支持向量机的高分辨率光学遥感影像道路提取研究

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为提高遥感影像道路信息特征提取能力,提出基于支持向量机的高分辨率光学遥感影像道路提取方法.构建道路信息的影像成像模型,分析影像滤波成像,结合模糊图像特征表达和信息滤波的方法,建立影像的尺度分布和信息融合模型;结合多模态的水平尺度分割方法,实现对影像的信息重构和细节层次表达,采用边缘轮廓特征检测和纹理特征提取的方法,实现对高分辨率光学遥感影像特征提取;对提取的纹理特征采用支持向量机学习的方法实现道路特征信息融合和跟踪识别,完成高分辨率光学遥感影像道路提取.仿真结果表明,采用该方法进行高分辨率光学遥感影像道路提取的完整度达到93.4%,正确度达到93.52%,像素质量达到89.46%.
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