基于SamGeo模型和地图客户端的实时图形边界提取
SAM-Geo （Segment-geospatial）是一个基于 Segment Anything Model （SAM）的 Python 工具包。地理空间分析中图像分割至关重要，但传统深度学习模型需大量训练数据且计算成本高。Meta AI 的 Segment Anything Model（SAM）是可提示的分割模型，有卓越零样本泛化能力。为将 SAM 应用于地理空间领域，开发了 segment - geospatial 包。它充分利用 leafmap、ipywidgets、rasterio、geopandas 和 segment - anything - py 等 Python 库，为用户提供易于操作的图形化界面，可分割遥感影像，并将结果导出为矢量和栅格数据等各种格式。此外，还计划集成更多先进分割算法，如针对遥感影像特点优化的 SAM 变体，以及提供更丰富的地理空间分析功能，如变化检测、目标追踪等。
基于GIS客户端绘制图形时，经常会由无法精确提取节点坐标，而造成误差，对于不规律的图形，节点太多，绘制起来工作量大。基于前端地块框架和SamGeo模型，实时提取图形边界，是一个很好的解决方案。可以利用这种方式提取农田地块、房屋建筑等边界信息。下面介绍一下实现的流程。