Sobre el proyecto

SamGeo (segment-geospatial) es un paquete de Python para segmentar datos geoespaciales con el Segment Anything Model (SAM). Se inspiró y adaptó del repositorio segment-anything-eo de Aliaksandr Hancharenka, con el objetivo de hacer que SAM sea utilizable para el análisis geoespacial con una codificación mínima. Se publica bajo la licencia MIT, se documenta en samgeo.gishub.org y se publica en el Journal of Open Source Software. Capacidades descritas en el README: - Descargar teselas de mapas desde servidores Tile Map Service (TMS) y construir archivos GeoTIFF. - Segmentar archivos GeoTIFF usando SAM y HQ-SAM. - Segmentar imágenes de teledetección con indicaciones de texto. - Crear marcadores de primer plano y de fondo de forma interactiva, o cargar marcadores existentes desde conjuntos de datos vectoriales. - Guardar los resultados de segmentación como GeoPackage, Shapefile o GeoJSON, y guardar las indicaciones de entrada como GeoJSON. - Visualizar los resultados de segmentación en mapas interactivos. - Segmentar objetos a partir de imágenes de teledetección de series temporales. - Servir la segmentación por HTTP a través de una API REST. Variantes de modelos e instalación: el paquete admite SAMGeo 1, 2 y 3, Fast SAM, HQ-SAM, Grounding DINO para indicaciones de texto y un algoritmo de reconstrucción de bordes de características. Las opciones de instalación incluyen pixi (recomendado para dependencias complejas de PyTorch/CUDA), PyPI con extras como samgeo, samgeo2, samgeo3, fast, hq, text, fer, api, all y extra, y conda-forge. Se documenta un procedimiento separado para Windows para SAM 3, incluido triton-windows. Integración y ecosistema: hay disponible un complemento para QGIS, y el README remite a una caja de herramientas de ArcGIS y a ejemplos de ArcGIS Pro. Los ejemplos abarcan imágenes satelitales, generación automática de máscaras, indicaciones de entrada/caja/texto, segmentación por lotes con indicaciones de texto, piscinas, imágenes de Maxar Open Data y ArcGIS Pro. Los tutoriales en vídeo están enlazados desde el canal de YouTube del autor. Notas sobre hardware y aspectos legales: SAM consume muchos recursos computacionales; se recomienda una GPU con al menos 8 GB de memoria, y se sugieren recursos gratuitos de GPU de Google Colab o créditos de investigación de AWS. El README indica que el repositorio es para fines educativos, que los usuarios descargan las teselas bajo su propio riesgo y que puede requerirse permiso de los proveedores de mapas base para descargas de teselas a gran escala. El proyecto reconoce el apoyo de una subvención de la NASA y el apoyo de AWS, y da crédito a proyectos de código abierto anteriores, incluidos segment-anything, SAM 3, segment-anything-eo, tms2geotiff, GroundingDINO y lang-segment-anything.