【摘 要】
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道路信息是重要的地理信息,是城市地理信息数据库的重要组成部分。随着高空间遥感影像的出现,如何从遥感影像中准确地提取道路信息成为一个重要课题。据此,通过研究SVM道路提取方法,针对SVM提取道路信息时存在的问题,提出了K均值聚类与SVM相结合的道路提取方法。通过实验结果显示,K均值聚类与SVM相结合的道路提取方法比直接使用SVM提取道路的方法准确度更高,冗余误差和遗漏误差更低。
【机 构】
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安徽三联学院交通工程学院,山东交通学院交通与物流工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金资助项目(KJ2019A0902)。
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道路信息是重要的地理信息,是城市地理信息数据库的重要组成部分。随着高空间遥感影像的出现,如何从遥感影像中准确地提取道路信息成为一个重要课题。据此,通过研究SVM道路提取方法,针对SVM提取道路信息时存在的问题,提出了K均值聚类与SVM相结合的道路提取方法。通过实验结果显示,K均值聚类与SVM相结合的道路提取方法比直接使用SVM提取道路的方法准确度更高,冗余误差和遗漏误差更低。
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