【摘 要】
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海岸线的动态监测对海岸带的规划管理具有非常重要的意义。由于海陆环境错综复杂，遥感影像中海陆边界光谱特征不明显，导致提取的岸线定位不准确。提出一种融合语义分割网络和边缘检测网络的深度卷积神经网络 （EWNet）。该网络包含两个分支流，语义分割流负责提取分层语义信息并用来指导边缘检测流获取岸线语义信息，边缘检测流通过反向误差传播反馈语义分割流完善提取边缘语义信息。在GF-1遥感图像上的实验结果表明，与
【基金项目】
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国家自然科学基金（42076189）；
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海岸线的动态监测对海岸带的规划管理具有非常重要的意义。由于海陆环境错综复杂，遥感影像中海陆边界光谱特征不明显，导致提取的岸线定位不准确。提出一种融合语义分割网络和边缘检测网络的深度卷积神经网络 （EWNet）。该网络包含两个分支流，语义分割流负责提取分层语义信息并用来指导边缘检测流获取岸线语义信息，边缘检测流通过反向误差传播反馈语义分割流完善提取边缘语义信息。在GF-1遥感图像上的实验结果表明，与几种最新模型相比，EWNet获得了比其他方法更精确的海岸线边界提取结果。
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