【遥感目标检测】利用YOLOv8进行遥感影像大气排污烟囱检测-数据标注需求及规范（2）

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一、背景说明

山东某客户希望我们利用YOLOv8在遥感影像上进行大气排污烟囱检测。由于烟囱开源样本太少，我们需要自行标注数量可观的烟囱矢量数据用于模型训练。故我们编写了此文档，介绍标注需求及标注规范，并协调数据生产人员进行烟囱标注。也希望本文能够给其他有遥感数据标注需求的小伙伴们带来参考价值，后续我们也会介绍这个工作模型训练的相关工作。

二、标注需求

标注数量：标注1000个以上的烟囱矢量要素，以水平外包矩形框的形式标注。

烟囱类型：仅标注细长型排污烟囱，不标注大口径烟囱（为冷却塔，非排污烟囱）。

标注区域：经对山东省生态环境厅2020年3月27日发布的《山东省2020年大气环境重点排污单位名录》进行计数统计，分析大气排污烟囱在以下区域比较集中，建议优先标注如下区域，以尽可能降低影像数量。另，多个地级市都有高新区，请注意区分：

参考：山东省人民政府 重点排污企业 山东省2020年大气环境重点排污单位名录

数据获取及标注人员：协调2019或2020或2021年GF2号0.8m影像数据及标注人员，影像需提前进行去云去雾、地理校正、影像融合等预处理，便于标注人员直接标注。

成果提交：每张影像对应一个shp，shp的文件名与影像保持一致，每1到2天将完成标注及质检后的标注成果同影像批量打包发给算法同事，压缩包建议以【smokestack_{打包提交日期yymmdd}_{影像数}_{烟囱数}】命名，如【smokestack_20240530_3_152.zip】。

三、进度跟踪

标注人员用这个表格记录标注进度，以方便大家了解总体进展。期望于X月X日完成总体标注和质检，不要为了进度牺牲质量。

四、标注规范

标注原则（重要）：

1. 可使用Arcmap进行标注，每个tif对应一个shp，shp中无需添加额外属性字段，仅需以水平外包矩形框形式标注烟囱目标即可，shp与tif坐标系保持一致，使用WGS84或CGCS2000下的投影坐标系。
2. 由于每个tif对应一个shp，相邻两景影像重叠区域里出现的烟囱，需要在每景影像对应的shp中标注，请注意。
3. 仅标注细长型大气排污烟囱，不标注大口径烟囱（非排污烟囱）。排污烟囱通常比较高，若影像拍摄时间在上午或下午，影子也会比较长，可结合影子综合判断。但矩形框不要包含影子，仅包含本体即可。
4. 《山东省2020年大气环境重点排污单位名录》供标注时参考，结合高德/百度地图可快速在GF2影像中定位（搜索相应排污单位）。影像中很可能存在不在名录里的排污单位，故需保证每景影像标注完备，无漏标。
5. 若无法确认是否为排污烟囱，可获取当前点坐标后，在高德/谷歌地图中定位，结合POI、ROI及周边环境信息进一步判断，降低错标几率。如住宅聚集区中间大概率不会有排污烟囱。
6. 烟囱顶部中空，在影像上通常可看到顶部中间是深色，边缘是亮色，而电线杆、油罐等柱状物体顶部非空，可结合该特征进行区分。
7. 若结合以上信息，肉眼仍无法判断是否为烟囱，则不进行标注。

标注示例：

• 标对示例：

山东吉地宝农业发展有限公司、山东泉林集团热电有限公司：

时风热电产业园：

高唐县健康生物科技园：

泉林纸业：

信发华源铝业有限公司：

• 标错示例：

错标，此两处不是烟囱，否则北北西方向应该有影子：

错标，此两处不是烟囱，在高德地图上发现此区域为养鸡场：

结合google影像，红框处无烟囱顶部空心特征，不是烟囱：

此处标注应去掉，虽在google影像上能看出来是烟囱，但在GF2上完全看不出来，应该去掉：

google影像能看出来是烟囱：

错标，此处实为小区：