在OSS上，供所有參賽選手下載挖掘。

衛(wèi)星數(shù)據(jù)以Tiff圖像文件格式儲存。quickbird2015.tif是一張2015年的衛(wèi)星圖片，quickbird2017.tif是一張2017年的衛(wèi)星圖片。每個Tiff文件中有4個波段的數(shù)據(jù)：藍、綠、紅、近紅外。本次比賽的衛(wèi)星數(shù)據(jù)為多景數(shù)據(jù)拼接而成，這是國土資源工作中常見的實際場景。比賽數(shù)據(jù)在藍、綠兩個波段有明顯的拼接痕跡，而紅、近紅外波段的拼接痕跡不明顯。建議選手挑選波段使用數(shù)據(jù)，或者在算法中設(shè)計應(yīng)對方案。每個像元以16-bit存儲。Quickbird衛(wèi)星數(shù)據(jù)的詳細描述可以參見：

https://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/quickbird/

2015年度的國土審批紀(jì)錄也以Tiff圖像文件格式儲存，命名為Cadastral2015.tif。其中包含了國土審批數(shù)據(jù)中大約5%的地塊，這些地塊的位置在圖像中數(shù)值定為1，其余地區(qū)的位置在圖像中數(shù)值定為0。值得注意的是：政府在2015年度審批的國土建設(shè)地塊并不一定在2017年完成了建設(shè)，同時選手獲取的審批地塊圖片也僅是所有審批紀(jì)錄中的一小部分。因此，本次大賽國土審批紀(jì)錄不是一份訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而只是一個線索。

在初賽第一階段，我們將提供一份人工精確標(biāo)注的小型數(shù)據(jù)集，便于所有選手上手，命名為tinysample.tif。但是，我們推薦選手對國土審批地塊圖片進行人工甄別，篩選建造自己的訓(xùn)練集。決賽最終使用的訓(xùn)練集可以來自本次大賽所覆蓋的全部地區(qū)。

圖1:衛(wèi)星圖片和國土審批記錄疊加在一起

上圖中紅／綠色地塊是2015年政府批復(fù)下來的不同土地開發(fā)項目。
Tiff數(shù)據(jù)可以用各種編程語言讀寫。比如在Python語言中可以使用PIL庫(Pillow版本), 請參見https://python-pillow.org ；或者是GDAL庫，請參見https://pcjericks.github.io/py-gdalogr-cookbook/ 。同時，推薦選手使用開源軟件QGIS來觀察／編輯衛(wèi)星圖片數(shù)據(jù)，請參見www.qgis.org 。

基于U-Net檢測衛(wèi)星圖像上的新增建筑

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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

圖像預(yù)處理

針對原始圖像存在的兩個問題：

原圖像不同拼接區(qū)域顏色差異大
雖然原圖像每個通道的數(shù)據(jù)都是16位的，但數(shù)據(jù)的實際范圍是0~2774

給出如下圖所示的解決方法：

步驟1到步驟4的代碼請參考genrate_mask.ipynb(需要人工交互操作)，步驟5的代碼請參考denoise.py，該操作的核心代碼如下：

手工標(biāo)注

如下圖，標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)時，我們只挑選一些有代表性的區(qū)域進行標(biāo)注，保證在選擇的區(qū)域內(nèi)，標(biāo)注的白色區(qū)域一定是房子變化，而黑色區(qū)域一定不是。得到所選區(qū)域的標(biāo)簽后，再分割成多個小圖像組成我們數(shù)據(jù)集。