【摘 要】
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支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性，是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法．核函数是支持向量机的核心，核函数分为局部核函数与全局核函数两大类，不同的核
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支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性，是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法．核函数是支持向量机的核心，核函数分为局部核函数与全局核函数两大类，不同的核函数将产生不同的分类效果．核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分．在基本核函数中引入光谱匹配识别中的典型方法——光谱角度匹配法（SAM法），兼顾到光谱亮度与光谱向量方向的距离测度，结合最小二乘支持向量机，通过与传统SVM分类方法的比较，证明这种方法的有效性．
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