基于LSSVM和多数投票原则的遥感影像道路提取

发布时间：2018-05-11 20:19

  本文选题：HIS变换 + 区域分割　； 参考：《电视技术》2017年Z2期

【摘要】：由于高分辨率遥感影像中道路信息的复杂性及其与其他地物光谱信息的相似性,导致基于像素道路提取方法中的道路特征利用不够充分。针对这个问题,对原始影像进行HIS变换提取光谱饱和度(Saturation,S)分量,运用基于区域邻接图(Region Adjacency Graph,RAG)的优化分割算法,实现道路区域的分割,然后利用基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和多数投票原则对道路信息进行提取。实验表明,上述方法能有效地提取遥感影像中的道路信息。
[Abstract]:Because of the complexity of road information in high resolution remote sensing image and its similarity with other spectral information, the road features in the method of road extraction based on pixel are not fully utilized. In order to solve this problem, HIS transform is used to extract spectral saturation and saturation S component from the original image, and an optimized segmentation algorithm based on region adjacent map region Adjacency Graph rag is used to realize road region segmentation. Then the road information is extracted based on least squares support vector machine (LSSVM) and majority voting principle. Experiments show that the above method can effectively extract road information from remote sensing images.
【作者单位】： 重庆邮电大学通信与信息工程学院;重庆高校市级光通信与网络重点实验室;西南大学地理科学学院;
【基金】：重庆市2013西南大学博士后科研项目(Rc201336)
【分类号】：TP751

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本文编号：1875433