Цель — по спутниковым снимкам создать точную маску (бинарное изображение) всех лесополос на сельскохозяйственных территориях. Эта маска в дальнейшем используется для обучения нейросетей, которые будут автоматически выделять лесополосы на новых снимках.
Суть работы — вручную, в программе QGIS, обвести полигонами все видимые лесополосы на предоставленном снимке. Каждая полоса (или её отдельный фрагмент) — отдельный полигон. Полигоны сохраняются в специальном файле, после чего автоматически конвертируются в растровую маску, где лесополосы обозначены значением 1, а всё остальное — 0.
Ключевые правила:
Лесополоса — это длинная узкая древесная растительность среди полей (вдоль дорог, каналов, границ участков).
Не размечаются леса, сады, одиночные деревья, травянистая растительность, дороги и поля.
Если лесополоса шире 10 пикселей на снимке — она не считается лесополосой и не размечается.
Каждый полигон обязательно получает код класса 1 (лесополоса) и оценку уверенности (от 1 до 3).
Результат — два файла:
маска (part_N_mask.tif) — готовый растровый слой для обучения,
векторный слой (part_N_annotations.gpkg) — исходные полигоны для проверки и возможных исправлений.
Вся работа выполняется в QGIS по чёткой инструкции, с обязательной проверкой геометрии и финальным контролем совпадения маски со снимком.
Опубликован 23.06.2026 в 09:22
Заказ находится в архиве