【摘 要】
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多光谱图像分类方面，由于普通的SVM方法没有考虑多光谱图像具有高维度和冗余的特点，因此难以实现令人满意的分类精度．本文提出了一种基于SVM和主成分分析相结合的多光谱的图像分
【基金项目】
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天津市高等学校科技发展基金(2006BA19)
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多光谱图像分类方面，由于普通的SVM方法没有考虑多光谱图像具有高维度和冗余的特点，因此难以实现令人满意的分类精度．本文提出了一种基于SVM和主成分分析相结合的多光谱的图像分类方法．并用5幅6波段两类地形的多光谱图像进行实验．实验结果表明，这种分类方法与普通的SVM方法相比提高了多光谱图像的分类精度．
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