本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的遙感圖像建筑物識(shí)別與分類方法研究

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【摘要】：高分辨率遙感影像可以更精細(xì)地描述地物目標(biāo)的幾何特征、空間特征和紋理特征等信息,在各個(gè)領(lǐng)域中都得到廣泛的應(yīng)用。建筑物作為地物信息分類中的主要部分,是地形圖成圖的主要組成元素,對(duì)建筑物的識(shí)別與提取,直接影響到地物測(cè)繪的自動(dòng)化水平,對(duì)它的識(shí)別和定位可以為特征提取、特征匹配、圖像理解、制圖和作為其他目標(biāo)的參照體有重要的意義。針對(duì)建筑物的遙感影像特征,研究了支持向量機(jī)分類器(SVM)在建筑物識(shí)別與分類中的應(yīng)用,提出了一種交叉驗(yàn)證的方法對(duì)參數(shù)敏感度進(jìn)行分析,通過(guò)使用GridSearch算法確定模型參數(shù)設(shè)置的最優(yōu)方案,并對(duì)分類結(jié)果中建筑物進(jìn)行輪廓提取。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,優(yōu)化后的SVM算法對(duì)建筑物的分類精度達(dá)到90%,對(duì)比隨機(jī)森林算法、最近鄰分類器優(yōu)勢(shì)非常明顯。
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院;中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遙感影像 建筑物 支持向量機(jī) 分類方法 邊緣提取
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2012FFB6403)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 識(shí)別與分類方法研究張浩a,趙云勝a,陳冠宇b,張春苑b(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)a.工程學(xué)院;b.計(jì)算機(jī)學(xué)院,武漢430074)隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,我們更加容易得到豐富的地球表面信息,特別是高空間分辨率遙感衛(wèi)星問(wèn)世后,我們不僅可以獲取光譜信息,還可以得到幾何信息和紋理信息。在這種

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10 侯澍e，

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