원격 탐사 영상에서 하천 가장자리 추출의 정확도와 강인성을 향상시키기 위해 개선된 EDTER 알고리즘 기반의 하천 가장자리 검출 방법을 구축하였다. 기존 방법이 복잡한 자연 장면에서 경계 디테일 손실 및 노이즈 간섭 문제를 갖고 있는 점에 대응하여 적응력이 더 강한 경계 검출 방안을 제안하였다. Swin Transformer를 주축 네트워크로 하는 2단계 경계 검출 구조를 채택하고, 특성 표현 능력 강화 위해 잔차 다층 퍼셉트론을 도입하였으며, 검출 효율성을 높이기 위해 경량 다중 스케일 디코더를 설계하였다. 1단계에서는 이미지 전역 특성을 추출하여 전역 경계 지도를 생성하고, 2단계에서는 국부 특성을 추출하여 전역 특성과 융합하여 최종 경계 검출 결과를 생성한다. BSDS500 데이터셋과 자체 구축한 교차 지역 하천 경계 데이터셋에서 비교 실험을 수행한 결과 본 방법은 ODS, OIS, AP 세 가지 지표 모두에서 주류 방법보다 우수한 성능을 보였다. 특히 교차 지역 하천 경계 데이터셋에서 AP 값은 0.871에 달해 EDTER 방법 대비 약 3.2% 향상되어 본 방법이 복잡한 원격 탐사 장면에서 우수한 경계 추출 능력을 나타냄을 보여준다. 본 방법은 검출 정확도와 계산 효율성을 효과적으로 겸비할 수 있으며, 뛰어난 일반화 성능을 갖춰 다양한 유형의 원격 탐사 영상 내 수체 경계 추출 작업에 적합하며 높은 공학적 응용 가치를 지닌다.

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