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python_scripts/DLM_Tree_Classification/Shapefile_building_script

+# Nachfolgend sind zwei Verarbeitungsmöglichkeiten zur Shapefilerstellung gegeben: 
+# 1: Erstellung des Shapelayers für eine bestimmte .txt Datei:
+import os
+import pyproj
+from shapely.geometry import Point
+import geopandas as gpd
+
+# Klassen-Mapping
+classes = {
+    0: 'Großer Laubbaum',
+    1: 'Kleiner Laubbaum'
+}
+
+# Bildparameter
+pixel_size = 0.2  # 20 cm in Metern
+img_width = 200
+img_height = 200
+
+# Pfad zur .txt Datei
+file_name = '4362024_5320180_rgbi_20cm.txt'
+file_path = 'Trained models/nano_500 Epochs_15_70_15/predictions/' + file_name
+
+# Umwandlung der Koordinaten in WGS84
+crs_31468 = pyproj.CRS('EPSG:31468')
+crs_4326 = pyproj.CRS('EPSG:4326')
+transformer = pyproj.Transformer.from_crs(crs_31468, crs_4326, always_xy=True)
+
+# Lesen der .txt Datei
+with open(file_path, 'r') as file:
+    lines = file.readlines()
+
+# Extrahieren der Koordinaten aus dem Dateinamen
+filename = os.path.basename(file_path)
+x_base, y_base = map(int, filename.split('_')[:2])
+
+# Berechnung der Objektkoordinaten
+objects = []
+for i, line in enumerate(lines):
+    class_id, x_center_rel, y_center_rel, width_rel, height_rel = map(float, line.split())
+    x_center = x_base + (x_center_rel * img_width * pixel_size)
+    y_center = y_base + ((1 - y_center_rel) * img_height * pixel_size)
+    
+    # Höhe abhängig von der Klasse als Text setzen
+    if classes[int(class_id)] == 'Kleiner Laubbaum':
+        height = "<= 12.19"  # Für Kleiner Laubbaum
+    else:
+        height = ">= 12.19"  # Für Großer Laubbaum
+
+    objects.append({
+        'ID': i + 1,
+        'Klasse': classes[int(class_id)],
+        'Höhe': height,
+        'Längengrad': x_center,
+        'Breitengrad': y_center
+    })
+
+# Konvertiere die Koordinaten in WGS84
+for obj in objects:
+    obj['Längengrad'], obj['Breitengrad'] = transformer.transform(obj['Längengrad'], obj['Breitengrad'])
+
+# GeoDataFrame erstellen
+gdf = gpd.GeoDataFrame(objects, geometry=[Point(xy) for xy in zip(
+    [obj['Längengrad'] for obj in objects],
+    [obj['Breitengrad'] for obj in objects]
+)], crs="EPSG:4326")
+
+# Shapefile speichern
+shapefile_dir = 'shapefile_output'
+if not os.path.exists(shapefile_dir):
+    os.makedirs(shapefile_dir)
+
+shapefile_path = os.path.join(shapefile_dir, 'detected_objects_in_' + file_name + '.shp')
+gdf.to_file(shapefile_path)
+
+# 2: Erstellung eines Shapelayers für alle Objekte aus 'predictions':
+import os
+import pyproj
+import shapefile
+import random
+from shapely.geometry import Point
+import geopandas as gpd
+
+# Klassen-Mapping
+classes = {
+    0: 'Großer Laubbaum',
+    1: 'Kleiner Laubbaum',
+    2: 'Großer Nadelbaum',
+    3: 'Kleiner Nadelbaum',
+    4: 'Busch/Hecke (Laub/Hartlaub)',
+    5: 'Busch/Hecke (Nadel)',
+    6: 'Unbekannt'
+}
+
+# Bildparameter
+pixel_size = 0.1875  # 20 cm in Metern
+img_width = 128
+img_height = 128
+
+# Pfad zum predictions Ordner
+predictions_dir = 'predictions'
+
+# Liste aller .txt Dateien im predictions Ordner
+txt_files = [f for f in os.listdir(predictions_dir) if f.endswith('.txt')]
+
+# Umwandlung der Koordinaten in WGS84
+crs_31468 = pyproj.CRS('EPSG:31468')
+crs_4326 = pyproj.CRS('EPSG:4326')
+transformer = pyproj.Transformer.from_crs(crs_31468, crs_4326, always_xy=True)
+
+# Alle Objekte sammeln
+all_objects = []
+
+# Durch alle .txt Dateien iterieren
+for txt_file in txt_files:
+    file_path = os.path.join(predictions_dir, txt_file)
+    
+    # Lesen der .txt Datei
+    with open(file_path, 'r') as file:
+        lines = file.readlines()
+
+    # Extrahieren der Koordinaten aus dem Dateinamen
+    filename = os.path.basename(file_path)
+    x_base, y_base = map(int, filename.split('_')[:2])
+
+    # Berechnung der Objektkoordinaten
+    for i, line in enumerate(lines):
+        class_id, x_center_rel, y_center_rel, width_rel, height_rel = map(float, line.split())
+        x_center = x_base + (x_center_rel * img_width * pixel_size)
+        y_center = y_base + ((1-y_center_rel) * img_height * pixel_size)
+        height = random.randint(5, 20)  # Zufällige Höhe
+
+        all_objects.append({
+            'ID': len(all_objects) + 1,
+            'Klasse': classes[int(class_id)],
+            'Höhe': height,
+            'Längengrad': x_center,
+            'Breitengrad': y_center
+        })
+
+# Konvertiere die Koordinaten in WGS84 und erstelle die Geometrien
+for obj in all_objects:
+    obj['Längengrad'], obj['Breitengrad'] = transformer.transform(obj['Längengrad'], obj['Breitengrad'])
+
+# GeoDataFrame erstellen
+gdf = gpd.GeoDataFrame(all_objects, geometry=[Point(xy) for xy in zip(
+    [obj['Längengrad'] for obj in all_objects],
+    [obj['Breitengrad'] for obj in all_objects]
+)], crs="EPSG:4326")
+
+# Shapefile speichern
+shapefile_dir = 'shapefile_output'
+if not os.path.exists(shapefile_dir):
+    os.makedirs(shapefile_dir)
+
+shapefile_path = os.path.join(shapefile_dir, 'detected_objects.shp')
+gdf.to_file(shapefile_path)