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Libreria que automatiza procesos espaciales complejos

Project description

UbiGeoAI

Serie de funciones que permiten al usuario ubicar espacialmente los Bounding Boxes a partir de archivos georreferenciados (ráster) generando de esta manera, archivos en formato shapefile. Lo que permite hacer análisis en Sistemas de Información Geográfica (SIG).

Si quieres conocer mas de nuestro trabajo visita los siguientes enlaces de LinkedIn:

Instalación

Creación de carpetas dentro de la ruta donde se implemente la librería

De manera automática, la librería creará carpetas esenciales para su funcionamiento. Estas carpetas se encontrarán en la dirección del código donde se ejecute la librería. NOTA IMPORTANTE: cada vez que se ejecute la librería se deben de respaldar los resultados ya que estos serán borrados de manera permanente. Las carpetas que se crearán serán las siguientes:

  • Predict

  • Predict_jpg

  • Resultados

  • runs

Parámetros esenciales de la librería

  • path_raster = ruta del archivo ráster donde se harán las detecciones

  • path_model = ruta del archivo PyTorch generado obtenido mediante Yolo OBB

  • confidence = el valor de confidencia

  • output_name = el nombre que se les asignará a los resultados obtenidos

  • img_div = tamaño de las matrices generadas a partir de la división del ráster de entrada

Archivos que se obtienen después de la ejecución de la librería

Dentro de la carpeta de resultados, tendremos dos resultados. El primero de ellos es un archivo GeoJSON y el otro es un archivo Shapefile.

Ejemplo de salida

Ubicación geográfica de los Bounding Boxes

Los shapefile que se obtienen pueden ser visualizados en un SIG y se pueden hacer análisis con ellos, por ejemplo, análisis de densidad.

Ejemplo de salida

Ejemplo de utilización de la librería:

# Se importa la librería 
from ubigeoai import GeoUbicacion
GeoUbicacion(path_raster='Mapa.tif', path_model='best.pt', confidence=0.2, output_name='Deteccion.shp', img_div=540)

Salida

Ejemplo de salida

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 3aa886a79fcd2dde3fddcdd444f3ea03d95bb9360c9f3c0118f1bf8a191e32d8
MD5 821f7e18e825aab06fe7baff83e601cb
BLAKE2b-256 756f10bde4ba7c0cfe52d5b9e5a0706a9dc7983409c708db6301f224813eb032

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SHA256 9243cb84e92b09f31145a8a134ce2e0dc3aea4e05e2d923f168bd4afd2f862dd
MD5 16fa749136f92cea534b82cd6b9b8b1a
BLAKE2b-256 5fd6e3a9a2771c9a54f48ad9db3f08471f266a4c05bb42408e5bebf74c46a632

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