Para mejorar la precisión y robustez en la extracción de los bordes de ríos en imágenes de teledetección, se construyó un método de detección de bordes de ríos basado en un algoritmo EDTER mejorado. Frente a los problemas de los métodos tradicionales como la pérdida de detalles de los bordes y el ruido en escenas naturales complejas, se propuso un esquema de detección de bordes más adaptativo. Se adoptó una estructura de detección de bordes de dos etapas con Swin Transformer como red principal, se introdujo un perceptrón multicapa residual para mejorar la capacidad de representación de características y se diseñó un decodificador multiescala ligero para mejorar la eficiencia de la detección. La primera etapa extrae características globales de la imagen y genera un mapa global de bordes; la segunda etapa extrae características locales y las fusiona con las globales para generar el resultado final de detección de bordes. Se realizaron experimentos comparativos en el conjunto de datos BSDS500 y en un conjunto de datos propio de bordes de ríos transregionales, los resultados muestran que el método propuesto supera a los métodos convencionales en las tres métricas ODS, OIS y AP. El valor de AP en el conjunto de datos de bordes de ríos transregionales alcanzó 0.871, lo que representa una mejora de aproximadamente un 3.2% con respecto al método EDTER, lo que indica que el método tiene una mejor capacidad para extraer bordes en escenarios complejos de teledetección. El método puede equilibrar eficazmente la precisión de detección y la eficiencia computacional, tiene un buen desempeño de generalización y es adecuado para tareas de extracción de bordes de cuerpos de agua en diferentes tipos de imágenes de teledetección, con un alto valor de aplicación en ingeniería.

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