GeoWay SatSeg — Building Footprint Extractor

Herramienta de extracción de footprints de edificios desde imágenes satelitales y aéreas. Genera polígonos vectoriales georeferenciados en formato GeoJSON.

¿Por qué Python y no la web?

Los modelos de segmentación satelital de edificios no están disponibles en la Inference API gratuita de Hugging Face — requieren GPU dedicada o se ejecutan localmente. Este script corre el modelo directamente en tu máquina.

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Instalación

# 1. Python 3.9+ requerido
python --version

# 2. Instalar dependencias
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers pillow rasterio shapely opencv-python numpy

# 3. (Opcional) Si tienes GPU NVIDIA
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

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Uso

GeoTIFF con georeferencia (recomendado)

python satseg.py mi_imagen.tif

JPG/PNG con coordenadas de centro

python satseg.py captura.jpg --lon -0.09 --lat 51.505 --zoom 18

JPG/PNG con bounding box exacto

python satseg.py captura.jpg --bbox -0.095,51.500,-0.085,51.510

Opciones avanzadas

python satseg.py imagen.tif \
  --model segformer-ade \     # modelo a usar
  --simplify 1.0 \            # tolerancia Douglas-Peucker (px)
  --min-area 50 \             # área mínima de edificio (px²)
  --output mis_edificios      # prefijo de archivos de salida

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Modelos disponibles

--model	Descripción	Mejor para
segformer-ade	SegFormer-B5 ADE20k (150 clases) ← default	Imágenes variadas
segformer-building	SegFormer-B3 finetuneado en edificios	Satelital urbano
mask2former-ade	Mask2Former-Base ADE semantic	Alta precisión

Recomendación: empieza con segformer-building para imágenes satelitales urbanas.

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Outputs

Archivo	Contenido
geoway_<imagen>_<ts>.geojson	Polígonos de edificios en WGS84 (si hay georef)
geoway_<imagen>_<ts>_mask.png	Imagen con overlay cian de edificios detectados

Estructura del GeoJSON

{
  "type": "FeatureCollection",
  "crs": { "type": "name", "properties": { "name": "urn:ogc:def:crs:OGC:1.3:CRS84" }},
  "features": [
    {
      "type": "Feature",
      "id": 1,
      "properties": {
        "id": 1,
        "area": 245.3,
        "model": "nvidia/segformer-b5-finetuned-ade-640-640",
        "tool": "GeoWay SatSeg v3.1",
        "georef": true
      },
      "geometry": {
        "type": "Polygon",
        "coordinates": [[ [-0.091, 51.506], ... ]]
      }
    }
  ]
}

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Flujo del proceso

Imagen de entrada
      │
      ▼
  Carga + normalización
  (GeoTIFF preserva transform)
      │
      ▼
  Modelo de segmentación
  (SegFormer / Mask2Former)
      │
      ▼
  Máscara binaria de edificios
      │
      ▼
  Morfología (cierre, apertura)
  → elimina ruido, rellena huecos
      │
      ▼
  findContours (OpenCV)
      │
      ▼
  Simplificación Douglas-Peucker
  (Shapely)
      │
      ▼
  Conversión px → lon/lat
  (Affine transform rasterio)
      │
      ▼
  GeoJSON export

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Abrir el GeoJSON en QGIS

1. Arrastra el .geojson a QGIS
2. Clic derecho → Propiedades → Simbología → Relleno simple, sin relleno, borde cian
3. Superpón con capa satelital (XYZ Tiles → Google/Mapbox)

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Limitaciones del prototipo

• La precisión depende del modelo y de la resolución de la imagen
• Funciona mejor con imágenes aéreas/satelitales de alta resolución (< 0.5 m/px)
• Imágenes de baja resolución (Sentinel-2, 10 m/px) producen resultados pobres
• No distingue construcciones pequeñas de sombras o pavimento oscuro

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