改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

• 作者: 宋伟东 戴激光 朱恩泽
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 道路提取 高分辨率遥感影像 支持向量机 模糊C均值 马尔科夫随机场
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 224-228
• 页数: 5页
• 分类号: P23
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.12.044

摘要

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息.实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋伟东		145	1181	18.0	24.0
2	戴激光		42	181	9.0	10.0
3	朱恩泽		6	26	2.0	5.0