Использование консольного DTclassifier для классификации растровых данных и анализа изменений

Эта страница является черновиком статьи.

Описание и примеры использования консольной версии DTclassifier для классификации растровых данных.

DT classifier простой в использовании и эффективный плагин для классификации растровых изображений Декстопная версия расширения входит в дистрибутив QGIS-NextGIS[1]. Расширение использует метод деревьев решений реализованный на основе библиотеки OpenCV. Подробнее о работе расширения написано здесь [2].

Плагин имеет удобный графический интерфейс, но для некоторых задач, например, для встраивания алгоритмов классификации в workflow обработки изображений или для анализа большого количества данных удобнее использоывать консольную версию плагина. Что и было реализовано командой NextGIS

Создано в

Веб ГИС для вашей организации по доступной цене

Получение и установка

Расширение доступно как в виде исходного кода C++, так и в бинарной форме.

Бинарная сборка

Для работы с программой в ОС Windows можно пойти двумя путями:

• загрузить и установить NextGIS QGIS версии 15.4.88 или выше, DTClassifier включен в дистрибутив.

или

• загрузить и установить QGIS версии 2.8 или выше (подробнее)
• загрузить архив с расширением и необходимыми библиотеками
• извлечь содержимое архива в каталог модулей QGIS (обычно это C:\OSGeo4W\apps\qgis-dev\plugins и C:\OSGeo4W\bin)

После установки, в окне OSGeo4W shell наряду с другими функциями (GDAL) и (OGR) появится функция classifier.

Исходный код

Исходный код модуля (лицензия GNU GPL v2) можно получить через репозиторий на GitHub, или выполнив команду:

git clone git@github.com:nextgis/dtclassifier.git

Тестовые данные

Загрузить архив c данными, использовавшимися при подготовке статьи (... Мб).

Работа с расширением

Синтаксис расширения включает несколько обязательных параметров и ряд дополнительных, расширяющих функциональность приложения.

classifier.bat

- запуск расширения

Основные опции

--input_rasters

- пути к растровым данным (ВАЖНО! необходимо указывать полные пути к файлам) разделенные пробелом

--presence 

- полные пути к векторным слоям объектов содержащие признак который нужно выделить при анализе, разделенные пробелом. Например для природных экосистем: облака, водные объекты, рубки или пожары.

--absence

- полные пути к векторным слоям фоновых объектов , т.е. объектам от которых нужно отделить объекты содержащие признак.

--classify

путь для сохранения результата классификации

Дополнительные опции

--decision_tree

- использует дерево решений (по умолчанию используется random forest). ПРИМЕЧАНИЕ: Опыт показывает, что использование Random Forest существенно улучшает результат классификации

--discrete_classes

- Применяется при использовании одиночного дерева (--use_decision_tree). В этом случае, если флаг установлен исходные данные будут трактоваться как набор дискретных величин (классификационная модель). Если флаг не установлен, то используется регрессионная модель.

--generalize

- размер окна для генерализации (kernel size). «Cглаживание» результатов классификации с настраиваемым размером окна. При включенном сглаживании будет создан не один, а два растра: классифицированный и сглаженный (имя содержит суффикс «_smooth»).

--save_train_layer 

- сохраняет слой тренингов полученный из обучающих данных (полигонов, линий и тд.) в виде точечного шейп файла с атрибутивнлой таблицей, включающей значения растров и классы обучающей выборки (1- presence,0 - absence)

--save_model

- сохраняет модель (дерево решений или модель random forest) в файл (.yaml)

--use_model

- использовует существующую модель. При этом параметры --presence и --absence игнорируются. (ВАЖНО! количество и порядок каналов должен быть таким же как при создании модели, иначе результат будет некорректным)

--use_train_layer

- использует существующией точечный файл (полученный при помощи опции --save_train_layer) для создания модели. При этом игнорируются опции --presence и --absence. Также используется для создания модели, без последующей классификации. В этом случае достаточно просто игнорировать опции --classify и --input_rasters

