【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像分割，尤其涉及一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法、存储介质和电子设备。
技术介绍
1、目前，随着自动驾驶、城市规划、车辆导航以及地理信息更新等应用领域的快速发展，从高分辨率遥感图像中准确提取道路成为了一项关键任务。道路地图的精确性和完整性对于实现智能交通系统和城市规划的可持续发展至关重要。
2、近年来深度学习算法在遥感技术上的快速发展，基于卷积神经网络的道路提取方法已成为研究的热点。主流的道路提取方法大多采用编码器-解码器结构。然而，当前的编码器解码器框架依旧存在一些问题。由于遥感图像中的大多数道路呈现为多方向条状结构，当前主流的道路提取方法多依赖于局部空间域的方形卷积或膨胀卷积。在处理这些条状道路时，采用上述卷积核可能导致空间关系的变化，从而无法精确提取道路，因而影响道路的连通性。此外，考虑到应用场景的复杂多变性，道路像素在遥感图像中仅占据一小部分，且不可避免地受到建筑物或树木的遮挡。这种情况使得模型在预测时难以确保道路的连通性，同时会导致边缘呈现不平滑的现象。
3、现有技术中...
【技术保护点】
1.一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于，所述步骤S1中数据增强方法包括对输入图像进行随机水平和垂直翻转，随机平移和随机裁剪。
3.根据权利要求1所述的一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于，所述步骤S2中模型总体架构的搭建方法包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于，所述步骤S3中多方向空间金字塔模块的实现方式具体包括如下步骤：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于，所述步骤s1中数据增强方法包括对输入图像进行随机水平和垂直翻转，随机平移和随机裁剪。
3.根据权利要求1所述的一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于，所述步骤s2中模型总体架构的搭建方法包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于，所述步骤s3中多方向空间金字塔模块的实现方式具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于多方向空间连通性的遥感图像道路提取方法，其特征在于，所述步骤s3中还包括如下步骤：
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