【摘 要】
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高分辨率遥感影像中,受到背景复杂性、易受遮挡性以及道路等级的可变性影响,现有深度学习方法在进行道路提取时,受限于编码器-解码器结构远距离依赖关系获取能力不足,以及编码器结构导致的空间分辨率降低,存在遮挡和狭窄路段漏提取问题。针对这一问题,本文从捕获有效的长距离依赖,和减少空间信息损失这两个角度出发,提出一种基于双空间注意力机制的道路提取网络。具体工作如下:（1）设计一种非对称的U-Net网络结构。
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高分辨率遥感影像中,受到背景复杂性、易受遮挡性以及道路等级的可变性影响,现有深度学习方法在进行道路提取时,受限于编码器-解码器结构远距离依赖关系获取能力不足,以及编码器结构导致的空间分辨率降低,存在遮挡和狭窄路段漏提取问题。针对这一问题,本文从捕获有效的长距离依赖,和减少空间信息损失这两个角度出发,提出一种基于双空间注意力机制的道路提取网络。具体工作如下:（1）设计一种非对称的U-Net网络结构。该网络以U-Net网络为基础网络,在编码器部分,使用Res Net作为特征提取器,通过小卷积核代替大卷积核的方式改变其原始结构,减少下采样次数,以此达到降低空间信息损失的目的;在解码器部分,构建一条与编码器部分非对称的路径,减少低层噪声流入最终分类层的可能性,缓解噪声对道路结构信息恢复过程的干扰,提升道路提取的准确性。（2）构建全局注意模块和局部细化模块的双空间注意力机制。该机制使用解耦Non-local模块作为全局注意力,捕获全局上下文依赖信息;借助多尺度卷积的概念设计局部细化模块,使该模块在保持远距离上下文信息的同时,能够实现信息细化、聚合的目的。将上述模型整合到基础网络结构中,使其能够捕获到具有全局和局部一致性的道路上下文信息,帮助网络建立断裂路段两侧信息的拓扑关系。在马萨诸塞州道路数据集和LSRV道路数据集上的实验结果表明,本文方法在保持道路提取完整性和准确性方面具有显著的优越性。此外,为了证明本文方法泛化能力,使用大幅遥感影像进行模型迁移评估,与其他方法相比,本文方法在F1-score和Io U两项指标上获得了最佳的结果。该论文有图31幅,表8个,参考文献71篇。
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