基于支持向量机的高光谱遥感影像道路提取

摘要：

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。

关键词：道路工程、高光谱遥感影像、支持向量机、特征提取

所属期刊栏目：32

分类号：U412.24(道路工程)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973项目2006CB701303;长江学者和创新团队发展计划资助项目1050;中央高校基本科研业务费专项资金项目CHD2011JC011

在线出版日期：2012-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：34-38