支持向量机理论及其在遥感图像处理中的应用

被引：2

作者：

丁海勇

卞正富

机构：

[1] 中国矿业大学环测学院

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 05期

关键词：

支持向量机; 遥感图像; 分类; 检索; 特征提取; 混合像元;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.05.072

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

摘要：

支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的学习算法,经过多年的研究,它的理论基础日渐成熟,它的应用领域逐步扩大。SVM在遥感图像处理领域内的研究也逐渐增多。介绍了支持向量机的理论以及近年来它在遥感图像分类、检索、特征提取、图像压缩、混合像元分解等方面的应用。随着支持向量机研究热的兴起,它必将在遥感图像处理方面发挥更大的作用。

引用

页码：1231 / 1234

页数：4

共 21 条

[1]

天基多源遥感信息融合.[M].张永生等著;.科学出版社.2005,

[2]

模式识别.[M].(希)SergiosTheodoridis;(希)KonstantinosKoutroumbas著;李晶皎等译;.电子工业出版社.2004,

[3]

遥感数字图像处理.[M].汤国安等编著;.科学出版社.2004,

[4]

支持向量机导论.[M].(英)NelloCristianini;(英)JohnShawe-Taylor著;李国正等译;.电子工业出版社.2004,

[5]

模式分类.[M].(美)RichardO.Duda等著;李宏东;姚天翔等译;.机械工业出版社.2003,

[6]

遥感导论.[M].梅安新等[编著];.高等教育出版社.2001,

[7]

遥感影像地学理解与分析.[M].周成虎等著;.科学出版社.1999,

[8] 基于支持向量机的遥感图像压缩方法 [J].

张丽萍 ;

李元诚 .

计算机工程与应用, 2006, (27) :200-202

[9] 基于支撑向量回归的高光谱混合像元非线性分解 [J].

吴波 ;

张良培 ;

李平湘 .

遥感学报, 2006, (03) :312-318

[10] 支持向量机(SVM)的研究进展 [J].

李晓宇 ;

张新峰 ;

沈兰荪 .

测控技术, 2006, (05) :7-12

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