针对基于 U-Net 模型对遥感图像道路特征提取能力不足、分割结果不清晰等问题，文章提出了一种改进的 U-Net算法：首先在编码器中引入级联的空洞空间金字塔模块充分利用图像全局上下文信息从而改善分割结果模糊的问题；再通过在通道中嵌入坐标注意力机制模块加强对道路特征信息的提取, 最后在解码器部分引入空间注意力机制旨在提高道路分割边缘的清晰度。实验表明：在马赛诸塞州数据集下改进后的 U-Net 模型比原始 U-Net 网络模型在 Recall、F1-Scores和IoU三个指标下分别了提高了 0.085、0.038、0.045，提取的道路结构更完整且相互连通，证明了算法优化的有效性。