遥感数据集制作ArcGis+Python


制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处理，进行大气校正、辐射定标等，这里不再介绍。这里使用预处理过后的GF-2影像（多光谱）进行数据集制作。

一、选择裁剪合适的影像区域

一景影像的数据非常大，我们所要使用的区域可能仅仅是一小部分，多余部分反而对数据集造成影像，而且影像尺寸过大，制作标签非常耗时耗力。因此要选择并裁剪所需要的区域。
选取技巧及原则：
1、选取矩形区域（利于滑动裁剪）
2、选择所要区分地物影像特征较强、对比明显的区域
3、类间差距大，类内差距小

1.1 打开ArcMap，加载影像。注意，实际上是4通道。制作的标签为RGB三通道，后面实际导出了三通道的影像。
在这里插入图片描述

1.2 新建shpfie文件，注意设置坐标系与影像一致。！！！
1.3画出所要选择的区域，尽量是矩形
1.4 使用裁剪工具裁剪
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可使用data export导出三通道tif。
在这里插入图片描述
结果：原始影像area_4_1.tif就做好了，（5332，3587，3）

二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域

影像数据是tif，我们需要的标签数据也应是tif，但是要先通过矢量文件勾画标签区域，再转化为栅格数据。
2.1创建shp面文件，注意，设置坐标系与原始影像一致！！
2.2目视解译勾画区域，需要结合地物在遥感影像上的特点。结合色调（全色影像）、颜色（彩色影像）、阴影*、形状、纹理、大小等特征进行判断。
在这里插入图片描述

三、标签shp修改属性并转换为tif文件

3.1 我们制作好标签shp后，修改它的属性id字段为255（0-255，RGB）。
在这里插入图片描述
3.2 转换为tif文件，注意：一定要设置像元大小与原始图像一致！！
否则有精度丢失！！
在这里插入图片描述
3.3 使用reclassify工具将生成tif文件的背景Nodata修改为0（0-255）

结果：标签文件lable_4.tif
注意检查影像与标签的尺寸大小是否相同，必须相同才能进行下一步。
在这里插入图片描述

四、使用python滑动裁剪图像及标签

上述获得的影像数据和标签数据尺寸是几千几千，对于模型来说过大，这里使用python+gdal库自动裁剪为256256（或其他尺寸，2的n次方）的图像，并按一定命名方式存储（1，2，3。。。命名）
同时对影像数据和标签数据裁剪。
代码：

import os
import gdal
import numpy as np
#  读取tif数据集
def readTif(fileName):
    dataset = gdal.Open(fileName)
    if dataset == None:
        print(fileName + "文件无法打开")
    return dataset
#  保存tif文件函数
def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path):
    if 'int8' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_Byte
    elif 'int16' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_UInt16
    else:
        datatype = gdal.GDT_Float32
    if len(im_data.shape) == 3:
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    elif len(im_data.shape) == 2:
        im_data = np.array([im_data])
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    # 创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype)
    if (dataset != None):
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
        dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影
    for i in range(im_bands):
        dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset
'''
滑动窗口裁剪函数
TifPath 影像路径
SavePath 裁剪后保存目录
CropSize 裁剪尺寸
RepetitionRate 重复率
'''
def TifCrop(TifPath, SavePath, CropSize, RepetitionRate):
    dataset_img = readTif(TifPath)
    width = dataset_img.RasterXSize
    height = dataset_img.RasterYSize
    proj = dataset_img.GetProjection()
    geotrans = dataset_img.GetGeoTransform()
    img = dataset_img.ReadAsArray(0, 0, width, height)  # 获取数据

    #  获取当前文件夹的文件个数len,并以len+1命名即将裁剪得到的图像
    new_name = len(os.listdir(SavePath))
    #  裁剪图片,重复率为RepetitionRate

    for i in range(int((height - CropSize * RepetitionRate) / (CropSize * (1 - RepetitionRate)))):
        for j in range(int((width - CropSize * RepetitionRate) / (CropSize * (1 - RepetitionRate)))):
            #  如果图像是单波段
            if (len(img.shape) == 2):
                cropped = img[
                          int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize,
                          int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize]
            #  如果图像是多波段
            else:
                cropped = img[:,
                          int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize,
                          int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize]
            #  写图像
            writeTiff(cropped, geotrans, proj, SavePath + "/%d.tif" % new_name)
            #  文件名 + 1
            new_name = new_name + 1
    #  向前裁剪最后一列
    for i in range(int((height - CropSize * RepetitionRate) / (CropSize * (1 - RepetitionRate)))):
        if (len(img.shape) == 2):
            cropped = img[int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize,
                      (width - CropSize): width]
        else:
            cropped = img[:,
                      int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(i * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize,
                      (width - CropSize): width]
        #  写图像
        writeTiff(cropped, geotrans, proj, SavePath + "/%d.tif" % new_name)
        new_name = new_name + 1
    #  向前裁剪最后一行
    for j in range(int((width - CropSize * RepetitionRate) / (CropSize * (1 - RepetitionRate)))):
        if (len(img.shape) == 2):
            cropped = img[(height - CropSize): height,
                      int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize]
        else:
            cropped = img[:,
                      (height - CropSize): height,
                      int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)): int(j * CropSize * (1 - RepetitionRate)) + CropSize]
        writeTiff(cropped, geotrans, proj, SavePath + "/%d.tif" % new_name)
        #  文件名 + 1
        new_name = new_name + 1
    #  裁剪右下角
    if (len(img.shape) == 2):
        cropped = img[(height - CropSize): height,
                  (width - CropSize): width]
    else:
        cropped = img[:,
                  (height - CropSize): height,
                  (width - CropSize): width]
    writeTiff(cropped, geotrans, proj, SavePath + "/%d.tif" % new_name)
    new_name = new_name + 1
#训练集和验证集都要裁剪
#裁剪出 图像   特征。拿到  影像数据增强中进行数据增强
#  将影像1裁剪为重复率为0.1的256×256的数据集
#图像
TifCrop(r"E:\python\dx_data\area_3.tif",
        r"E:\python\dx_data\train\image1", 256, 0.1)
#标签
# TifCrop(r"E:\python\dx_data\lable.tif",
#         r"E:\python\dx_data\train\lable1", 256, 0.1)
#标签裁剪不正确？？？？标签255问题？？？？
#可能是无背景的原因

