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基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展 被引量：5

Research Advances in Remote Sensing Image Fusion and Classification Using Support Vector Machine
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摘要 总结了近年来国际上图像融合以及支持向量机的应用的研究进展,分析了支持向量机用于遥感图像融合分类的趋势、优势以及目前存在的问题,指出了该研究领域的研究方向。 Firstly,research advances of remote sensing image fusion and classification and the application of support vector machine were reviewed.Meanwhile,the tendency,advantages and problems of remote sensing image fusion and classification using support vector machine were analyzed.Finally,the future research direction was pointed out.
作者 郭立萍 唐家奎 米素娟 张成雯 赵理君
机构地区 中国地质大学 海南大学 中国科学院烟台海岸带研究所 中国科学院研究生院
出处 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第17期9235-9238,共4页 Journal of Anhui Agricultural Sciences
基金 国家自然科学基金资助项目(40801124) 中国科学院知识创新工程资助项目(kzcx2-yw-224) 中国科学院信息化专项项目(INFO-115-C01-SDB4-17)
关键词 遥感图像 信息提取 融合分类 支持向量机 Remote sensing image Information abstraction Fusion and classification Support vector machine
分类号 S127 [农业科学—农业基础科学]
  • 相关文献

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共引文献201

同被引文献75

引证文献5

二级引证文献23

安徽农业科学
2010年 第17期

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