Также приведены примеры синтаксиса командной строки:

Классификация.

classifier.bat  --input_rasters rast1 [rast2, ...] --presence vect1.shp [vect2, ...] --absence vect1.shp [vect2, ...] --classify result.tiff

Классификация c с использованием существующей модели.

classifier.bat  --input_rasters rast1 [rast2, ...] --use_model model.yaml --classify result.tiff

Создание модели (без классификации).

classifier.bat  --input_rasters rast1 [rast2, ...] --presence vect1.shp [vect2, ...] --absence vect1.shp [vect2, ...] --save_model model.yaml

Создание модели на основе точечного слоя.

classifier.bat --use_train_layer train_points.shp --save_model model.yaml

Создание точечного слоя тренингов.

classifier.bat --input_rasters rast1 [rast2, ...] --presence vect1.shp [vect2, ...] --absence vect1.shp [vect2, ...] --save_train_layer train_points.shp

TODO: Проверить! Если слой треннингов выходит за границы растра, то часть точек за границами создается с не нулевыми значениями (+ errors при выполнении), которые приходится удалять вручную. Возможно, это связано с топологией слоя, но проверка в QGIS не показала ошибок.

Примеры использования

Пример 1. Классификация сцен Landsat в batch режиме на основе общего слоя тестовых объектов

Для выявления изменения лесного покрова в результате рубок в зимний период используется анализ изменений 2-х и более сцен Landsat. Если территория исследования занимает значительную площадь и включает в себя несколько path/row спутника, то удобнее использовать консольную версию для проведения классификации в batch режиме. В данном примере, сцены Landsat за период 2015-2016 гг. разбиты по директориям (data/<path/row>) и классификация проводится последовательно для каждого path/row. Слои трениннгов состоят из двух шейп файлов (сut1.shp - рубки произошедшие за период наблюдения и nochange.shp - не изменившиеся территории). Треннинги находятся в отдельной дир-ии (trainings)

Распакуем и сохраним на диске тестовые данные. Нпример d:\DT. Снимки лежат в d:\DT\data, тренинги в d:\DT\trainings. Командная строка для классификации отдельного path/row:

classifier.bat --presence d:\DT\trainings\cut1.shp --absence d:\DT\trainings\nochange.shp --input_rasters d:\DT\data\113027\113027_16055.tif d:\DT\data\113027\113027_15020.tif --save_points --save_model d:\DT\data\113027\model.aml --classify d:\DT\data\113027\113027_dtclass.tif --generalize 3

Для обработки нескольких path/row можно создать .bat файл в котором последовательно записать командные строки для обработки всех директорий или cоздать скрипт (например на python):

Пример скрипта для обработки нескольких сцен

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import glob

# path to data
datadir='d:\DT\data'
# path to training
traindir='d:\DT\\trainings'
# presence
presence=os.path.join(traindir,'cut1.shp')
# absence
absence=os.path.join(traindir,'nochange.shp')
#result
result='d:\DT\\result'

for subdir, dirs, files in os.walk(datadir):
	scenes=glob.glob(os.path.join(subdir, '*.tif'))
	if scenes == []:
	   continue
	else:
	   scenes=' '.join(scenes)
	   output=os.path.join(result, str(os.path.basename(subdir))+'out.tif')
	   model=os.path.join(result, str(os.path.basename(subdir))+'model.yaml')
	   train_points=os.path.join(result, str(os.path.basename(subdir))+'train_points.shp')
	   # command DTclassifier
	   command= 'classifier.bat --input_rasters %s --save_train_layer %s --save_model %s --presence %s --absence %s --classify %s --generalize 3' % (scenes,train_points,model,presence,absence,output)
	   #run command
	   os.system(command)
}

Запустим скрипт в OSGeo4W shell:

После выполнения операции результаты будут сохранены в директорию d:\DT\result (генерализованые растры имеют суффикс _smooth.tif). Также будут сохранены векторные слои (точки) треннингов (суффикс - ..train_points.shp и модели (...out_rfmodel.yaml).