#已解决
#见笔记

结果：
影像
在这里插入图片描述
标签
在这里插入图片描述

五、数据增强

数据增强是根据上述获得的裁剪后的256*256的影像和标签进行图像变换，实现数据集增多。
代码：

import gdal
import numpy as np
import os
import cv2


#  读取tif数据集
def readTif(fileName, xoff=0, yoff=0, data_width=0, data_height=0):
    dataset = gdal.Open(fileName)
    if dataset == None:
        print(fileName + "文件无法打开")
    #  栅格矩阵的列数
    width = dataset.RasterXSize
    #  栅格矩阵的行数
    height = dataset.RasterYSize
    #  波段数
    bands = dataset.RasterCount
    #  获取数据
    if (data_width == 0 and data_height == 0):
        data_width = width
        data_height = height
    data = dataset.ReadAsArray(xoff, yoff, data_width, data_height)
    #  获取仿射矩阵信息
    geotrans = dataset.GetGeoTransform()
    #  获取投影信息
    proj = dataset.GetProjection()
    return width, height, bands, data, geotrans, proj
#  保存tif文件函数
def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path):
    if 'int8' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_Byte
    elif 'int16' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_UInt16
    else:
        datatype = gdal.GDT_Float32
    if len(im_data.shape) == 3:
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    elif len(im_data.shape) == 2:
        im_data = np.array([im_data])
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    # 创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype)
    if (dataset != None):
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
        dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影
    for i in range(im_bands):
        dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset
#训练集的数据及标签
train_image_path = r"E:\python\dx_data\train\image1"
train_label_path = r"E:\python\dx_data\train\lable1"
#  进行几何变换数据增强
imageList = os.listdir(train_image_path)
labelList = os.listdir(train_label_path)
tran_num = len(imageList) + 1
for i in range(len(imageList)):
    #  图像
    img_file = train_image_path + "\\" + imageList[i]
    im_width, im_height, im_bands, im_data, im_geotrans, im_proj = readTif(img_file)
    #  标签
    label_file = train_label_path + "\\" + labelList[i]
    label = cv2.imread(label_file)

    #  图像水平翻转
    im_data_hor = np.flip(im_data, axis=2)
    hor_path = train_image_path + "\\" + str(tran_num) + imageList[i][-4:]
    writeTiff(im_data_hor, im_geotrans, im_proj, hor_path)
    #  标签水平翻转
    Hor = cv2.flip(label, 1)
    hor_path = train_label_path + "\\" + str(tran_num) + labelList[i][-4:]
    cv2.imwrite(hor_path, Hor)
    tran_num += 1

    #  图像垂直翻转
    im_data_vec = np.flip(im_data, axis=1)
    vec_path = train_image_path + "\\" + str(tran_num) + imageList[i][-4:]
    writeTiff(im_data_vec, im_geotrans, im_proj, vec_path)
    #  标签垂直翻转
    Vec = cv2.flip(label, 0)
    vec_path = train_label_path + "\\" + str(tran_num) + labelList[i][-4:]
    cv2.imwrite(vec_path, Vec)
    tran_num += 1

    #  图像对角镜像
    im_data_dia = np.flip(im_data_vec, axis=2)
    dia_path = train_image_path + "\\" + str(tran_num) + imageList[i][-4:]
    writeTiff(im_data_dia, im_geotrans, im_proj, dia_path)
    #  标签对角镜像
    Dia = cv2.flip(label, -1)
    dia_path = train_label_path + "\\" + str(tran_num) + labelList[i][-4:]
    cv2.imwrite(dia_path, Dia)
    tran_num += 1

获得的数据将继续按顺序使用数字命名在相同文件夹下

六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签）

结果上述步骤，获得众多影像数据和标签数据。
在这里插入图片描述
这里需要手动分割出验证集，新建文件夹存放，按一定比例分割。
注意：影像要与标签一一对应，即名称相同！
在这里插入图片描述
这样就制作好了一份遥感数据集用于语义分割，包括训练集（影像，标签）和验证集（影像，标签）
可在模型训练过程中不断调整数据集。

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