研究背景与问题

黄土高原地形复杂，地形特征线提取对于地形分析和土地利用规划具有重要意义。然而，现有的基于深度学习的黄土高原地形特征线提取方法多依赖于高分辨率数据（如5 m），导致数据获取成本高、覆盖范围有限，严重制约了实际应用。此外，传统方法在处理复杂地形时，容易受到噪声和阴影等因素的影响，导致提取精度不高。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于30 m分辨率数据的CAUNet模型，用于黄土高原地形特征线提取。CAUNet模型是一种卷积神经网络，具有较强的特征提取和分类能力。本文首先对CAUNet模型进行改进，提高了其在复杂地形条件下的提取精度。接着，以延安市周边典型黄土丘陵沟壑区为研究区，对改进后的CAUNet模型进行验证。

核心结果

实验结果表明，改进后的CAUNet模型在黄土高原地形特征线提取方面具有显著优势。与高分辨率数据相比，30 m分辨率数据在保证提取精度的同时，降低了数据获取成本，扩大了数据覆盖范围。此外，改进后的CAUNet模型在复杂地形条件下，提取精度更高，抗噪声和阴影能力更强。具体来说，与现有方法相比，本文提出的CAUNet模型在黄土高原地形特征线提取任务上的平均精度提高了15%。

结论与意义

本文提出了一种基于30 m分辨率数据的CAUNet模型，用于黄土高原地形特征线提取。实验结果表明，该模型具有较高的提取精度和抗噪声能力，适用于实际应用。本研究不仅为黄土高原地形特征线提取提供了新的思路和方法，而且有助于降低数据获取成本，提高数据覆盖范围，为地形分析和土地利用规划提供有力支持。此外，本研究还为其他地区地形特征线提取提供了借鉴和参考。