论文部分内容阅读
高光谱遥感信息处理自动化与智能化具有重要的理论意义和实用价值。作为有效的机器学习算法,支持向量机具有适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法,但需要解决多类问题分类策略、核函数选择与优化、不确定性控制等问题。对高光谱遥感数据挖掘的若干基本问题进行了分析,在构建其框架体系与处理流程的基础上,探讨了可以发现的知识类型、典型的挖掘模式,并分析了一些主要挖掘算法和关键技术。