【完整源码+数据集+部署教程】遥感农田森林岩石图像分割系统： yolov8-seg-C2f-DCNV2

背景意义

研究背景与意义

随着遥感技术的快速发展，遥感图像的获取与处理已成为农业、林业及地质勘探等领域的重要工具。遥感图像不仅能够提供大范围的地表信息，还能为生态环境监测、资源管理及灾害评估等提供重要的数据支持。在这一背景下，图像分割技术作为遥感图像分析的核心环节，逐渐受到研究者的广泛关注。尤其是在农田、森林和岩石等自然资源的分类与识别中，准确的图像分割不仅能够提高数据分析的效率，还能为后续的决策提供可靠的依据。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的遥感农田、森林及岩石图像分割系统。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而广泛应用于图像处理领域。YOLOv8作为该系列的最新版本，具有更高的准确性和更快的处理速度。然而，传统的YOLOv8模型在处理复杂的遥感图像时，仍然面临着背景干扰、目标重叠及尺度变化等挑战。因此，针对这些问题进行模型的改进与优化，显得尤为重要。

在本研究中，我们将使用一个包含1900幅图像的数据集，该数据集涵盖了农田、森林和岩石三大类目标。这一数据集的构建不仅为模型的训练提供了丰富的样本，也为模型的评估与验证奠定了基础。通过对这三类目标的有效分割，研究将为遥感图像在农业监测、森林资源管理及地质勘探等领域的应用提供强有力的支持。例如，在农业领域，准确的农田分割可以帮助农民实时监测作物生长状况，优化施肥和灌溉策略；在林业管理中，森林分割能够为森林资源的评估与保护提供科学依据；而在地质勘探中，岩石的精确识别则有助于矿产资源的开发与利用。

此外，本研究的意义还在于推动遥感图像分割技术的发展。通过对YOLOv8模型的改进，我们将探索更为高效的算法，提升图像分割的精度与速度。这不仅有助于丰富遥感图像处理的理论研究，也为实际应用提供了新的思路和方法。随着遥感技术的不断进步，未来将会有更多的应用场景需要依赖于高效的图像分割技术，因此本研究的成果将具有广泛的应用前景。

综上所述，基于改进YOLOv8的遥感农田、森林及岩石图像分割系统的研究，不仅能够解决当前遥感图像处理中的实际问题，还将为相关领域的研究与应用提供重要的理论支持与实践指导。通过对遥感图像的深入分析与处理，我们期望能够为可持续发展与资源管理贡献一份力量。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在遥感图像分析领域，尤其是在农田、森林和岩石等自然环境的图像分割任务中，数据集的构建与选择至关重要。本研究所采用的数据集名为“LFF”，它专门为改进YOLOv8-seg的遥感农田、森林和岩石图像分割系统而设计。该数据集的独特之处在于其涵盖了三种主要类别，分别是“Farm”（农田）、“Forest”（森林）和“Rocky”（岩石），这些类别不仅具有代表性，而且在实际应用中也极为重要。

“LFF”数据集的类别数量为三，反映了其在特定环境下的应用广泛性和多样性。首先，农田（Farm）类别的图像包括各种类型的农业用地，如小麦、玉米和其他农作物的种植区域。这些图像能够帮助模型识别和分割出农田的边界，进而为农业监测、作物生长分析和精准农业提供支持。其次，森林（Forest）类别则涵盖了不同类型的森林区域，包括针叶林、阔叶林以及混交林等。这些图像的多样性使得模型能够学习到不同树种和植被的特征，提升其在森林资源管理和生态监测中的应用效果。最后，岩石（Rocky）类别则聚焦于各种岩石地貌的识别，这对于地质勘探、环境保护和自然灾害监测等领域具有重要意义。

“LFF”数据集不仅在类别上进行了精心设计，还在数据收集和标注过程中注重了图像的质量和多样性。每个类别的图像均来源于不同的遥感平台，涵盖了多种拍摄角度和光照条件，以确保模型在实际应用中具备良好的泛化能力。此外，数据集中的图像标注采用了高精度的分割掩码，使得每个类别的区域都能被准确地识别和分割。这种精细的标注方式为训练深度学习模型提供了可靠的基础，能够有效提升模型的分割性能。

在数据集的使用过程中，研究者们可以通过对“LFF”数据集的训练，探索不同模型架构在遥感图像分割任务中的表现。尤其是针对YOLOv8-seg模型，研究者们可以通过对比不同超参数设置、数据增强技术以及训练策略，进一步优化模型的性能。这种灵活性使得“LFF”数据集不仅适用于当前的研究任务，还为未来的研究提供了广阔的空间。

综上所述，“LFF”数据集以其独特的类别设置和高质量的图像标注，为遥感农田、森林和岩石图像分割系统的研究提供了坚实的基础。通过对该数据集的深入分析与应用，研究者们能够更好地理解遥感图像的特征，从而推动相关领域的技术进步与应用落地。

