传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路.针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数.首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,然后取平均值作为此批训练数据的形态损失函数,最后将形态损失函数按一定的比例与交叉熵损失函数求和,得到最终的损失函数.通过在公开的遥感数据集上使用深度学习网络进行对比试验,附加了形态损失函数后平均交并比(MIoU)、准确度(ACC)及F1-Score均有提高.从预测的图形来看,附加了形态损失函数后,预测的道路更为连续.所提出的形态损失函数可用于提高光学遥感影像道路分割的精度.
形态学 遥感影像 道路分割 语义分割 深度学习