SOLC: 面向遥感SAR-光学地物分类的高性能深度学习框架

SOLC

SOLC: 面向遥感SAR-光学地物分类的高性能深度学习框架

SOLC (SAR-Optical Land-use Classification)是一个专门面向遥感图像语义分割和地物分类任务的开源深度学习框架。它基于PyTorch实现,集成了多种先进的深度学习模型和技术,为遥感领域的研究人员和工程师提供了一个功能强大、易于使用的工具。

主要特性

SOLC框架具有以下几个突出的特点:

支持多源遥感数据: SOLC不仅支持光学遥感图像,还可以处理SAR(合成孔径雷达)图像,以及光学与SAR的融合数据。这使得它能够充分利用不同传感器的互补信息,提高分类精度。
丰富的模型库: SOLC集成了多种先进的深度学习模型,包括U-Net、DeepLab系列、PSPNet等。用户可以方便地选择和比较不同模型的性能。
灵活的数据处理流程: 框架提供了完整的数据预处理、增强、训练、验证和推理流程。用户可以根据具体需求自定义每个环节。
高效的训练和推理: SOLC针对遥感大数据场景进行了优化,支持多GPU并行训练和大规模推理。
易于扩展: 框架采用模块化设计,用户可以方便地添加新的模型、损失函数、评价指标等。

安装与使用

SOLC可以通过pip快速安装:

pip install solc-rs

安装完成后,可以通过以下方式使用SOLC:

import solc

# 加载数据集
dataset = solc.datasets.LandCoverDataset(root='path/to/dataset')

# 创建模型
model = solc.models.UNet(num_classes=10)

# 训练模型
trainer = solc.Trainer(model, dataset)
trainer.train()

# 预测
predictor = solc.Predictor(model)
prediction = predictor.predict('path/to/image.tif')

核心功能模块

SOLC框架包含以下几个核心功能模块:

数据处理模块
- 支持多种遥感数据格式的读取和预处理
- 提供丰富的数据增强方法,如随机裁剪、翻转、旋转等
- 实现了多尺度训练和测试策略
模型模块
- 集成了多种经典的语义分割模型,如U-Net、DeepLab v3+、PSPNet等
- 提供了一些专门针对遥感场景优化的模型变体
- 支持用户自定义和扩展新模型
损失函数模块
- 实现了多种常用的分割损失函数,如交叉熵、Dice loss、Focal loss等
- 支持多任务学习和联合损失函数
训练模块
- 封装了完整的模型训练流程
- 支持多GPU并行训练
- 提供了学习率调度、early stopping等训练策略
评估模块
- 实现了常用的语义分割评价指标,如mIoU、F1-score等
- 支持可视化预测结果
推理模块
- 提供了高效的大规模推理接口
- 支持滑动窗口和多尺度测试策略

示例应用

下面通过一个简单的示例来展示SOLC在遥感图像分类中的应用:

import solc

# 准备数据集
train_dataset = solc.datasets.LandCoverDataset(
    root='data/landcover',
    split='train',
    transforms=solc.transforms.get_training_transforms()
)

val_dataset = solc.datasets.LandCoverDataset(
    root='data/landcover',
    split='val',
    transforms=solc.transforms.get_validation_transforms()
)

# 创建模型
model = solc.models.DeepLabV3Plus(
    encoder_name='resnet50',
    encoder_weights='imagenet',
    classes=10
)

# 配置训练参数
train_cfg = solc.TrainingConfig(
    num_epochs=100,
    batch_size=16,
    learning_rate=0.001,
    loss=solc.losses.CombinedLoss([
        solc.losses.CrossEntropyLoss(),
        solc.losses.DiceLoss()
    ])
)

# 开始训练
trainer = solc.Trainer(
    model=model,
    train_dataset=train_dataset,
    val_dataset=val_dataset,
    config=train_cfg
)

history = trainer.fit()

# 评估模型
evaluator = solc.Evaluator(model)
metrics = evaluator.evaluate(val_dataset)
print(f"Validation mIoU: {metrics['mIoU']:.4f}")

# 预测新图像
predictor = solc.Predictor(model)
mask = predictor.predict('path/to/new_image.tif')

# 可视化结果
solc.visualize(mask, save_path='prediction.png')