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寒旱区河流提取对该地区生态环境监测、农业规划、灾害预警等具有重要意义。根据寒旱区特点制作了面向寒旱区遥感影像河流识别的专业数据集;为了提高网络的识别准确率,融合迁移学习与深度学习,将Res Net50网络迁移到Linknet网络,得到R-Linknet网络;为了提取到更多的细节信息和增加提取河流的连贯性,将密集空间金字塔池化与R-Linknet网络相结合,扩大网络的感受野;训练时,将Dice系数损失函数与二分类交叉熵函数相结合,作为新的损失函数。数据集验证结果表明,本文提出的方法与多种语义分割网络相