torchgeo 是计算机视觉领域的开源项目,由 torchgeo 开发,2021 年首次发布。
在全站 12,822 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(4,185)位列前 10%,在计算机视觉分类的 445 个项目里位列前 10%。
项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-19。开源免费,MIT许可证。
它主要面向的使用场景是:遥感影像地物分类与语义分割研究。同类可对比的替代方案包括 raster-vision、terratorch。

像用torchvision一样做遥感深度学习
TorchGeo 是微软开源的面向地理空间数据的 PyTorch 扩展库,为遥感、卫星影像和地球观测任务提供标准化的数据集、采样器、数据增强变换与预训练模型。它解决的核心问题是:地理空间数据格式多样、坐标系复杂、多光谱波段与时间序列处理门槛高,研究者往往要重复编写大量数据加载与预处理代码。TorchGeo 把这些通用能力封装成与 PyTorch 生态无缝衔接的组件,内置多种公开遥感数据集接口,支持随机采样、地理感知采样以及多光谱归一化等专用变换,并提供可微调的预训练权重。开发者可以像使用 torchvision 一样快速搭建从数据到模型的完整流程,显著降低遥感深度学习项目的工程成本。
1准备 Python 环境
确认本机已有可用的 Python 和 pip;conda、spack 用户请先阅读官方安装文档再动手。
python3 --version
pip --version2用 pip 安装 TorchGeo
README 推荐的安装方式,一条命令即可把 torchgeo 及其依赖装进当前环境。
pip install torchgeo3或用 uv 安装
如果习惯用 uv 管理依赖,README 给出的等价方式是 uv add,注意需在项目目录中执行。
uv add torchgeo4运行命令行工具
安装完成后可直接调用 torchgeo 命令;在源码目录中也可用模块方式启动,均支持命令行配置。
torchgeo --help
python3 -m torchgeo --help5跑通示例导入
新建脚本或用交互式解释器执行 README 的导入片段,能无报错导入即说明库可用。
from lightning.pytorch import Trainer
from torch.utils.data import DataLoader
from torchgeo.datamodules import InriaAerialImageLabelingDataModule
from torchgeo.datasets import CDL, Landsat7, Landsat8, VHR10, stack_samples
from torchgeo.samplers import RandomPatchSampler
from torchgeo.tasks import SemanticSegmentation命令行执行 torchgeo(或 python3 -m torchgeo)能正常输出帮助信息,Python 中导入 torchgeo 各子模块不报错。
Q:pip 和 uv 两种安装方式该选哪个?
A:README 优先推荐 pip;若项目已用 uv 管理依赖,则执行 uv add torchgeo,二者效果一致,不必重复安装。
Q:conda 或 spack 怎么装?
A:README 未给出具体命令,需查阅官方安装文档 https://docs.torchgeo.org/en/stable/user/installation.html 中的说明。
Q:怎么知道命令行工具支持哪些配置项?
A:运行 torchgeo --help 查看帮助信息,也可以使用 YAML/JSON 配置文件来传入参数。
Q:有入门教程吗?
A:官方文档的 tutorials 章节提供上手教程,另有论文、博客和 YouTube 频道可参考。
raster-vision、terratorch
torchgeo 是计算机视觉领域的开源项目,由 torchgeo 开发,2021 年首次发布。
在全站 12,822 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(4,185)位列前 10%,在计算机视觉分类的 445 个项目里位列前 10%。
项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-19。开源免费,MIT许可证。
它主要面向的使用场景是:遥感影像地物分类与语义分割研究。同类可对比的替代方案包括 raster-vision、terratorch。
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