在结合LiDAR数据和高分辨遥感影像进行建筑物识别时，如何通过支持向量机(SVM)实现高效的特征提取和分类？请分享具体的实施步骤和关键参数设置。

为了更有效地结合LiDAR数据与高分辨遥感影像进行建筑物识别，支持向量机(SVM)提供了一种高效的分类方法。在实际操作中，可以按照以下步骤进行：

参考资源链接：[LiDAR与遥感影像结合的建筑物分类与提取技术研究](https://wenku.csdn.net/doc/7npfoizbz6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行影像预处理。包括坐标匹配、将点云数据栅格化以及影像切割，确保LiDAR数据与遥感影像的空间一致性。接着，生成DSM和DEM，通过波段运算得到规则化的nDSM，以提高分类的精确性。

其次，特征提取。根据建筑物的几何和纹理特征，从nDSM和遥感影像中提取合适的特征向量。例如，可以从DSM中提取高度信息，从遥感影像中提取颜色、纹理等特征。

然后，SVM分类模型训练。选取适当的核函数，如径向基函数(RBF)，并利用提取的特征向量训练SVM模型。核函数的选择决定了样本在高维空间的分布，而核函数的参数（如γ和C）需要通过交叉验证等方法进行优化，以达到最佳分类效果。

在分类过程中，应用训练好的SVM模型对新数据进行分类，得到初步的建筑物识别结果。

最后，进行分类后处理。对分类结果进行形态学操作，如膨胀、腐蚀，去除小的非建筑物区域，填补建筑物内的空洞，以提高建筑物提取的连贯性和准确性。

在整个过程中，选择合适的特征和优化SVM的参数至关重要。可以通过实验比较不同特征组合的效果，以及调整SVM参数来实现最好的分类性能。为了更深入理解SVM在建筑物识别中的应用，推荐阅读《LiDAR与遥感影像结合的建筑物分类与提取技术研究》一文。该文章详细介绍了结合LiDAR数据和高分辨率遥感影像进行建筑物识别的研究方法，包括特征提取、SVM分类器的配置和优化，以及分类后处理的策略，对解决当前问题具有直接的参考价值。

参考资源链接：[LiDAR与遥感影像结合的建筑物分类与提取技术研究](https://wenku.csdn.net/doc/7npfoizbz6?spm=1055.2569.3001.10343)