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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。
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计算机应用
Year： 2012
Issue： 10
Volume： 32
Page： 2832-2835,2839
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