基于PCA和SVM的高光谱遥感图像分类研究

支持向量机(SVM)是根据统计学习理论提出的新的研究方法,它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了许多特有的优势,在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。由于高光谱图像波段数目多,各波段间具有较强的相关性,因此通过主成分分析(PCA)方法对高光谱数据进行预处理,达到了降维的目的,同时也去除了噪声波段。用支持向量机方法对高光谱遥感图像进行分类,可实现图像的分类识别。