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一种改进的融合不同尺度特征的遥感影像道路提取新方法

A new and improved method for road extraction from remote sensing images by fusing different scale features

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针对高分辨率遥感影像中细小道路纹理特征不明显、信息提取困难的问题,本文提出并实现了一种融合不同尺度特征的深度学习道路提取新方法.首先引入CoT模块构建残差网络,以充分利用局部与全局上下文信息提取不同尺度道路特征;然后构建特征金字塔注意力模块,融合不同层级道路特征信息;最后使用全局注意力上采样模块结合全局背景对道路细节进行恢复.试验结果表明,该方法的召回率、交并比均优于已有方法,能够较完整准确地提取遥感影像中的道路信息,提升道路提取效率.

闫志恒、任超、李毅、徐宁辉、张胜国

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桂林理工大学测绘地理信息学院,广西 桂林541004

广西空间信息与测绘重点实验室,广西 桂林541004

广西壮族自治区自然资源和不动产登记中心,广西 南宁530000

南宁勘察测绘地理信息院,广西 南宁530000

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遥感影像 道路提取 CoT模块 特征金字塔 全局注意力

42064003

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(9)
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