| 基于支持向量机的遥感图像建筑物识别与分类方法研究 |
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| 引用本文： | 张 浩,赵云胜,陈冠宇,张春苑.基于支持向量机的遥感图像建筑物识别与分类方法研究[J].地质科技通报,2016,35(6):194. |
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| 作者姓名： | 张 浩 赵云胜 陈冠宇 张春苑 |
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| 摘 要： | 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。
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Remote Sensing Image Building Recognition and Classification Based on the Support Vector Machine |
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