Использование консольного DTclassifier для классификации растровых данных и анализа изменений
Описание и примеры использования консольной версии DTclassifier для классификации растровых данных.
DT classifier - это простой в использовании и эффективный плагин для классификации растровых изображений. Декстопная версия расширения входит в дистрибутив NextGIS QGIS. Расширение использует метод деревьев решений, реализованный на основе библиотеки OpenCV. Подробнее об установке и работе декстопной версии расширения написано здесь.
Плагин имеет удобный графический интерфейс, но для некоторых задач, например, для встраивания алгоритмов классификации в процесс обработки изображений или для анализа большого количества данных, удобнее использовать консольную версию инструмента. Про нее и пойдет речь в этой статье.
Тестовые данные
Загрузить архив c данными, использовавшимися при подготовке статьи (4.7Гб).
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 атрибутивной 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
- использует 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 существующий 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 тренингов выходит за границы растра, то часть точек за границами создается с ненулевыми значениями (+ errors при выполнении), которые приходится удалять вручную.
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 тренингов состоят из двух шейп-файлов (сut1.shp - рубки, произошедшие за период наблюдения и nochange.shp - не изменившиеся территории). Тренинги находятся в отдельной директории (trainings)
Распакуем и сохраним на диске тестовые данные. В примере используется расположение 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 создать 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 (<path/row>train_points.shp) и модели (<path/row>model.yaml).
Результат классификации:
Пример 2. Создание 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, а в данном примере используются две новые функции DTClassifier ----use_train_layer 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.
Структура входящих данных (число каналов или сцен) должна быть одинаковой для каждого блока данных, в отличие от предыдущего примера, где число снимков / каналов в поддиректории может варьировать, поскольку для каждого path/row используется свой набор тренигов 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 выровняет 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.yaml'
#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 (<path/row>out1.tif и <path/row>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 иллюстрирует 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). В данном примере слои получены случайной выборкой из классифицированного до этого (другими методами) растра, но также можно использовать любые другие способы создания тестовых объектов. Попробуем максимально автоматизировать процесс обработки и получения масок облачности для данных сцен.
Для этого воспользуемся возможностями python, целиком скрипт доступен здесь.
Разобьем обработку на несколько этапов:
Определение путей к данным и тренингам 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 (и код), чтобы 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. Для данного примера важно, чтобы 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 тренингов последовательно для каждого снимка, что приводит к появлению большого числа нулевых значений там, где тренинги выходят за границы снимка, поэтому при объединении задана функция "использовать только ненулевые значения каналов (в данном примере -where Band_1 > 0)". При использовании большего числа снимков необходимо будет учитывать и дату каждой отдельной сцены при создании тренингов, но в данном простом примере используются только неперекрывающиеся участки облачности.
#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 using ogr2ogr
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 тренингов и классификация. Результаты сохранены в директории ..DT\result в двух файлах для каждого снимка, <имя исходного архива>..out_cloud.tif и ..out_cloud_smooth.tif (генерализованный)
#create model
if os.path.isfile(os.path.join(traindir,merge_train_points)):
try:
merge_train=os.path.join(traindir,merge_train_points)
command='classifier.bat --use_train_layer %s --save_model %s' % (merge_train,model)
os.system(command)
except IOError:
False
#classify
for subdir, dirs, files in os.walk(datadir):
bands=glob.glob(os.path.join(subdir, '*.TIF'))
if bands == []:
continue
else:
bands=' '.join(bands)
output=os.path.join(result, str(os.path.basename(subdir))+'out_cloud.tif')
command= 'classifier.bat --input_rasters %s --use_model %s --classify %s --generalize 3' % (bands,model,output)
print command
os.system(command)
}
Результат автоматической обработки:
В качестве заключения можно сказать, что автоматизация задач обработки и классификации данных ДЗЗ развивается стремительными темпами, и хотя по-прежнему остается прерогативой крупных команд и организаций, методы полу-автоматической и автоматической обработки становятся доступны и для более широкого круга пользователей.
Данное расширение, благодаря простоте и относительно высокой производительности, позволит развивать свои проекты в области ДЗЗ не только профессиональным разработчикам, но и исследователям, только начинающим использовать языки программирования в своей работе.