传统的机器学习分类算法在处理道路提取问题过程中存在准确度低、速度慢的缺点。通过利用XGBoost算法提取遥感图像中的道路部分,以图像中的颜色特征以及像素点的局部特征作为特征输入,对图像中的每个像素点进行分类后,提取出道路。实验结果表明,该算法提取道路的准确性高,能够清晰绘出图像中的道路网络,且该算法具有较好的鲁棒性。
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