geodeep

name	geodeep
version	1.0.0
description	GeoDeep — librería Python para detección de objetos y segmentación semántica en rasters geoespaciales (GeoTIFFs) con modelos ONNX

GeoDeep — AI en Rasters Geoespaciales

Descripción

Librería Python rápida y ligera para detección de objetos y segmentación semántica en rásters geoespaciales (GeoTIFFs), con modelos pre-construidos incluidos. Detecta coches, edificios y más desde ortofotos.

Por qué importa para David

• AI + Geospatial: Integración directa de IA con datos geográficos
• ONNX models: Modelos ligeros y portables para deployment
• GeoTIFF input/output: Formato estándar en GIS
• CLI + Python API: Útil tanto para scripts como para integración en pipelines

Arquitectura

GeoTIFF / Orthophoto
    ↓
GeoDeep (ONNX models)
    ├── Detección de objetos → GeoJSON (bounding boxes)
    └── Segmentación semántica → GeoJSON (polygons) / raster mask

Stack: Python, ONNX Runtime, rasterio, PyTorch, GeoTIFF

Instalación

pip install -U geodeep

Uso básico

# Detección de objetos (coches)
from geodeep import detect
bboxes, scores, classes = detect('orthophoto.tif', 'cars')
geojson = detect('orthophoto.tif', 'cars', output_type="geojson")

# Segmentación semántica (edificios)
from geodeep import segment
polygons = segment('orthophoto.tif', 'buildings')

# Exportar mask georreferenciada
segment('orthophoto.tif', 'buildings', output_type='mask')

# Listar modelos disponibles
# geodeep --list-models

Modelos disponibles: cars, buildings, trees, pools, solar-panels, y más

Integración con proyectos de David

• España Atlas: Detección automática de edificios/coches desde ortofotos
• Satellite AI Vision: Complemento a skills existentes de visión satelital
• Urban planning: Análisis de cobertura de edificios, vehículos, infraestructura
• Change detection: Comparar ortofotos temporales con detección de cambios

Pitfalls

• Precisión del modelo depende de resolución de la ortofoto
• Modelos pre-construidos pueden no cubrir todos los escenarios de España
• ONNX models requieren GPU para performance en imágenes grandes
• GeoTIFFs grandes pueden consumir mucha RAM (considerar tile processing)
• Solo soporta Python 3.6+

Referencias

• GitHub: https://github.com/uav4geo/GeoDeep
• pypi: https://pypi.org/project/geodeep/
• Homepage: https://uav4geo.github.io/GeoDeep/