基于iHDODC-LinkNet网络的遥感图像道路提取方法

遥感图像的道路提取在推动城乡发展规划及建设方面具有重要意义。然而,目前传统方法对于遥感图像道路提取存在工程量大、效率低下的问题,基于深度学习的方法又存在复杂场景下提取精度不高和连通性差等问题。针对上述存在的问题,为提高不同地貌区域的道路提取精度,本文提出一种基于iHDODC-LinkNet网络的高分辨率遥感图像道路提取方法。该方法在语义分割模型D-LinkNet的基础上进行改进:一方面使用ResNeSt50重建D-LinkNet网络并添加预训练模型,提出一种混联深度过参数化扩张卷积(hybrid depthwise over-parameterized dilated convolution,HDODC)模块;另一方面采用迭代注意力特征融合(iterative attentional feature fusion,iAFF)机制替换原始的相加融合,从而使模型关注于道路的全局信息。最后,在马萨诸塞州道路数据集和某省高速公路场景数据集上进行训练并通过测试集的提取效果证明模型改进方法的有效性。根据实验模型分割效果表明,改进后的方法在测试集上F1达到71.66%,相比原始模型提升了10%,能够得到效果更好的分割结果。