基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展  

Research Advances in Remote Sensing Image Fusion and Classification Using Support Vector Machine

作　　者：郭立萍[1,2] 唐家奎[3] 米素娟[3,4] 张成雯[3,4] 赵理君[3,4] 

机构地区：[1]中国地质大学,北京100083 [2]海南大学,海南海口570228 [3]中国科学院烟台海岸带研究所,山东烟台264003 [4]中国科学院研究生院,北京100049

出　　处：《安徽农业科学》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)

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.

关 键 词：遥感图像 信息提取 融合分类 支持向量机 

分 类 号：S127[农业科学—农业基础科学]