长江学者和创新团队发展计划(1050)
- 作品数：1 被引量：10H指数：1
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- 基于支持向量机的高光谱遥感影像道路提取被引量：10
- 2012年
- 为了从高光谱遥感影像中高精度提取各种线形道路,提出了基于支持向量机(SVM)的道路特征快速提取算法,首先利用PCA对高光谱影像进行合理压缩,由SVM模式识别理论推导出该算法具有快速精确提取道路网信息的能力,针对高光谱遥感影像高信息量和道路网复杂度高的特点,提出基于1Vm(一对多算法)的多种道路SVM一次性高精度提取的多分类策略,在提高精度的同时,兼顾了道路特征识别的效率。研究结果表明:SVM对线状道路模式判别能力比常规方法有更强的优势,对小样本的道路识别效果更加明显,从遥感影像中不仅能准确地辨别出道路的线形特征,还能识别出其材质和类型;该算法能同时识别出多种道路,执行效率更高。
- 沈照庆黄亮陶建斌
- 关键词：支持向量机特征提取