Результат классификации:

Пример выявления выборочной рубки:

Пример 2. Cоздание объединенной модели классификации

ВАЖНО: Этот пример носит скорее демонстрационный характер поскольку для создания реальной модели входящие данные должны быть нормализованы.

Предыдущий пример фактически повторяет функционал декстопной версии, в этом же примере используются две новые функции DTClassifier --load_points и --use_model, которые позволяют собирать тренировочные данные с отдельно выбранных сцен и на этой основе создавать модель, которую затем можно применить ко всему массиву данных.

Cтруктура входящих данных (число каналов или сцен ) должна быть одинаковой для для каждого блока данных, в отличии от предыдущего примера, где число снимков / каналов в поддиректории может варьировать, поскольку для каждого path/row используется свой набор треннигов и создается отдельная модель для классификации. Но в нашем случае, количество каналов для каждого path/row одинаковое (2 снимка по 7 каналов в каждой поддиректории). Поэтому в данном примере мы используем сохраненные на предыдущем этапе точечные данные для создания модели и последовательно применяем ее к каждой поддиректории.

Для этого создадим объединенный слой точек train_points.shp, просто объединив ..113027\out_train_points.shp и ..112027\out_train_points.shp в QGIS. Дополнительно можно убрать нулевые значения что выровнять баланс между числом тренировочных точек содержащих признак и точками с его отсутствием.

Для отдельной рубки слой выглядит так:

Сохраним объединенный слой точек в директорию d:\DT\model\points.shp Затем создадим модель, используя командную строку:

classifier.bat --use_train_layer d:\DT\model\points.shp --save_model d:\DT\model\model_all.yaml

И применим ее последовательно к данным, к примеру, используя скрипт (python):

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import glob

# path to data
datadir='d:\DT\data'
# path to model
model='d:\DT\model\model_all.aml'
#result
result='d:\DT\\result'

for subdir, dirs, files in os.walk(datadir):
	scenes=glob.glob(os.path.join(subdir, '*.tif'))
	if scenes == []:
	   continue
	else:
	   scenes=' '.join(scenes)
	   output=os.path.join(result, str(os.path.basename(subdir))+'out1.tif')
	   #command DTclassifier
	   command= 'classifier.bat --input_rasters %s --use_model %s --classify %s --generalize 3' % (scenes,model,output)
	   #run command
	   print command
	   os.system(command)
}

После завершения, в директории d:\DT\result добавятся результаты классификации (...out1.tif и ...out1_smooth.tif)

Откроем результат в QGIS:

Цветом показаны результаты классификации на основе объединенной модели (красным) и модели для каждой сцены (синим - модель из предыдущего примера) Следует отметить, что результат объединенной модели несколько хуже (меньшая площадь рубок попала в изменения), что скорее всего связано с варьированием яркости между ненормализованными снимками.

Пример 3. Cоздание модели облачности на основе исходных данных Landsat

ВАЖНО: Этот пример также носит скорее демонстрационный характер поскольку для создания реальной модели каналы лучше сначала перевести в toar reflectance.

Данный пример иллюстриует возможность встраивания плагина в процесс обработки данных, например создание масок облачности (или любой другой классификации) для нескольких сцен, на основе общего слоя треннингов. В директории DT\cloud_data находится три "исходных" сцены Landsat (..tar.gz - архивы), а в DT\cloud_trainings обучающие слои облаков (cloud.shp) и необлачных участков (nocloud.shp). Попробуем максимально автоматизировать процесс обработки и получения масок облачности для данных сцен.

Для этого воспользуемся возможностями python, скрипт доступен здесь[3]. Разобьем обработку на несколько этапов:

Определение путей к данным и треннингам и импорт необходимых библиотек.

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import glob
import tarfile

# path to data
datadir='d:\DT\cloud_data'
# path to training
traindir='d:\DT\cloud_trainings'
# presence
presence=os.path.join(traindir,'cloud.shp')
# absence
absence=os.path.join(traindir,'nocloud.shp')
#merge points
merge_train_points='cloud_train_points.shp'
#model
model='d:\DT\model\model_cloud.yaml'
#result
result='d:\DT\\result'
}

Распаковка и удаление ненужных каналов.

