兼顾连通性的U-Net网络高分辨率遥感影像道路提取

作者：王斌,陈占龙,吴亮,谢鹏,范冬林,付波霖

摘要：遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度,另一方面影响了道路形态完整性,使得提取结果不能直接应用于空间决策与分析。本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势,提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势。首先,利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取;然后,对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明,与相近网络比较,本文道路提取的精度和形态完整性有了明显的提高,查准率为86.25%,查全率为85.50%,F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析,特别有利于灾后的路径规划,本文提出的方法对道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义。

发文机构：中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院 西安测绘研究所 地理信息工程国家重点实验室 桂林理工大学测绘地理信息学院

关键词：遥感形态完整性U-Net网络高分辨率遥感影像连通性道路断线remote sensingthe integrity of the road morphologyU-Net networkhigh-resolutionremote sensing imagesconnectivitybroken road

分类号： TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]