融合多尺度与边缘特征的道路提取网络 - 孙根云; 孙超; 张爱竹 (测绘学报, 2025)
P231; 利用遥感影像提取道路对城市发展有重要意义.但是由于道路尺度多变、易被遮挡等因素,导致出现道路漏检、边缘不完整等问题.针对以上问题,本文提出了一种融合多尺度与边缘细节特征的道路提取网络(MeD-Net).MeD-Net包括道路分割与边缘提取两部分.道路分割网络使用多尺度深层特征处理模块(MDFP),提取顾及全局与局部信息的多尺度特征,在卷积后使用组归一化优化模型训练;边缘提取网络利用细节引导融合算法提升深层边缘特征的细节信息,并利用注意力机制进行特征融合.为验证算法性能,本文利用Massachusetts道路数据集和青岛地区GF-2号道路数据集进行试验.试验表明,MeD-Net在两个数据集上交并比和F1值均取得最高精度,能够提取不同尺度道路和更完整地保持道路边缘.