利用复合注意力网络提取遥感影像道路

丁书培; 张文辉; 王腾飞

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利用复合注意力网络提取遥感影像道路

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-07

- 利用复合注意力网络提取遥感影像道路
- 利用复合注意力网络提取遥感影像道路
- 地理空间信息 2026年24卷第3期页码：25-28
- 作者机构：
  
  中科星图智源科技(安徽)有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP751;TP18;P237
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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丁书培, 张文辉, 王腾飞. 利用复合注意力网络提取遥感影像道路[J]. 地理空间信息, 2026,24(3):25-28.

丁书培, 张文辉, 王腾飞. 利用复合注意力网络提取遥感影像道路[J]. 2026, 24(3): 25-28.
丁书培, 张文辉, 王腾飞. 利用复合注意力网络提取遥感影像道路[J]. 地理空间信息, 2026,24(3):25-28. DOI：

丁书培, 张文辉, 王腾飞. 利用复合注意力网络提取遥感影像道路[J]. 2026, 24(3): 25-28. DOI：

摘要

道路检测在城市规划、地图更新、车辆导航等场景应用中具有重要作用。基于语义分割的数据驱动方法通常仅考虑了局部空间特征，导致道路信息提取不连续、边界呈现锯齿状，因此提出了一种改进条带注意力和复合注意力的增强架构（SA-UNet），以实现高分辨率遥感影像的精细化道路提取。首先采用ResNet进行特征提取，并在网络的中心区域引入复合注意力机制，获得道路信息的全局特征；然后在网络解码过程中采用条带注意力机制，获得道路局部信息。结果表明，SA-UNet方法在道路提取的精度和连续性方面均优于其他语义分割网络，可服务于不同的道路信息应用场景。

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