基于改进U-Net网络的遥感影像农村道路矢量中心线提取及优化

作     者：王怡君 李旺平 柴成富 尉文博 邓灵芝 WANG Yijun;LI Wangping;CHAI Chengfu;WEI Wenbo;DENG Lingzhi

作者机构：甘肃省地图院甘肃兰州730099 兰州理工大学土木工程学院甘肃兰州730050 甘肃省应急测绘工程研究中心甘肃兰州730050 中煤航测遥感集团有限公司陕西西安710199 中煤航测遥感集团有限公司企业技术中心陕西西安710199 

基　　金：甘肃省自然科学基金项目(22JR5RA247) 甘肃省青年科技基金项目(23JRRA830) 

出 版 物：《地理与地理信息科学》 (Geography and Geo-Information Science)

年 卷 期：2024年第40卷第4期

页      码：34-39页

摘      要：遥感影像中农村道路矢量中心线的准确提取对乡村规划和地理信息数据库建设具有重要意义。针对现有深度学习方法未能充分利用上下文信息,且在下采样过程中易造成图像分辨率下降和局部特征丢失的问题,该文改进U-Net网络模型以提高提取结果的准确性。首先,网络结构设计两次下采样处理,并将上下文两处特征信息用跳跃层连接,使输出的道路细节清晰;其次,为避免样本不均衡导致训练效果不理想,采用交叉熵损失函数与广义骰子损失函数叠加的方式提升训练效果;最后,采用邻域质心投票算法和融合算法对提取的道路进行矢量化和中心线优化,得到高精度的农村道路矢量中心线。试验结果表明:改进方法在复杂场景的农村道路矢量中心线提取中准确率达95.03%,较4种对比算法(U-Net、DC-Net、PA-Net、SM-Net)具有明显优势。

主 题 词：改进U-Net网络 遥感影像 网络分割 农村道路提取 矢量线优化 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-0504.2024.04.006

馆 藏 号：203130623...