PdRSCD

PdRSCD（PaddlePaddle Remote Sensing Change Detection）是一个基于飞桨PaddlePaddle的遥感变化检测的项目，pypi包名为ppcd。目前0.2版本，最新支持图像列表输入的训练和预测，如多期影像、多源影像甚至多期多源影像。可以快速完成分割、变化检测等任务。

在线项目实例

1. 【ppcd快速入门】经典LEVIR数据集变化检测
2. 【ppcd快速入门】大图滑框变化检测与拼接
3. 【ppcd快速入门】多光谱遥感影像变化检测
4. 【ppcd快速入门】多光谱遥感影像分割
5. 【ppcd快速入门】多标签遥感图像变化检测（待更）
6. 【ppcd快速入门】分类标签遥感变化检测（待更）

特点

1. 适应$N(N\ge1)$期图像的读取和增强，支持jpg、tmp、tif和npy等格式，支持多光谱/波段
2. 有更多有特色的数据增强
3. 适应分割图标签、分类标签以及多标签（分割+变化标签）
4. 网络多返回、多标签和多损失之间的组合
5. 适应单通道预测图及双通道预测图的输出（argmax与threshold）
6. 支持大图滑框/随机采样训练和滑框预测与拼接
7. 支持保存为带地理坐标的tif

代码结构

PdRSCD的主要代码在ppcd中，文件夹组织如下。可以根据自己的任务修改和添加下面的代码。

ppcd
  ├── core  # 包含训练和预测的代码
  ├── datasets  # 包含创建数据列表和定义数据集的代码
  ├── losses  # 包含损失函数的代码
  ├── metrics  # 包含指标评价的代码
  ├── models  # 包含网络模型、特殊层、层初始化等代码
  ├── traditions  # 包含一些传统计算方法的代码
  ├── transforms  # 包含数据增强的代码
  ├── utils  # 包含其他代码，如计时等
  └── tools  # 包含工具代码，如分块、图像查看器等

现有资产与自定义

1. 自定义数据集
2. 模型库与自定义模型
3. 损失函数与自定义损失函数
4. 数据增强与自定义数据增强
5. 传统处理方法
6. 工具组

使用入门

• 可以通过pip使用官方原直接进行安装。

pip install ppcd -i https://pypi.org/simple

• 也可以通过克隆PdRSCD到项目中，并添加到环境变量。

# 克隆项目
# git clone https://github.com/geoyee/PdRSCD.git  # github可能较慢
git clone https://gitee.com/Geoyee/pd-rscd.git
    
import sys
sys.path.append('pd-rscd')  # 加载环境变量

说明

1. 当前更新后需要在PaddlePaddle2.1.0及以上上运行，否则可能会卡在DataLoader上。除此之外DataLoader可能还存在问题，例如在一个CPU项目上卡住了，不知道原因，建议在2.1.0及以上版本的GPU设备上运行（至少AI Studio的GPU肯定是没问题的）。
2. 由于GDAL无法直接通过pip安装，所以如果需要使用GDAL的地方目前需要自行安装GDAL。

后续重点

• 添加多源数据输入，栅格得分结果输出的空间分析功能（问号）
• 添加将tif转为shp以及读取shp进行训练。预测（尽量）

相关链接

• github：https://github.com/3SPP/PdRSCD
• pypi：https://pypi.org/project/ppcd/