本文提出了通过使用遥感数据和卷积神经网络预测非洲的基础设施质量，成功地推动可持续发展目标的落实。在使用 Landsat 8 遥感数据时，我们的模型表现出要比使用 OpenStreetMap 或夜晚光线强度分析的模型更为卓越的预测结果，可以准确地预测电力、排污、自来水和道路建设的基础设施质量。此外，该模型还可以在精细调整后在未知国家和限制样本的地区内进行预测。

Jun, 2018

通过结合编码 - 解码架构和卫星图像的形态学运算，我们开发了一个系统的道路提取框架，为跨学科研究人员提供了一种集成的工作流。在贫困地区的实际数据上进行的道路网络提取的大量实验证明，相比于基准方法，F1 得分提高了 42.7％，重建了大约 80％的实际道路。我们还提出了一个全面的道路网络数据集，涵盖了中国 382 个贫困县约 794,178 平方公里的面积和 17.048 万人口，利用这个生成的数据集进行了贫困县的社会经济分析，结果显示道路网络建设对地区经济发展有积极影响。

Jun, 2024

本文综合研究了使用卫星图像和机器学习了解可持续发展领域期间所面对的挑战，以及如何将二者有机结合，细致测量各类相关数据，从而量化模型表现，并探讨该研究领域的未来发展。

Sep, 2020

使用深度学习从卫星图像中自动提取道路是传统手动制图的可行替代方案，本文提出了利用 OpenStreetMap 道路数据作为弱标签和大规模卫星图像进行预训练语义分割模型的方法，并且利用大规模预训练使模型具有更好的泛化能力。

Sep, 2023

通过使用高分辨率卫星影像，我们提出了一种完全自动化的流程来从图像中提取道路网络，结果表明与 OpenStreetMap 数据相比，该方法能够提供最新的道路设计和精确的道路位置。

Jun, 2024

本文提出了一种基于 CRESIv2 方法的城市级别道路提取和路线计算方法，该方法包含语义特征识别以及道路速度限制和行车时间的计算，旨在优化路线计算而非简单的最短路径距离。实验证明，该方法在使用 SpaceNet 数据集的训练和测试数据时优于使用 OpenStreetMap 标签的方法 60% 以上，并通过度量平均路径长度相似度（APLS）和地图拓扑（TOPO）等指标对算法的性能进行了评估。

Aug, 2019

利用遥感技术和深度卷积神经网络，分析大规模卫星图像数据中的城市土地利用模式，并提供数据集以供遥感应用的机器学习研究人员使用。

Apr, 2017

该研究提出了利用众包 GPS 数据来改进和支持通过航拍图像提取道路的方法，并通过新颖的数据增强、GPS 呈现和一维转置卷积技术，比以前的竞争获胜模型提高了近 5%，并且在预测新的区域时具有更好的稳健性，无需任何新的训练数据或领域适应。

May, 2019

本研究提出了一个堆叠多任务网络，在保持连通性正确性的同时，端到端地分割道路。在网络中，引入了全局感知模块来增强像素级道路特征表示并消除空中图像的干扰背景；增加了与道路方向相关的连通性任务，以确保网络保持道路片段的图级关系。我们还开发了一种堆叠多头结构，以共同学习和有效利用连通性学习和分割学习之间的相互信息。我们在三个公共遥感数据集上评估了所提出网络的性能。实验结果表明，该网络在道路分割准确性和连通性维护方面优于现有方法。

Dec, 2023

通过采用基于卷积神经网络（CNN）的决策函数来引导迭代搜索过程，RoadTracer 可以从高分辨率航空图像中自动构建道路网络图，并在误差率为 5％时，相较于分割方法，可以准确地捕捉到多达 45％更多的交叉点。

Feb, 2018