摘要
摘要：针对现有道路提取方法精度较差、一体化与智能化较低的问题，本文基于国产多源遥感卫星影像，基于大数据量采用U-Net 、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor 模型进行道路模型的训练与测试，并对测试结果进行对比分析；基于小数据量采用MultiTaskRoadExtractor模型进行道路的训练与测试，并与大数据量MultiTaskRoadExtractor 模型提取的道路进行对比分析。实验结果表明：①MultiTaskRoadExtractor 模型提取的道路优于U-Net 、DeepLabV3模型，且提取道路所用的时间最短；②平坦的道路，不涉及复杂相交关系的道路，U-Net 、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor 三个模型提取的道路完整性较好，差别不大；③F382影像基于MultiTaskRoadExtractor模型采用小数据量训练的道路模型提取该影像道路的效果较好，优于大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路。
出版日期
2023年04月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
