Großflächige Patch-Extraktion aus Satellitenbildern zur Landnutzungsklassifizierung

Geschäftskontext

Ein Geoinformationsunternehmen analysiert hochauflösende Satellitenbilder, um Landflächen (z.B. Wald, Wasser, Stadtgebiet) zu klassifizieren. Da die Originalbilder sehr groß sind, müssen Tausende von kleineren, repräsentativen Patches (Ausschnitten) effizient extrahiert werden. Dieses Szenario testet die Leistung der Aktion beim Durchsuchen großer Bilder (`sweepImage`) und beim Erzeugen einer großen Anzahl von Patches.

Über das Set : image

Bildverarbeitung, -manipulation und -analyse.

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Datenaufbereitung

Erstellt eine simulierte Tabelle `satellite_images_large` mit zwei sehr großen 'Bildern' (repräsentiert durch lange Hex-Strings), um die Verarbeitung von voluminösen Daten zu testen.

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data casuser.satellite_images_large(caslib='casuser' replace=true); length _image_ binary(64) region_id $10; infile datalines dlm='|'; input region_id $ _image_ $hex128.; datalines; REGION_A|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-urban ; run;

1	DATA casuser.satellite_images_large(caslib='casuser' replace=true);
2	LENGTH _image_ binary(64) region_id $10;
3	INFILE DATALINES dlm='\|';
4	INPUT region_id $ _image_ $hex128.;
5	DATALINES;
6	REGION_A\|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-urban
7	;
8	RUN;

Étapes de réalisation

Anwenden von `sweepImage`, um überlappende 256x256-Patches aus den großen Bildern zu extrahieren. Die Ausgabe wird zufällig geschrieben, um die Daten für das Training zu mischen.

Kopiert!

1	PROC CAS;
2	image.augmentImages /
3	TABLE={name='satellite_images_large', caslib='casuser'}
4	casOut={name='satellite_patches', caslib='casuser', replace=true}
5	writeRandomly=true
6	seed=42
7	copyVars={'region_id'}
8	image='_image_'
9	augmentations={{
10	sweepImage=true,
11	width=256,
12	height=256,
13	stepSize=128,
14	mutations={
15	horizontalFlip=true
16	}
17	}};
18	RUN;
19	QUIT;

Erwartetes Ergebnis

Die Aktion verarbeitet die großen Eingabebilder effizient und erzeugt eine Ausgabetabelle `satellite_patches`, die eine große Anzahl von 256x256-Pixel-Patches enthält. Die Patches werden mit einer Überlappung von 50% extrahiert, und die Ausgabezeilen sind zufällig angeordnet. Dies stellt sicher, dass das System große Datenmengen verarbeiten und für das Training vorbereiten kann.

Voir la documentation technique de augmentImages