基于支持向量机的遥感图像建筑物识别与分类方法研究

发布时间：2017-10-27 23:12

  本文关键词：基于支持向量机的遥感图像建筑物识别与分类方法研究

  更多相关文章： 遥感影像 建筑物 支持向量机 分类方法 边缘提取

【摘要】：高分辨率遥感影像可以更精细地描述地物目标的几何特征、空间特征和纹理特征等信息,在各个领域中都得到广泛的应用。建筑物作为地物信息分类中的主要部分,是地形图成图的主要组成元素,对建筑物的识别与提取,直接影响到地物测绘的自动化水平,对它的识别和定位可以为特征提取、特征匹配、图像理解、制图和作为其他目标的参照体有重要的意义。针对建筑物的遥感影像特征,研究了支持向量机分类器(SVM)在建筑物识别与分类中的应用,提出了一种交叉验证的方法对参数敏感度进行分析,通过使用GridSearch算法确定模型参数设置的最优方案,并对分类结果中建筑物进行轮廓提取。通过实验表明,优化后的SVM算法对建筑物的分类精度达到90%,对比随机森林算法、最近邻分类器优势非常明显。
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)工程学院;中国地质大学(武汉)计算机学院;
【关键词】： 遥感影像 建筑物 支持向量机 分类方法 边缘提取
【基金】：湖北省自然科学基金项目(2012FFB6403)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 识别与分类方法研究张浩a,赵云胜a,陈冠宇b,张春苑b(中国地质大学(武汉)a.工程学院;b.计算机学院,武汉430074)随着遥感技术的不断发展,我们更加容易得到丰富的地球表面信息,特别是高空间分辨率遥感卫星问世后,我们不仅可以获取光谱信息,还可以得到几何信息和纹理信息。在这种

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本文编号：1105589