基于注意力机制的遥感影像道路提取方法

王子明

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基于注意力机制的遥感影像道路提取方法

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-11

- 基于注意力机制的遥感影像道路提取方法
- 基于注意力机制的遥感影像道路提取方法
- 地理空间信息 2025年23卷第1期页码：13-16
- 作者机构：
  
  江苏省地质工程勘察院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山东省自然科学基金资助项目（ZR2021QD074）
- DOI：
  中图分类号： P237;TP751;TP18
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王子明. 基于注意力机制的遥感影像道路提取方法[J]. 地理空间信息, 2025,23(1):13-16.

王子明. 基于注意力机制的遥感影像道路提取方法[J]. 2025, 23(1): 13-16.
王子明. 基于注意力机制的遥感影像道路提取方法[J]. 地理空间信息, 2025,23(1):13-16. DOI：

王子明. 基于注意力机制的遥感影像道路提取方法[J]. 2025, 23(1): 13-16. DOI：

摘要

针对目前深度学习算法提取遥感影像道路存在的效率和完整性较差的问题，提出了一种改进的结合空间与通道注意力机制的编码器—解码器结构。在编码器部分引入SCConv模块，从空间、通道两个方向对CNN进行压缩，以减少冗余特征，获得更高的提取效率；在编码器—解码器中间部分采用坐标注意力提高模型提取道路边界的准确性，进而提高完整性。实验表明，在马赛诸塞州数据集下改进的注意力U-Net模型的Recall、F1-score和IoU均比原始模型有明显提高，提取的道路结构更完整且耗时更短，证明了算法改进的有效性。

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