多尺度分割与机器学习方法提取城市道路

本研究使用最优分割尺度对研究区影像进行多尺度分割，训练样本以道路主要特征为基础，使用最邻近分类、随机森林分类、决策树分类以及支持向量机分类来提取城市道路。最邻近分类根据样本和空间特征判断影像对象类别，决策树分类通过递归分割划分非叶子节点与叶子节点，随机森林利用多颗随机决策树预测结果最多的类别为对象类别，支持向量机通过建立最优分类面实现线性可分样本最优分类。