Afin d'améliorer la précision et la robustesse de l'extraction des bords des rivières dans les images de télédétection, une méthode de détection des bords des rivières basée sur un algorithme EDTER amélioré a été construite. Face aux problèmes des méthodes traditionnelles, tels que la perte des détails des bords et les interférences de bruit dans des scènes naturelles complexes, une solution de détection des bords plus adaptative a été proposée. Une architecture de détection des bords en deux étapes utilisant Swin Transformer comme réseau principal a été adoptée, avec l'introduction d'un perceptron multicouche résiduel pour renforcer la capacité d'expression des caractéristiques, et la conception d'un décodeur multi-échelle léger pour améliorer l'efficacité de la détection. La première étape extrait les caractéristiques globales de l'image et génère une carte des bords globaux ; la deuxième étape extrait les caractéristiques locales et les fusionne avec les caractéristiques globales pour produire le résultat final de détection des bords. Des expériences comparatives ont été menées sur le jeu de données BSDS500 et sur un jeu de données de bords de rivières transrégional autonome, les résultats montrent que la méthode proposée dépasse les méthodes grand public selon trois indicateurs ODS, OIS et AP. La valeur AP sur le jeu de données des bords de rivières transrégional atteint 0,871, soit une amélioration d'environ 3,2 % par rapport à la méthode EDTER, ce qui montre une meilleure capacité d'extraction des bords dans les scénarios complexes de télédétection. Cette méthode peut efficacement équilibrer précision de détection et efficacité de calcul, offre une bonne capacité de généralisation et convient aux tâches d'extraction des bords des masses d'eau dans divers types d'images de télédétection, avec une grande valeur applicative en ingénierie.

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