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| 基于支持向量机的高光谱遥感分类进展 | |
| 引用本文： | 杜培军,林卉,孙敦新.基于支持向量机的高光谱遥感分类进展[J].测绘通报,2006(12):37-40,50. |
| 作者姓名： | 杜培军 林卉 孙敦新 |
| 作者单位： | 1. 中国矿业大学,地理信息与遥感科学系,江苏,徐州,221008 2. 徐州师范大学,国土信息与测绘工程系,江苏,徐州,221116 3. 徐州市宏伟测绘制图公司,江苏,徐州,221008 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 国家重点实验室基金 , 山东省重点实验室基金 , 中国矿业大学校科研和教改项目 |
| 摘 要： | 支持向量机作为一种最新的也是最有效的统计学习方法,近年来成为模式识别与机器学习领域一个新的研究热点。支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法。在分析基于支持向量机的高光谱遥感影像分类进展的基础上,对若干需要进一步研究的问题包括多类分类策略、训练样本与特征空间优化、不确定性控制、核函数选择与优化等进行探讨。 |
| 关 键 词： | 高光谱遥感 支持向量机 分类 |
| 文章编号： | 0494-0911（2006）12-0037-04 |
| 收稿时间： | 2005-07-14 |
| 修稿时间： | 2005-07-14 |
On Progress of Support Vector Machine Based Hyperspectral RS Classification |
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| DU Pei-jun,LIN Hui,SUN Dun-xin.On Progress of Support Vector Machine Based Hyperspectral RS Classification[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2006(12):37-40,50. | |
| Authors: | DU Pei-jun LIN Hui SUN Dun-xin |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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