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高光谱遥感作为遥感技术的发展前沿,它在农业、林业、地质、海洋、军事等方面发挥着越来越重要的作用。高光谱信息处理的一个重要研究方向是对高光谱图像进行分类,而更好地实现各种应用的先决条件是分类算法的精度高。高光谱图像具有多波段数、大数据量、高分辨率等特点,使用传统图像分类技术对高光谱图像进行分类难以取得好的效果。本文利用支持向量机在高维、非线性以及有限样本情形下表现出的优势,考虑到高光谱图像数据的特殊性以及分类过程中存在的问题,针对支持向量机模型中核函数的类型及其参数的选取对高光谱分类结果的影响进行了深