Indexed by：
Abstract：
为了提高遥感图像的分类精度和识别速度,提出了一种基于K型支持向量机(SVM)的遥感图像分类新算法,该算法将灰度共生矩阵提取的纹理特征与光谱特征相结合进行分类.对两组Landsat ETM+数据进行分类仿真实验,结果表明,在多光谱遥感图像的分类中,新算法提高了分类效率、分类精度和泛化能力,K型SVM是一种优于径向基函数SVM的分类器.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
计算机应用
ISSN： 1001-9081
CN： 51-1307/TP
Year： 2012
Issue： 10
Volume： 32
Page： 2832-2835,2839
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 4
Affiliated Colleges：
