如何结合LiDAR数据与高分辨遥感影像，利用支持向量机(SVM)对建筑物进行识别和分类？请详细描述整个处理流程。

要结合LiDAR数据与高分辨遥感影像对建筑物进行有效识别和分类，首先要了解这一过程需要经过哪些关键步骤。推荐参阅《LiDAR与遥感影像结合的建筑物分类与提取技术研究》，该文献详细介绍了相关技术和方法，是解决你当前问题的宝贵资源。

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)

影像预处理是首要步骤，包括坐标匹配、点云数据的栅格化、影像切割等，目的是确保LiDAR数据和遥感影像之间具有良好的空间对应关系。接下来，生成数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)，其中DSM代表地面和建筑物的总高程，而DEM仅包含地形信息。通过从DSM中减去DEM，可以得到规则化的nDSM（归一化数字表面模型），它突出了建筑物的高度特征。

得到nDSM之后，下一步是利用SVM进行分类。首先需要从预处理后的影像中提取特征，如光谱特征、纹理特征和高度特征，这些特征将作为SVM的输入。训练SVM模型时，需要选取合适的核函数和参数，常用的核函数有线性核、多项式核、径向基函数核等。通过训练得到一个能够区分建筑物与其他地物的分类器。

分类后处理则是对SVM分类结果进行优化，去除噪声和错误分类的点。这可能包括形态学处理，如开闭运算、膨胀和腐蚀，以及分类结果的后处理分析，以确保最终提取的建筑物轮廓的准确性和完整性。

综合运用上述技术，可以实现对建筑物的精确识别和提取，这一过程不仅提高了分类的准确性，也加深了对遥感影像特征的理解。对于想要深入了解SVM在遥感影像分类中应用的读者，建议继续学习《LiDAR与遥感影像结合的建筑物分类与提取技术研究》中的详细案例和讨论，以及探索更多关于机器学习算法在遥感数据处理中的应用。

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)