一种改进U-Net网络的遥感影像道路提取方法

摘要

本发明涉及一种改进U‑Net网络的遥感影像道路提取方法及介质的技术方案，包括：搭建高分道路分割网络AS‑Unet，初始化输入数据；在编码器部分加入通道注意力机制，对提取的丰富低层特征进行筛选，突出目标特征，抑制背景噪声干扰，从而提高深浅层信息融合准确率；其次，为解决网络对道路目标单一尺寸的敏感问题，在编码器最后一层卷积层后面加入空间金字塔池化模块来捕获不同尺度道路特征；最后，在解码器部分加入空间注意力机制，进行位置关系信息学习和深层次语义特征筛选，提高特征图还原能力。本发明的有益效果为：降低计算量的同时大大减少了网络参数，提高网络分割效率；显著提高了2个通用的高分道路数据集的分割准确率；使得卷积神经网络结构具有较好的泛化能力，具备一定理论和实际应用价值。