基于EDRNet模型的高分辨率遥感影像道路提取

摘要：

针对高分辨率遥感影像道路提取结果不完整、边界质量差的问题,提出基于EDRNet模型的遥感影像道路提取方法.利用残差网络构建道路提取模型EDR1,保留道路的细节信息并加速网络收敛.通过融合多尺度、多层次的道路特征信息,设计道路提取结果优化模型EDR2.在此基础上,利用混合损失函数,提高道路提取的完整度.实验结果表明,EDRNet道路提取方法在马萨诸塞州道路数据集上的召回率、精确率和Fl-score指标分别达到了84.4％、81.7％及83.0％,其结果完整且准确.

关键词：遥感影像;道路提取;U-Net模型;深度学习;EDRNet模型

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：第二次青藏高原综合科学考察研究项目2019QZKK0106

在线出版日期：2021-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：297-303,312