核心代码

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

导入必要的库和模块

from functools import partial
import torch
from ultralytics.utils import IterableSimpleNamespace, yaml_load
from ultralytics.utils.checks import check_yaml
from .bot_sort import BOTSORT
from .byte_tracker import BYTETracker

定义一个跟踪器映射，用于根据名称选择相应的跟踪器类

TRACKER_MAP = {‘bytetrack’: BYTETracker, ‘botsort’: BOTSORT}

def on_predict_start(predictor, persist=False):
“”"
在预测开始时初始化对象跟踪器。

参数:predictor (object): 用于初始化跟踪器的预测器对象。persist (bool, optional): 如果跟踪器已经存在，是否保持它们。默认为 False。异常:AssertionError: 如果 tracker_type 不是 'bytetrack' 或 'botsort'。
"""
# 如果预测器已经有跟踪器且需要保持，则直接返回
if hasattr(predictor, 'trackers') and persist:return# 检查并加载跟踪器的配置文件
tracker = check_yaml(predictor.args.tracker)
cfg = IterableSimpleNamespace(**yaml_load(tracker))# 确保跟踪器类型是支持的类型
assert cfg.tracker_type in ['bytetrack', 'botsort'], \f"只支持 'bytetrack' 和 'botsort'，但得到的是 '{cfg.tracker_type}'"# 初始化跟踪器列表
trackers = []
for _ in range(predictor.dataset.bs):  # 遍历批次大小# 根据配置创建相应的跟踪器实例tracker = TRACKER_MAP[cfg.tracker_type](args=cfg, frame_rate=30)trackers.append(tracker)  # 将跟踪器添加到列表中# 将创建的跟踪器列表赋值给预测器
predictor.trackers = trackers

def on_predict_postprocess_end(predictor):
“”“后处理检测到的框并更新对象跟踪。”“”
bs = predictor.dataset.bs # 获取批次大小
im0s = predictor.batch[1] # 获取原始图像数据
for i in range(bs): # 遍历每个样本
det = predictor.results[i].boxes.cpu().numpy() # 获取检测到的框
if len(det) == 0: # 如果没有检测到框，跳过
continue

    # 更新跟踪器并获取跟踪结果tracks = predictor.trackers[i].update(det, im0s[i])if len(tracks) == 0:  # 如果没有跟踪结果，跳过continueidx = tracks[:, -1].astype(int)  # 获取有效的索引predictor.results[i] = predictor.results[i][idx]  # 更新检测结果predictor.results[i].update(boxes=torch.as_tensor(tracks[:, :-1]))  # 更新框信息

def register_tracker(model, persist):
“”"
将跟踪回调注册到模型，以便在预测期间进行对象跟踪。

参数:model (object): 要注册跟踪回调的模型对象。persist (bool): 如果跟踪器已经存在，是否保持它们。
"""
# 注册预测开始时的回调
model.add_callback('on_predict_start', partial(on_predict_start, persist=persist))
# 注册后处理结束时的回调
model.add_callback('on_predict_postprocess_end', on_predict_postprocess_end)

代码核心部分说明：
on_predict_start: 该函数在预测开始时被调用，用于初始化跟踪器。它会检查预测器是否已经有跟踪器，如果没有，则根据配置文件创建新的跟踪器实例。

on_predict_postprocess_end: 该函数在预测后处理结束时被调用，用于更新检测结果并进行对象跟踪。它会遍历每个样本，获取检测到的框，并使用相应的跟踪器更新跟踪结果。

register_tracker: 该函数用于将跟踪相关的回调函数注册到模型中，以便在预测过程中能够正确调用这些函数。

这个程序文件是用于实现目标跟踪功能的，主要依赖于Ultralytics YOLO框架。代码中定义了一些函数和逻辑，以便在进行目标检测时，能够有效地进行目标跟踪。

首先，文件导入了一些必要的库和模块，包括torch和一些Ultralytics提供的工具函数。它还定义了一个TRACKER_MAP字典，用于将跟踪器的名称映射到相应的跟踪器类（如BYTETracker和BOTSORT）。

接下来，on_predict_start函数用于在预测开始时初始化跟踪器。它接受一个预测器对象和一个可选的布尔参数persist，用于指示是否在跟踪器已存在时保留它们。如果预测器已经有跟踪器并且persist为真，则函数直接返回。否则，它会检查配置文件中的跟踪器类型，确保只支持bytetrack和botsort这两种类型。然后，函数会为每个批次创建相应的跟踪器实例，并将其存储在预测器的trackers属性中。

on_predict_postprocess_end函数在预测后处理结束时被调用，用于更新检测到的框并进行目标跟踪。它首先获取批次大小和图像数据，然后对每个样本进行处理。如果检测到的框为空，则跳过该样本。接着，调用相应的跟踪器的update方法，传入检测结果和图像数据。如果跟踪结果为空，则继续下一个样本。否则，提取跟踪结果的索引，并更新预测结果中的框信息。

