一种高分辨率卫星图像道路提取方法

摘要

为实现高分辨率卫星图像的道路自动提取,设计一种编码器-解码器结构的图像分割方法。针对卫星图像中乡村地区的道路提取结果不佳,以及不能对阴影区域、被遮挡区域的道路进行有效提取的问题,以不含全连接层的VGG13作为编码器的骨干网络,对解码器部分进行设计,达到对道路区域进行有效提取的目的,并对模型训练使用的损失函数进行介绍。在开始训练之前,对DeepGlobe道路提取数据集进行预处理。使用PaddlePaddle深度学习框架展开实验,改进后的方法在验证集上的IoU,acc,Kappa分别可以达到0.6194,0.9811,0.7551,对比实验结果显示,与使用DeepLabv3+和U-Net的道路提取方法相比,可以有效提升道路提取结果的准确性和完整性。