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《第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集》2005年
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基于SAM和SVM的遥感矿化信息提取研究

傅文杰  洪金益  
【摘要】:正 从遥感图象中提取出矿化蚀变信息,一直是资源遥感应用与评价的重点与难点。本文提出了一种将光谱角度制图法(SAM)与支持向量机(SVM)相结合的新的遥感矿化信息提取算法。光谱角度制图法(SAM)是利用解析方法计算像元光谱与光谱数据库光谱或像元实测光谱之间矢量的夹角,根据夹角的大小来确定光谱间的相似程度。支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的性能,并且具有强大的泛化能力。但支持向量机算法本身是一种有监督分类方法,需要一定数量标注过类型的训练样本,对遥感找矿信息而言,

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