园林景观设计中融合SVM的高分辨率遥感影像道路提取研究

为提高园林景观设计中高分辨率遥感影像道路提取的精度及效果，提出一种融合SVM的高分辨率遥感影像道路提取方法。该方法首先结合Mean Shift算法与数学形态学运算(简称MS-MMO)进行影像阴影提取；再根据阴影提取结果对原始影像阴影区域进行亮度补偿后输入SVM,得到初步提取的道路图像；然后利用高斯滤波算法进行图像平滑处理，利用边缘滤波、纹理滤波等算法去除图像中的非道路区域，得到道路区域提取图；最后基于张量投票提取道路中心线，基于“交点”搜索方法去除道路中心线上的毛刺，完成道路提取。实验结果表明，MS-MMO的具有较好的阴影提取精度及效果；根据MS-MMO输出的阴影提取结果对原始影像阴影区域进行亮度补偿后，道路提取的整体性能更高；融合SVM的高分辨率遥感影像道路提取方法提取的道路完整性、正确性、质量分别达到92.4%、92.7%、89.0%,道路提取性能较好，且道路具有连通属性，在该方法提取的道路图像上进行园林景观设计，可有效提升道路植物配置效果。