本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)支持向量機(jī)的高分遙感影像道路提取

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【摘要】：針對(duì)支持向量機(jī)受分類數(shù)的限制在高分辨率遙感影像中無法直接獲取高精度道路網(wǎng)信息的問題,該文提出一種新的混合的基于支持向量機(jī)的方法:首先,利用模糊C均值聚類方法將輸入的遙感影像分為3類,以減少支持向量機(jī)的錯(cuò)分現(xiàn)象;其次,運(yùn)用支持向量機(jī)將不同類別的像素分為道路類和非道路類;最后,應(yīng)用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行噪聲去除,并采用形態(tài)學(xué)進(jìn)行后處理,進(jìn)而得到精確道路網(wǎng)信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法不僅能夠從高分辨率遙感影像中提取出道路網(wǎng),而且精度優(yōu)于直接使用支持向量機(jī)算法以及對(duì)比算法。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 道路提取 高分辨率遙感影像 支持向量機(jī) 模糊C均值 馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)
【分類號(hào)】：P237
【正文快照】： 0引言道路是高空間分辨率遙感影像中一種重要的目標(biāo)地物,其提取問題一直是研究熱點(diǎn)。雖然在高空間分辨率遙感影像中可以清晰地呈現(xiàn)道路的紋理細(xì)節(jié)特征和幾何信息,但是也呈現(xiàn)出一些不利于其道路提取信息的問題:1光譜混淆現(xiàn)象嚴(yán)重,其他地物(如車輛、建筑物,樹木及陰影)對(duì)道路產(chǎn)

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本文編號(hào)：981010