从高分辨率光学遥感影像中提取地物信息受到广泛关注,道路提取是其中一项重要任务。设计了一种基于残差网络结构的深度学习神经网络模型,并将该模型与FCN网络模型和U-Net网络模型输出结果进行了对比。结果表明,本文方法不仅在F1得分和IOU上均优于其他两个模型,并且在提取的道路平滑度和图像噪声处理方面也具有一定的优势。
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