最后，register_tracker函数用于将跟踪回调注册到模型中，以便在预测过程中调用。它接受模型对象和一个布尔参数persist，并将on_predict_start和on_predict_postprocess_end函数作为回调函数添加到模型中。

总体来说，这个文件的主要功能是实现目标检测与跟踪的结合，通过初始化和更新跟踪器来增强目标检测的效果。

11.5 ultralytics\models\sam_init_.py
以下是保留的核心代码部分，并附上详细的中文注释：

导入SAM模型和预测器

from .model import SAM # 从当前包的model模块导入SAM类
from .predict import Predictor # 从当前包的predict模块导入Predictor类

定义模块的公开接口

all = ‘SAM’, ‘Predictor’ # 指定当使用from module import *时，公开的类和函数
注释说明：
from .model import SAM：这行代码从当前包的model模块中导入SAM类，SAM可能是一个深度学习模型，用于某种特定的任务（如目标检测、图像分割等）。

from .predict import Predictor：这行代码从当前包的predict模块中导入Predictor类，Predictor通常是一个用于执行预测的类，可能会使用到SAM模型进行推理。

all = ‘SAM’, ‘Predictor’：这行代码定义了模块的公开接口。当用户使用from module import *时，只有在__all__中列出的类和函数会被导入，这有助于控制模块的可见性和防止不必要的命名冲突。

这个程序文件是一个Python模块的初始化文件，位于ultralytics/models/sam目录下。文件的主要功能是导入并定义该模块中可用的类或函数。

首先，文件顶部的注释# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license表明这个模块是与Ultralytics YOLO（一个流行的目标检测模型）相关的，并且遵循AGPL-3.0许可证。这意味着该代码是开源的，用户可以自由使用和修改，但需要遵循相应的许可证条款。

接下来，文件通过from .model import SAM和from .predict import Predictor这两行代码，从同一目录下的model模块和predict模块中导入了SAM类和Predictor类。这表明SAM和Predictor是该模块的核心组件，可能分别用于模型的定义和预测功能。

最后，all = ‘SAM’, 'Predictor’这一行定义了模块的公共接口。它告诉Python，当使用from ultralytics.models.sam import *语句时，只会导入SAM和Predictor这两个名称。这是一种控制模块导出内容的方式，确保用户只访问到模块的主要功能，而不会意外地使用到内部实现的其他部分。

总体来说，这个初始化文件简洁明了，主要用于组织和暴露模块的关键组件，方便其他模块或用户进行调用。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics项目是一个基于YOLO（You Only Look Once）架构的深度学习目标检测框架。该项目的整体功能包括目标检测、目标跟踪和图像处理等。项目通过模块化的设计，提供了多个功能模块，每个模块负责特定的任务。这种结构使得代码易于维护和扩展。

utils模块提供了一系列工具函数，用于环境检查和依赖管理，确保用户的环境配置正确。
nn/backbone模块实现了不同的神经网络架构，如FasterNet，用于特征提取和图像处理。
trackers模块实现了目标跟踪功能，通过检测到的目标框进行跟踪，增强了目标检测的效果。
models/sam模块定义了与SAM（Segment Anything Model）相关的模型和预测功能。
ui_style.py文件则负责Streamlit应用的用户界面样式，使得应用更加美观和用户友好。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/utils/checks.py 提供环境检查和依赖管理工具，确保用户的环境配置正确。
ultralytics/nn/backbone/fasternet.py 实现FasterNet模型，主要用于特征提取和图像处理。
ui_style.py 定义Streamlit应用的CSS样式，提升用户界面美观性和体验。
ultralytics/trackers/track.py 实现目标跟踪功能，通过检测结果更新跟踪器。
ultralytics/models/sam/init.py 初始化SAM模块，导入核心类（如SAM和Predictor），组织模块接口。
这个表格总结了每个文件的主要功能，帮助理解Ultralytics项目的整体架构和各个模块之间的关系。

13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。

核心代码解读
以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：

import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

根据名称生成颜色

def generate_color_based_on_name(name):
…

计算多边形面积

def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))

…

绘制中文标签

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

动态调整参数

def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size

绘制检测结果

def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
name, bbox, conf, cls_id, mask = info[‘class_name’], info[‘bbox’], info[‘score’], info[‘class_id’], info[‘mask’]
adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
spacing = int(20 * adjust_param)

if mask is None:x1, y1, x2, y2 = bboxaim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)  # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:mask_points = np.concatenate(mask)aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)mask_color = generate_color_based_on_name(name)try:overlay = image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points = cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area

处理每帧图像

def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image

if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)

# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break......# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:processed_image = process_frame(model, image)......# 视频处理
video_path = ''  # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()......

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