detectree

从航拍图自动识别树木,快速生成树冠掩膜

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 39 🐛 待处理 6 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 280
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,GPL-3.0许可,可免费使用和修改,无付费版本。

项目预览

detectree 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队martibosch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,GPL-3.0许可,可免费使用和修改,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型image-segmentation,python,remote-sensing,tree-canopy,tree-detection,tree-pixels
GitHub 星标★ 280
上线时间2019-07-31 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积5.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-10
浏览次数7

项目介绍

detectree 是一个基于 Python 的树木检测工具,专门用于从航空影像中识别树木。它解决了传统遥感图像中树木分割依赖人工或复杂算法的问题,提供了一套基于图像分割的自动化流程。核心能力包括:利用预训练模型或自定义数据训练树木分割模型,支持对大幅影像进行分块预测,并输出树木覆盖的像素级掩膜。用户可以通过简单的命令行接口快速上手,适用于生态研究、林业管理和城市规划等领域。项目采用 Python 编写,技术栈围绕图像分割和遥感数据处理,易于集成到现有工作流中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 280

核心亮点

  • 提供命令行工具,几行命令即可完成树木分割预测
  • 支持自定义训练数据,可适配不同区域的树木特征
  • 基于成熟图像分割技术,输出像素级树冠掩膜,精度可控

不足之处

  • 项目维护不活跃,依赖的库可能过时
  • 文档示例较少,高级功能需要自行探索

适用场景

  • 生态调查中快速统计区域树木覆盖面积
  • 林业部门监测森林资源变化
  • 城市规划中分析绿化覆盖率

替代项目

DeepForest、ForestNet、Segment Anything Model (SAM)

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