基于XGBoost的遥感图像中道路网络的提取

• 作者: 杨灿
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 道路提取 XGBoost算法 分类
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP75
• 字数: 3667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.24.009

摘要

传统的机器学习分类算法在处理道路提取问题过程中存在准确度低、速度慢的缺点.通过利用XGBoost算法提取遥感图像中的道路部分,以图像中的颜色特征以及像素点的局部特征作为特征输入,对图像中的每个像素点进行分类后,提取出道路.实验结果表明,该算法提取道路的准确性高,能够清晰绘出图像中的道路网络,且该算法具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨灿	福州大学物理与信息工程学院	1	7	1.0	1.0