الاستخراج الدقيق لمسطحات المياه السطحية له أهمية كبيرة في مجالات الحماية من الفيضانات وتخفيف الكوارث وتخطيط الموارد المائية. ومع ذلك، نظرًا للفروق في المقياس المكاني بين الأنهار والبحيرات والروافد التابعة لها، غالبًا ما يصعب على خوارزميات الاستخراج التقليدية القائمة على مقياس واحد التقاط معلومات المياه بشكل شامل، حيث يمكن أن تتغاضى عن التفاصيل الحدودية وصعبة التعرف على المسطحات المائية الصغيرة الحجم بفعالية. بناءً على ذلك، تم تقديم نموذج شبكة ترميز-فك ترميز لدمج ميزات متعددة المقاييس (Multi-Scale Feature Fusion Encoding-Decoding Network، MSFFEDN) قادر على استخراج المعلومات الدلالية بمقاييس مختلفة بفعالية، وتحقيق الاستخراج التلقائي لأنواع معقدة ومتنوعة من مسطحات المياه السطحية. تم استخدام صور الاستشعار عن بعد GF-3 كمصدر للبيانات، حيث بلغت دقة الاستخراج الكلية باستخدام طريقة MSFFEDN 90.42%، متفوقة على طرق مثل آلة الدعم الناقل (Support Vector Machine, SVM)، والغابة العشوائية (Random Forest, RF)، وU-Net، وU-Net-ResNet34، ونموذج WENet (Waterline Extraction Net). يأخذ نموذج MSFFEDN بعين الاعتبار المعلومات الدلالية بمقاييس مختلفة، مما يوفر منظورًا جديدًا لاستخراج مسطحات المياه السطحية.

استخراج مسطحات المياه السطحية;SAR;دمج الميزات متعددة المقاييس;MSFFEDN;GF-3