基于EDRNet模型的高分辨率遥感影像道路提取

作者：赫晓慧; 李代栋; 李盼乐; 胡绍凯; 陈明扬; 田智慧; 周广胜

来源：计算机工程, 2021, 47(09): 297-312.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0058876

• 遥感影像
• 道路提取
• U-Net模型
• 深度学习
• EDRNet模型

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F1-score指标分别达到了84.4%、81.7%及83.0%,其结果完整且准确。

• 单位
  中国气象科学研究院; 郑州大学