基于支持向量机的遥感图像建筑物识别与分类方法研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Remote Sensing Image Building Recognition and Classification Based on the Support Vector Machine
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,…查看全部>>
张浩;赵云胜;陈冠宇;张春苑
中国地质大学(武汉)工程学院,武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,武汉430074中国地质大学(武汉)计算机学院,武汉430074中国地质大学(武汉)计算机学院,武汉430074
大气科学
遥感影像建筑物支持向量机分类方法边缘提取
remote sensingbuildingsupport vector machineclassificationedge detection
《地质科技情报》 2016 (6)
194-199,6
湖北省自然科学基金项目(2012FFB6403)
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