GIS×AI実践ガイド

import rasterio
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

# 衛星画像を読み込み
with rasterio.open('sentinel2.tif') as src:
    bands = src.read()  # (バンド数, 高さ, 幅)

# バンドデータを整形
X = bands.reshape(bands.shape[0], -1).T

# 学習済みモデルで分類
model = RandomForestClassifier()
# model.fit(X_train, y_train)  # 事前に学習
predictions = model.predict(X)

# 結果をGeoTIFFで出力
classified = predictions.reshape(bands.shape[1], bands.shape[2])

この地図画像を見て、以下の質問に答えてください：
1. この地図はどの地域を示していますか？
2. 主要な道路や河川を特定してください。
3. 目立つランドマークはありますか？

import requests
import base64

def analyze_image(image_path, prompt):
    # 画像をBase64エンコード
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

    # VLMに問い合わせ
    response = requests.post(
        'http://localhost:11434/api/generate',
        json={
            'model': 'llava',
            'prompt': prompt,
            'images': [image_base64]
        }
    )

    return response.json()['response']

# 現場写真を分析
result = analyze_image(
    'site_photo.jpg',
    'この写真の現場状況を説明してください。'
    '特に、作業の進捗状況と安全上の問題があれば指摘してください。'
)
print(result)

# LLaVAモデルをダウンロード
ollama pull llava

# 画像を含む質問を実行
ollama run llava "この画像には何が写っていますか？ /path/to/image.jpg"