python geopandas计算空间重叠面积

时间: 2023-07-07 11:34:22 浏览: 294

计算重合图像的面积

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计算两张图像的重合率，如果有一个标准数据集，一个程序计算的数据集，计算两个数据集的准确率、召回率及F1-measure；将两个图像进行点乘，重叠区域面积S，标准数据集面积S1，程序计算得到的数据集面积S2，则召回率=重合面积S/标准数据集面积S1；精确率=重合面积S/程序计算数据集面积S2；F1=2*S/(S1+S2)。 ### 计算重合图像的面积在计算机视觉与图像处理领域中，比较两幅图像之间的相似性是一项基本且重要的任务。特别是在模式识别、图像分析等领域内，通过计算图像之间的重合度可以评估算法的性能。本文将详细介绍如何计算两张图像的重合率，并基于这些指标来评估算法的有效性。 #### 1. 概念理解 - **重合率**：指两张图像之间重叠部分的面积占总面积的比例。 - **准确率**（Precision）：即精确率，表示检测出的正样本中有多少是真的正样本，计算公式为\[ \text{Precision} = \frac{S}{S_2} \]，其中\( S \)是两张图像重叠的面积，而\( S_2 \)是程序计算得到的数据集面积。 - **召回率**（Recall）：也称灵敏度或真正例率（TPR），用于衡量真正例被预测出来的比例，计算公式为\[ \text{Recall} = \frac{S}{S_1} \]，其中\( S_1 \)是标准数据集面积。 - **F1-Score**：是准确率和召回率的调和平均数，用以综合评估模型的效果，计算公式为\[ F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} \]或简化为\[ F1 = \frac{2S}{S_1 + S_2} \]。 #### 2. MATLAB 实现接下来，我们将通过MATLAB代码来具体实现上述计算过程。 ```matlab close all; clear all; clc; disp('计算不规则图形的面积'); % 图像路径设置 src = 'X:\wchen\TEST\si\8_17742_si\CH2labels_xz'; % 手动分割图，作为标准 dir = 'X:\wchen\TEST\si\8_17742_si\label_cnn'; % 自动轮廓提取图 pix = '17742'; % 图像前缀 pix1 = '17742'; % 图像前缀 sectionRange = [513351]; sectionNum = 100; % 间隔 num = (sectionRange(2) - sectionRange(1)) / sectionNum + 1; % 图片数量 K = 0; % 循环处理每一对图像 for firsec = sectionRange(1):sectionNum:sectionRange(2) K = K + 1; % 循环计数器 tic i = firsec; sectionNum2 = 1; i2 = floor((i - 1) / sectionNum2) + 1; % 对应编号 src1 = sprintf('%s\%s_%05d_CH2_resample.tif', src, pix, i); % 第一张图像路径 src2 = sprintf('%s\%s_%05d_CH2_resample.tif', dir, pix1, i2); % 第二张图像路径 image1 = imread(src1); % 读取第一张图像 image2 = imread(src2); % 读取第二张图像 I1 = mat2gray(image1); % 将图像转换为灰度图像 I2 = im2double(image2); % 将图像转换为双精度浮点数 % 点乘得到重叠区域 I = I1 .* I2; % 计算面积 L_b = bwlabel(I); % 获取连通域 L_b1 = bwlabel(I1); L_b2 = bwlabel(I2); STATS = regionprops(L_b, 'Area', 'BoundingBox', 'Centroid'); % 计算区域属性 STATS1 = regionprops(L_b1, 'Area', 'BoundingBox', 'Centroid'); STATS2 = regionprops(L_b2, 'Area', 'BoundingBox', 'Centroid'); mj = [STATS.Area]; % 重叠区域面积 mj1 = [STATS1.Area]; % 标准数据集面积 mj2 = [STATS2.Area]; % 程序计算得到的数据集面积 S = sum(mj); % 重叠面积 S1 = sum(mj1); % 标准数据集面积 S2 = sum(mj2); % 程序计算得到的数据集面积 P1(K) = S / S1; % 召回率 P2(K) = S / S2; % 精确率 F1(K) = 2 * S / (S1 + S2); % F1-Score toc end % 平均化结果 p1 = sum(P1) / num; % 平均召回率 p2 = sum(P2) / num; % 平均精确率 f1 = sum(F1) / num; % 平均F1-Score disp(sprintf('平均召回率: %.4f, 平均精确率: %.4f, 平均F1-Score: %.4f', p1, p2, f1)); ``` ### 3. 结论通过上述MATLAB代码，我们可以有效地计算两张图像之间的重合率，并基于此计算出召回率、精确率以及F1-Score。这些指标对于评估图像处理算法的有效性和准确性至关重要。通过对不同算法的对比分析，我们可以选择最优的方案应用于实际问题中。

要计算两个Geopandas数据框中多边形的空间重叠面积，可以使用Geopandas的sjoin()函数和intersection()函数。 1. 使用sjoin()函数将两个数据框进行空间连接，生成一个新的数据框： ```python import geopandas as gpd # 读取两个数据框 df1 = gpd.read_file('data1.shp') df2 = gpd.read_file('data2.shp') # 空间连接 merged = gpd.sjoin(df1, df2, how='inner', op='intersects') ``` 2. 使用intersection()函数计算多边形的重叠部分，并计算面积： ```python # 计算重叠部分并计算面积 merged['intersection'] = merged.geometry.intersection(merged.geometry_right) merged['area'] = merged['intersection'].area ``` 最终，可以得到一个新的数据框merged，其中包含两个数据框中重叠部分的几何形状和面积。

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