Benchmarking road network extraction methods for power distribution spatial planning

Križaj, Janez (author), Štruc, Vitomir (author)

Accurate road network extraction from high-resolution overhead imagery is a prerequisite for corridor-aware routing and cost modelling in power-system infrastructure planning, where medium- and low-voltage lines often follow transport rights-ofway. Yet roads are thin, occluded, and cluttered, and downstream optimisation needs routable graphs, not just masks. We benchmark six representative pipelines (SAM-Road, D-LinkNet, CRESI, CU-dGCN, Sat2Graph, and U-Net-ResNet18) on SpaceNet imagery. The comparison reveals trade-offs between segmentation-centric and graph-aware designs and highlights where topology fails most often. Finally, practical guidance is provided for selecting road extractors that deliver reliable, optimisation-ready networks for power distribution corridor planning and the routing of medium- and low-voltage lines.

• Language: English
• Keywords: road network extraction, satellite imagery, power distribution, spatial planning
• Typology: 1.09 - Published Professional Conference Contribution
• Organization: FE - Faculty of Electrical Engineering
• Publication status: Published
• Publication version: Version of Record
• Year: 2026
• Number of pages: Str. 25-36
• PID: 20.500.12556/RUL-180967
• UDC: 004:629.056.8
• COBISS.SI-ID: 272486659

Copyright

Podatek o licenci se nahaja na pristajalni strani.

• Publication date in RUL: 20.03.2026

Record is a part of a monograph

• Title: ROSUS 2026 : računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2026
• Editors: Božidar Potočnik
• Place of publishing: Maribor
• Publisher: Univerza v Mariboru, Univerzitetna založba, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
• Year: 2026
• ISBN: 978-961-299-111-1
• COBISS.SI-ID: 270650883

Licences

• License: CC BY-SA 4.0, Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
• Link: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Description: This Creative Commons license is very similar to the regular Attribution license, but requires the release of all derivative works under this same license.

Secondary language

• Language: Slovenian
• Title: Primerjava metod ekstrakcije cestnega omrežja za prostorsko načrtovanje distribucije električne energije

Abstract

Natančna ekstrakcija cestnega omrežja iz satelitskih posnetkov omogoča določanje poteka in modeliranje stroškov pri načrtovanju infrastrukture elektroenergetskega sistema, kjer srednje- in nizkonapetostni koridorji pogosto sledijo cestam. Ker so ceste na satelitskih slikah pogosto ozke, deloma prikrite in nejasne, lahko manjše nepravilnosti v segmentacijskih maskah po vektorski pretvorbi povzročijo prekinjeno povezljivost, zato je za načrtovanje bolj koristno uporabiti grafe, ki omogočajo načrtovanje poti. Na zbirki SpaceNet smo primerjali šest reprezentativnih postopkov (SAM-Road, D-LinkNet, CRESI, CU-dGCN, Sat2Graph in U-Net--ResNet18). V primerjavi proučimo razlike med klasičnimi segmentacijskimi postopki in novejšimi postopki z grafnimi zasnovami ter analiziramo, kje posamezni postopki najpogosteje odpovejo. Navedemo tudi praktična navodila za izbiro ustreznih postopkov, ki zagotavljajo zanesljivo detekcijo cest, primerno za optimizacijo pri načrtovanju srednje- in nizko-napetostninih vodov v distribucijskem električnem omrežju.

• Keywords: ekstrakcija cestnega omrežja, satelitske slike, prostorsko načrtovanje, elektroenergetskega omrežja

Projects

• Funder: ARIS - Slovenian Research and Innovation Agency
• Project number: J2-60030
• Name: Optimalno umeščanje elektroenergetske infrastrukture v prostor s pomočjo umetne inteligence (OPTI-AI)