论文部分内容阅读
支持向量机是20世纪90年代发展出的一种新的通用机器学习算法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多独特的优势,成为国际上机器学习领域新的研究热点.作者以支持向量机为分类工具,对IRS-P6数据在土地覆盖应用中分类特征的选取进行了研究,与其他传统方法的分类结果比较,使用SVM分类方法分类总精度与Kappa系数均有所提高,并进行了分类精度评价,取得了良好的效果.实验表明SVM方法对高维输入向量具有较高的推广能力,且对遥感图像分类有着较强的优势.