遥感影像深度学习样本制作

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对于遥感同学，在学习深度学习时，第一步就要解决遥感数据样本的制作，遥感影像数据的样本根据不同的应用也有所不同，不知道的同学可以去看视频：遥感深度学习样本制作视频1
今天介绍一下如果已经有了遥感影像和对应的类别矢量，如何快速制作影像分割的深度学习样本呢？
思路1：矢量转栅格-----》转换后的标签影像同原始影像数据同时裁剪。
（1）矢量数据处理：需要在矢量数据中加入像素值字段，用于转换栅格后赋予的像素值。比如林地1，建筑物2等等。不同类别赋予不同的标注值。

这时候会有同学问这样的问题？我的矢量是这样的：

面转栅格后是这个样子：

影像中只有在有矢量的部分区域有标签数据。其他区域如何赋值呢？
处理这个问题的方法可以创建一个新的要素，命名为“其他类别”，然后在进行矢量转栅格。如图所示，这样影像上的类别就和label文件上的类别一一对应了。然后就可以直接裁剪了。

（2）裁剪样本：经过上边的步骤实际上就是把影像对应的标签通过我们已有的矢量制作出来。那么如果想获得深度学习规则大小的样本数据，就需要直接对遥感影像和标签影像进行裁剪。裁剪的方式可以选择随机裁剪和按照一定步长顺序裁剪。

裁剪的过程中可以设置一下，目标类别所占样本的比例，比如只有林地所占的像素数/样本像素数>0.8以上时才保留样本，否则丢弃样本，这样可以避免很多负样本的生成。

除了上面的思路，还有一种更加简单的实现思路，下期更新，敬请期待。