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
- 最简单的当然是使用pip安装了
pip install segment-geospatial
- 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
安装依赖
mamba install -c conda-forge groundingdino-py segment-anything-fast
- Github
pip install git+https://github.com/opengeos/segment-geospatial
- Docker
docker run -it -p 8888:8888 giswqs/segment-geospatial:latest
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
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
- 安装依赖
pip install segment-geospatial groundingdino-py leafmap localtileserver
- 导入依赖
import leafmap
from samgeo import SamGeo
from samgeo.text_sam import LangSAM
- 创建交互式地图
m = leafmap.Map(center=[40.427495, -86.913638], zoom=18, height=700)
m.add_basemap("SATELLITE")
m
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]
image = "image.tif"
leafmap.map_tiles_to_geotiff(output=image, bbox=bbox, zoom=18, source="Satellite", overwrite=True)
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
- 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)
- 自动分类
sam.generate(image, output="masks.tif", foreground=True, unique=True)
sam.show_masks(cmap="binary_r")
展示分类
sam.show_anns(axis="off", alpha=1, output="annotations.tif")
