一种基于池化增强的道路提取方法

本发明提供一种基于池化增强的道路提取方法，深度学习语义分割模型包括编码器、多个空洞空间金字塔池化MSASPP模块和解码器；通过编码器提取输入的遥感道路影像不同尺度的特征图；通过每一个MSASPP模块对每一尺度的特征图进行池化增强，通过解码器对池化增强后的不同尺度的特征图进行融合，对融合特征图进行分割，得到道路分割结果。本发明通过在编码器与解码器之间的跳跃结构中引入多尺度条纹空间空洞池化模块(Multi‑Scale Atrous Strip Pooling,MSASPP)，有效增强模型对遥感图像中多尺度线形目标的提取能力，尤其是道路的精准分割。