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支持向量机(SVM)是一种卓越的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)则是一种很好的纹理分析方法,而纹理是合成孔径雷达(SAR)图像分类的一个重要特征,故而提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量的SAR图像分类法。实验结果证明了支持向量机算法的可行性和有效性。
基于SVM的SAR图像分类研究
【摘 要】
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支持向量机(SVM)是一种卓越的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)则是一种很好的纹理分析方法,而纹理是合成孔径雷达(SAR)图像分类的一个重要特征,故而提出了一种使用灰度共生矩阵
【机 构】
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中南大学信息物理工程学院,武汉科技大学资源环境工程学院
【出 处】
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遥感技术与应用
【发表日期】
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2008年03期
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