开源项目 `field-delineation` 使用教程

1. 项目介绍

field-delineation 是一个用于自动生成农业地块轮廓的开源项目。该项目利用 Sentinel-2 卫星图像和深度学习算法，通过 Sentinel-Hub 服务下载图像数据，并使用 ResUnet-a 架构进行地块边界预测。该项目主要应用于精准农业、土地利用规划等领域，帮助农民和相关机构快速生成和更新农业地块的边界信息。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的系统满足以下要求：

• Python 3.5+
• Docker
• GDAL 2.4.0+
• AWS S3 存储配置

2.2 安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/sentinel-hub/field-delineation.git
   cd field-delineation
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   python setup.py install --user
   

3. 配置 AWS S3 存储：

   bucket_name = "your-bucket-name"
   aws_access_key_id = "your-access-key-id"
   aws_secret_access_key = "your-secret-access-key"
   region = "your-region"
   

4. 配置 Sentinel-Hub 凭证：

   sentinel_hub_client_id = "your-client-id"
   sentinel_hub_client_secret = "your-client-secret"
   

2.3 运行示例

以下是一个简单的示例代码，展示如何下载 Sentinel-2 图像并生成地块边界：

from fd import FieldDelineation

# 初始化 FieldDelineation 对象
fd = FieldDelineation(
    aoi_geojson="path/to/aoi.geojson",
    gsaa_gpkg="path/to/gsaa.gpkg",
    time_interval=("2023-01-01", "2023-12-31"),
    sentinel_hub_client_id="your-client-id",
    sentinel_hub_client_secret="your-client-secret"
)

# 下载 Sentinel-2 图像
fd.download_data()

# 生成地块边界
fd.generate_boundaries()

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 精准农业：通过自动生成的地块边界，农民可以更精确地管理作物，优化施肥和灌溉策略。
• 土地利用规划：政府和规划机构可以利用该项目快速生成和更新土地利用图，支持决策制定。

3.2 最佳实践

• 数据预处理：确保输入的 AOI 和 GSAA 数据格式正确，避免因数据格式问题导致处理失败。
• 模型调优：根据具体需求，调整深度学习模型的参数，以提高边界预测的准确性。
• 并行处理：利用 Docker 和 AWS S3 的并行处理能力，加速大规模数据处理。

4. 典型生态项目

• Sentinel-Hub：提供 Sentinel-2 图像下载服务，是 field-delineation 项目的基础数据源。
• eo-learn：用于处理和分析地球观测数据的 Python 库，支持 field-delineation 中的数据处理和模型训练。
• EuroDataCube：提供了一个交互式平台，用户可以在该平台上查看和分析生成的地块边界数据。

通过以上步骤，你可以快速上手 field-delineation 项目，并将其应用于实际的农业地块边界生成任务中。