В данном примере я просто удалил панхроматические и BQA каналы, но конечно можно использовать и другие опции что бы сохранить эти данные для других задач.

#unzip in separate folders
scenes = glob.glob(os.path.join(datadir, '*gz'))
for scene in scenes:
    try:
		a = tarfile.open(scene)
		scene_name = scene.split('.')[0]
		a.extractall(path=os.path.join(datadir,scene_name))
		a.close()
    except IOError:
        False
		
#remove BQA bands
for subdir, dirs, files in os.walk(datadir):
	bands=glob.glob(os.path.join(subdir, '*BQA.TIF'))
	if bands == []:
	   continue
	else:
	   command= 'rm %s' % (bands[0])
	   print command
	   os.system(command)
	   
#remove panchromatic bands
for subdir, dirs, files in os.walk(datadir):
	bands=glob.glob(os.path.join(subdir, '*B8.TIF'))
	if bands == []:
	   continue
	else:
	   command= 'rm %s' % (bands[0])
	   print command
	   os.system(command) 
}

Создание общего точечного слоя тренингов.

Здесь следует отметит, что создание обучающего слоя тренингов -ключевой момент, который определяет качество получаемой модели и классификации. Важно что бы тренинги с облаками не располагались в области перекрытия снимков, поскольку в этом случае возникнут дублирующиеся точки с разными значениями класса объекта, но с одинаковыми значениями излучения в каналах снимка. Также следует учитывать, что DT classifier собирает данные со всех треннингов последовательно для каждого снимка, что приводит к появлению большого числа нудевых значений там, где треннинги выходят за границы снимка, поэтому при объединении задана функция использовать только ненулевые значения каналов (в данном примере Band_1).

#create train points from selected scenes
for subdir, dirs, files in os.walk(datadir):
	bands=glob.glob(os.path.join(subdir, '*.TIF'))
	if bands == []:
	   continue
	else:
	   bands=' '.join(bands)
	   train_points=os.path.join(traindir, str(os.path.basename(subdir))+'train_points.shp')
	   command= 'classifier.bat --input_rasters %s --save_train_layer %s --presence %s --absence %s' % (bands,train_points,presence,absence)
	   print command
	   os.system(command)

#merge trainings with null values removing
commandlist=[]
driver='ESRI Shapefile'
trainings=glob.glob(os.path.join(traindir, '*train_points.shp'))
for training in trainings:
	if commandlist == []:
	   merge_train=os.path.join(traindir, merge_train_points)
	   command='ogr2ogr -f \"%s\" %s %s -where \"Band_1 > 0\"' % (driver,merge_train,training)
	   merge_name = merge_train_points.split('.')[0]
	   command1='ogr2ogr -f \"%s\" -update -append  %s %s -nln %s -where \"Band_1 > 0\"' % (driver,merge_train,training,merge_name)
	   commandlist.append(command)
	   commandlist.append(command1)
	else:
	   merge_train=os.path.join(traindir, merge_train_points)
	   #remove ext
	   merge_name = merge_train_points.split('.')[0]
	   command='ogr2ogr -f \"%s\" -update -append  %s %s -nln %s -where \"Band_1 > 0\"' % (driver,merge_train,training,merge_name)
	   commandlist.append(command)

#run merge shp 
#f = open('%s\com.txt' % (traindir), 'w')
for command in commandlist:
	#f.write(command+'\n')
	os.system(command)
#f.close()
}

В результате - создан точечный слой d:\DT\cloud_trainings\cloud_train_points.shp

Создание модели и классификация.

Заключительный этап - создание модели из объединенного слоя треннингов и классификация Результаты сохранены в директории /result в двух файлах для каждого снимка, <имя исходного архива>..out_cloud.tif и ..out_cloud_smooth.tif (генерализованный)