Tree Detection Mapping

[ortanaV2]

Ich habe eine tree-detection library gefunden die sich nur darauf spezialisiert eine "heatmap" für bäume in einem bild zu machen. Diese könnte man auf jedenfall in das cartography system einbauen. Man müsste noch überprüfen ob es gut genug für unseren fall optimiert ist und schnell läuft.

https://github.com/martibosch/detectree

[ortanaV2]

Ich habe Fortschritte gemacht. Die Dokumentation war veraltet und ich musste viel herumprobieren. Jedenfalls ist das hier das Ergebnis:

import detectree as dtr
import matplotlib.pyplot as plt
import rasterio as rio
from rasterio import plot

input_image = 'png-image path' # insert path here

# Use pretrained model
y_pred = dtr.Classifier().predict_img(input_image)

figwidth, figheight = plt.rcParams["figure.figsize"]
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(2 * figwidth, figheight))

with rio.open(input_image) as src:
    plot.show(src, ax=axes[0])

im = axes[1].imshow(y_pred, cmap='hot', interpolation='nearest')

plt.colorbar(im, ax=axes[1], label='tree density')

plt.show()

[ortanaV2]

Combined with the area mapping system