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支持向量机的高分辨率光学遥感影像道路提取研究
摘要：
本文研究了支持向量机在高分辨率光学遥感影像道路提取中的应用。我们使用了一个商业遥感图像处理软件对一幅高分辨率遥感影像进行预处理，然后使用支持向量机进行图像分类。分类结果经过后处理后可得到高精度道路提取结果。
关键词：支持向量机、高分辨率光学遥感影像、道路提取
引言：
道路提取是许多光学遥感影像应用中的一个重要任务，如城市规划、道路交通管理、自动驾驶等。由于道路在遥感影像中具有一定的空间连续性和形状规律，因此在处理中通常会采用一些基于形状和纹理的特征来进行自动化提取。
支持向量机作为一种常用的分类器，在光学遥感影像道路提取中得到广泛应用。在之前的研究中，有许多学者研究了支持向量机在道路提取中的应用，但是在高分辨率光学遥感影像道路提取中，其应用尚未得到广泛研究。
本文通过采用商业遥感图像处理软件进行预处理，使用支持向量机进行图像分类，经过后处理得到高精度道路提取结果，证明了支持向量机在高分辨率光学遥感影像道路提取中的优越性。
方法：
本文选取的高分辨率光学遥感影像是一幅地理范围2000m×2000m，像素分辨率为1m的影像。对于这幅影像，我们首先对其进行预处理，包括图像增强、干扰去除和分割。
影像增强方面，我们采用了基于对比度的直方图均衡化方法，通过增强影像中的灰度对比度，使图像在分类时更容易区分不同的道路。
干扰去除方面，我们针对影像中可能存在的土地覆盖和植被覆盖干扰，这里采用的是中值滤波算法。该算法适用于滤除噪声和较小的图像干扰。我们通过对预处理后的遥感影像进行中值滤波，滤掉了大部分的干扰。
对于影像分割，我们使用了Canny算子来进行边缘检测，然后使用分水岭算法进行分割，得到了道路和其他地物的边缘。
在对影像进行预处理之后，我们使用支持向量机进行图像分类。支持向量机是机器学习中常用的一种分类器，其基本思想是将数据点映射到高维特征空间中，并在该空间中寻找最优超平面来进行分类。其中，支持向量是离最优超平面最近的数据点，通过支持向量可以确定最优超平面，从而实现分类。
我们使用了RadialBasisFunction(RBF)作为支持向量机分类器的核函数，该核函数能够将输入空间映射到无限高维的特征空间中。在进行分类时，我们将预处理后的影像作为输入特征，将影像分类为道路和其他地物两类。
由于影像中的道路一般具有较长的空间连续性和一定的形状规律，因此在进行分类时，我们需要引入形状和纹理特征来辅助分类。
在形状特征方面，我们采用了开操作来检测道路的形状。开操作是一种图像处理中常用的形态学操作，其可以去除图像中的噪声和较小的对象，并将图像对象的边界平滑化，使得道路的形状更加连续化。我们选取了不同大小的结构元素（即开运算的核函数）进行开操作，并将得到的图像作为分类的形状特征。
在纹理特征方面，我们采用了Gabor滤波器，对影像进行纹理特征提取。Gabor滤波器是一种常用的纹理特征提取方法，其可以检测图像中的不同纹理特征，并提取相应的特征信息。使用Gabor滤波器可以增强影像中的纹理信息，在分类时更容易区分不同的道路。
实验：
为了评估本文方法的有效性，我们在选取了准确率、召回率和F1值作为评价指标，在不同参数组合下对分类结果进行了评估和比较。
在实验中，我们采用了交叉验证方法来选择最优的支持向量机参数。具体地，我们将影像分为5组，每组4份作为训练数据，1份作为测试数据。然后，我们在训练数据中对支持向量机参数进行调优，在测试数据中评估模型的准确率、召回率和F1值。
结果显示，在使用本文方法进行道路提取时，准确率、召回率和F1值均能达到较高的水平。由于采用了形状和纹理特征，分类结果具有更好的连续性和分割精度。
结论：
本文研究证明了支持向量机在高分辨率光学遥感影像道路提取中的优越性。通过采用商业遥感图像处理软件进行预处理，并使用支持向量机进行图像分类，经过后处理得到高精度道路提取结果。实验表明，引入形状和纹理特征能够增强分类结果的连续性和分割精度。