【摘 要】
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近几十年来随着卫星、遥感等航天技术的高速发展,获取遥感影像数据越来越方便,遥感影像的数据质量也越来越高,数据中包含的地物信息越来越清晰,利用这些海量的遥感数据,从中提取出地物信息,对城市建设、交通规划、社会发展等具有重要意义。道路信息提取是高分辨率遥感影像地物信息提取的一个重要组成部分,道路本身特征复杂多样,在不同背景和不同等级的道路中表现出来的特征也不同,传统的道路提取方法大都是基于影像的浅层特
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近几十年来随着卫星、遥感等航天技术的高速发展,获取遥感影像数据越来越方便,遥感影像的数据质量也越来越高,数据中包含的地物信息越来越清晰,利用这些海量的遥感数据,从中提取出地物信息,对城市建设、交通规划、社会发展等具有重要意义。道路信息提取是高分辨率遥感影像地物信息提取的一个重要组成部分,道路本身特征复杂多样,在不同背景和不同等级的道路中表现出来的特征也不同,传统的道路提取方法大都是基于影像的浅层特征,需要人为的先验知识,提取过程需要过多的人工干预,效率较低,而且提取的地物精度也不高,无法适用于场景复杂的高分辨率遥感影像中的道路提取。深度学习的快速发展为解决以上难题提供了新思路,深度学习具有强大的自主特征学习能力,能从模型中学习出道路的低级特征并合成高级特征,使得道路的提取技术取得明显的进步,出现了许多在高分辨率遥感影像中表现优异的道路提取算法,但是依旧存在着一些问题,比如道路上的行道树、车辆、建筑物的阴影遮挡会对道路提取造成干扰;高分辨率遥感影像中的道路像素与非道路像素的数量差异过大时也会导致模型的性能不佳;深度学习模型训练需要大量带标注的数据才能得到性能高的模型,但是制作带标注的数据往往费时费力,解决海量高清遥感数据与制作标签数据费时费力的矛盾对提高道路提取精度十分重要;大多数算法只对道路进行提取,没有对道路按等级进行提取,而在实际生活中,按等级提取出道路对交通规划、交通管理等领域具有重要现实意义。针对以上问题,本文的主要研究工作以及创新点如下:1、总结并概括了高分辨率遥感影像道路提取方法的国内外研究现状以及各自的优缺点,研究和对比了常用的基于深度学习的语义分割模型,选用U-Net、Linknet、D-Linknet三种模型对自建数据集进行道路提取,通过对模型进行训练、测试,得到三种模型的道路提取结果,结果表明基于深度学习的语义分割模型能很好的实现道路的自动提取,验证了基于深度学习道路提取方法的可行性。2、在模型的预训练中引入了迁移学习的方法,迁移学习能很好的解决深度学习模型训练需要大量带标注的数据和制作带标注数据费时费力的矛盾,可以实现模型训练用小部分带标注数据就能获得较高提取精度的效果。3、在模型的训练中引入Dice系数,本文实验中由于道路通常在影像表现为细长的地物,在影像中占的部分相对较少,会导致影像中大部分区域为背景区域,带标注的道路部分较少,造成正负样本不均匀的情况,影响模型的效果,通过引入Dice系数可以很好地解决这个问题。4、选用D-Linknet语义分割模型对道路按公路、农村道路、城镇村道路三个等级,同时结合迁移学习的方法对道路进行提取。
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