DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型

彭劲松; 赵林峰; 刘慧娟; 陈琼; 许慧; 陈海佳

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DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型

技术热点研究 | 更新时间：2026-05-30

- DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型
- DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型
- 地理空间信息 2026年24卷第5期页码：1-5
- 作者机构：
  
  1. 湖南环境生物职业技术学院
  2. 武汉象印科技有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  2023年度湖南省教育厅科学研究资助项目（23C0634）;湖南环境生物职业技术学院支柱工程
- DOI：
  中图分类号： U491;TP751
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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彭劲松, 赵林峰, 刘慧娟, 等. DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型[J]. 地理空间信息, 2026,24(5):1-5.

彭劲松, 赵林峰, 刘慧娟, et al. DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型[J]. 2026, 24(5): 1-5.
彭劲松, 赵林峰, 刘慧娟, 等. DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型[J]. 地理空间信息, 2026,24(5):1-5. DOI：

彭劲松, 赵林峰, 刘慧娟, et al. DSMC：全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型[J]. 2026, 24(5): 1-5. DOI：

摘要

针对现有方法分割遥感影像内部道路结构时，存在的较多分割结果断裂、细小地物错误分割等问题，提出了一种全局—局部特征混合编码的遥感影像道路分割模型。采用深度可分离卷积与第二代窗口转换器对道路的细节与全局上下文信息进行混合编码；解码阶段采用内容感知特征重组与混合局部通道注意力单元对小尺寸特征进行负样本过滤与精密尺寸上采样；以统一焦点损失为训练损失函数，通过参数加权引导模型学习道路样本特征。结果表明，该模型在中国代表性城市新型大尺度卫星遥感影像道路数据集与深度全球—道路数据集上的F

-score分别为90.68%与91.35%，比窗口视觉转换器—U型网络模型提高了4.26%与3.81%，且性能表现优于金字塔场景解析网络、增强U型网络等模型。

Abstract

关键词

Keywords

references

孙根云,孙超,张爱竹.融合多尺度与边缘特征的道路提取网络[J].测绘学报,2024(12).

周天舒,周绍光.分组无监督域适应的遥感影像道路提取[J].测绘科学,2024(09).

余果,李大成,杨毅.结合空洞卷积与注意力机制的道路提取方法[J].中国空间科学技术(中英文),2024(05).

张永军,李彦胜,党博,武康,郭昕,王剑,陈景东,杨铭.多模态遥感基础大模型：研究现状与未来展望[J].测绘学报,2024(10).

高玉慧,朱武,张锐煊,王越.D-Net：一种动态模拟道路形态的路网提取模型[J].地理空间信息,2024(06).

何士俊,肖提荣,夏既胜.基于改进DeepLabv3+模型的农村道路提取方法研究[J].云南大学学报(自然科学版),2024(03).

沈佳洁,曹侃,祁信舒.自然资源要素遥感智能解译样本分类体系研究[J].地理空间信息,2023(04).

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