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摘要
洪涝灾害是一种极具破坏力的自然灾害，其产生的主要原因包括强降水，风暴潮以及水坝溃堤，当城市、乡镇等人口居住区域发生洪涝灾害时，洪水会直接威胁到居民的生命财产安全，同时造成陆上及地下交通的瘫痪，水电运输的中断。在洪涝灾害的抢险救灾过程中，快速准确地对洪涝淹没道路进行识别，有利于制定合适的人员转运及物质运送路线，减少洪涝带来的后续损失。本文针对当前洪涝灾害场景下的道路无法实现准确自动化识别的问题，提出了一种基于差分信息引导的洪涝水淹道路检测方法，该方法采用了三支路的编码器-解码器结构，利用条带卷积提取道路特征，协调双注意力机制引导网络学习多时相差分信息，挖掘水淹道路的时相信息。本文方法能有效利用灾前的历史光学遥感影像和灾中的实时光学遥感影像对受灾区域内已被水淹和未被水淹道路进行检测，并在自建数据集上进行对比实验，所提出网络对灾前道路的识别精确度为83.81%，召回率为66.68%，对灾中道路的识别精确率为79.66%，召回率为60.74%，对受灾区域识别准率为78.00%，召回率为66.14%。结果表明所提出方法达成了自动化识别洪涝灾区水淹道路的目标，其识别已被水淹道路及未被水淹道路的能力可为洪涝灾害的抢险救援提供有力支持，减小洪涝灾害带来的生命安全及财产损失。
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