基于支持向量机的高光谱遥感影像道路提取

作者：沈照庆; 黄亮; 陶建斌

来源：长安大学学报(自然科学版), 2012, (05): 34-38.

DOI：10.19721/j.cnki.1671-8879.2012.05.007

• 道路工程
• 高光谱遥感影像
• 支持向量机
• 特征提取 road engineering
• hyperspectral RS image
• support vector machine
• feature extraction

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。

• 单位
  长安大学; 深圳市中地软件工程有限公司