语义分割是图像解译的关键步骤,对遥感影像的后续处理精度有决定性作用。高空间分辨率遥感影像细节信息丰富、地物结构多样等特性导致语义分割问题成为了遥感影像分析与处理过程中的难点。本文针对高分遥感影像的语义分割问题进行了研究,并将分割模型应用于高分影像道路安全监测与预警系统原型开发过程中,通过本文所提方法完成道路提取。具体研究工作如下:（1）基于编码-解码结构的高分遥感影像语义分割方法研究。为改善“同物异谱”、“同谱异物”等现象对高分遥感影像语义分割的干扰,提出一种基于编码-解码结构的语义分割方法。在编码器池化与解码器上采样之前,利用注意力模块在通道和空间维度对特征图信息进行加权,突出重要特征的同时滤除分类噪声;其次,在编码器与解码器衔接的瓶颈处,加入优化的金字塔池化模型,利用不同层级的池化操作扩大模型的感受野,并将多尺度的特征进行融合,提取特征图的全局上下文信息;最后,对实验所用数据集进行分析,针对语义分割标签的特性,借助标签平滑损失函数,减小错误标注在训练过程中对模型产生的误导。（2）基于集成策略的高分遥感影像语义分割模型研究。道路的精确提取可以有效排除后续病害检测中周边环境对检测结果的误导,为改善单一模型对部分地物错误分类的情况,进一步提升高分遥感影像的语义分割精度,引入集成学习的概念,利用加权投票策略减少模型最终的推理方差。实验结果证明,所提方法可以有效降低模型的泛化误差,地物分布更接近真实情况,较好地改善了单个模型对于部分像素点的错误分类情况。（3）高分影像道路安全监测与预警系统原型设计与实现。通过对基于计算机视觉方法进行道路安全监测流程的优化,提出了高分影像道路异常状态监测与预警流程,形成了基于可见光遥感的大尺度道路安全监测体系,并据此体系开发了对应的系统原型。在系统开发过程中,将提出的语义分割方法封装为道路提取模块,制作了高分影像道路提取数据集,通过基于迁移学习和数据增强的深度模型训练方法,有效解决了语义分割像素级标注耗时耗力的问题,为后续道路路面病害的检测提供了基础数据。