目的针对高分辨率遥感影像中山区道路因地形复杂、形态多样及背景干扰严重而难以准确提取的问题，以及现有道路提取数据集对山区道路适应性不足的现状，构建了首个覆盖亚洲多国典型山区的高分辨率遥感影像山区道路数据集（AsiaMountain-Road），并提出多分辨率自适应双聚合网络（multi-resolution adaptive feature dual aggregation network，MR-AFDANet）以支持山区道路自动提取算法的研究与应用。方法数据集从亚洲多国典型山区选取了29个高分辨率遥感影像区域，总覆盖面积达1836km²。结合道路稀疏、弯曲、遮挡等复杂场景特征进行采样与标注，最终形成涵盖多种地貌和道路类型的山区道路影像与精细标注。基于该数据集，对多种主流遥感道路提取算法进行了系统基准评测，并验证了所提MR-AFDANet模型在复杂山区环境下的分割性能。结果实验表明，现有主流道路提取方法在AsiaMountain-Road数据集上表现出显著差异，其性能受到山区道路狭窄、弯曲、遮挡及多尺度特征的影响较大。该数据集有效揭示了现有算法在复杂山区环境中的局限性，并为算法鲁棒性提升与结构优化提供了基准支持。结论AsiaMountain-Road数据集填补了高分辨率遥感影像山区道路提取领域的基准数据空白，MR-AFDANet模型有效解决了复杂地形下的道路断裂与漏检问题。两者共同为山区遥感影像的智能化解译提供了高质量的数据基础与方法参考。论文相关数据集与代码下载地址：https：//cstr.cn/31253.11.sciencedb.j00240.00109和https：//github.com/wyl-ucas/AsianMountain-DataSet。
Yilin et al. (Thu,) studied this question.