一种基于双空间注意力机制的高分辨率遥感影像道路提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双空间注意力机制的高分辨率遥感影像道路提取方法，步骤为：数据集预处理；构建双空间注意力道路提取网络；训练网络；预测测试集。本发明专利技术对U

【技术实现步骤摘要】
一种基于双空间注意力机制的高分辨率遥感影像道路提取方法


[0001]本专利技术属于图像处理的
，尤其涉及一种基于双空间注意力机制的高分辨率遥感影像道路提取方法。

技术介绍

[0002]道路作为一种重要的基础设施，其信息的实时、准确更新在诸多实际应用中起着关键性作用，如在城市规划、车辆自动导航、应急救援、智慧城市、地理信息系统更新等方面。作为空间数据库的重要元素，道路也是数据库中对变化最敏感和最需及时更新的内容。因此，对道路目标实时准确的定位与判别具有深远的意义，也成为了目前许多研究学者持续关注的热点问题。
[0003]近年来，随着国内外传感器技术和遥感技术的蓬勃发展，海量的高分辨率遥感影像获取成为了可能。高分辨率遥感影像携带精确的位置信息，包含明晰的几何信息、精细的纹理信息，能够获得更加清晰准确的目标地物细节表达。这种特性为地物信息提取奠定了坚实的数据基础。然而高分辨率遥感影像在提供丰富的光谱和空间信息的同时，也伴随着冗余噪声的放大，这为地物的判读也带来了新的挑战。
[0004]传统依靠专家知识的半自动道路提取方法虽然提取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双空间注意力机制的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：数据集预处理；步骤S2：构建双空间注意力道路提取网络；步骤S3：训练网络；步骤S4：预测测试集。2.如权利要求1所述的基于双空间注意力机制的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：步骤2.1：使用U
‑
Net网络作为基本网络，编码器部分选用ResNet
‑
34，对其第一个构建块进行改进，首先使用一个卷积核尺寸为1
×
1的卷积层，依靠1
×
1卷积核特征升维的作用，将特征通道数量增加到后续所需的通道数量，然后将特征依次通过三个卷积核为3
×
3、步长为1的卷积层；其次，将整个网络设计为一个非对称的结构；步骤2.2：在第一个编码器模块后加入解耦Non
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local模块，作为全局注意模块捕获远距离上下文信息；步骤2.3：在编码器结束的部分加入局部细化模块，对步骤2.2之前获得的特征映射使用并行的不同尺度的卷积核，进一步细化远距离上下文信息，微调信息的传递，当特征输入进该模块后，分别执行padding＝1和padding＝2的镜像填充，获得一对并行的、边缘经过填充的特征映射，然后采用1
×
1卷积将通道数从C缩减到C/4，接下来，对并行的特征映射执行卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴佳琳，戴激光，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：