利用Deeplab v3提取高分辨率遥感影像道路

作     者：韩玲 杨朝辉 李良志 刘志恒 黄勃学 HAN Ling;YANG Zhaohui;LI Liangzhi;LIU Zhiheng;HUANG Boxue

作者机构：长安大学地质工程与测绘学院西安710054 陕西省土地整治重点实验室西安710054 

出 版 物：《遥感信息》 (Remote Sensing Information)

年 卷 期：2021年第36卷第1期

页      面：22-28页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：装备预研教育部联合基金项目(6141A02022376) 陕西省土地整治重点实验室基金项目(2018-ZZ04)。 

主　　题：道路提取 高分辨率遥感影像 深度学习 Deeplab v3 空洞卷积 空洞空间金字塔池化(ASPP) 

摘      要：针对传统道路提取方法存在的道路边缘粗糙、抗干扰性弱、提取精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(Deeplab v3)的道路提取方法。首先,对原始高分辨率遥感影像进行标注;其次,利用标注数据集对Deeplab v3模型进行训练、测试;最后,得到高分辨率遥感影像道路提取结果。分析结果可知,该模型能够较好地提取高分辨率遥感影像中的道路边缘特征,相比其他道路提取方法具有更高的提取精度和更加完整的道路信息,正确率可达到93%以上。