%0 Journal Article
%T 基于k型支持向量机的遥感图像分类新算法
%A 王静
%A 何建农
%J 计算机应用
%D 2012
%X ？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landsatetm+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。
%K k型核函数
%K 支持向量机
%K 纹理特征
%K 灰度共生矩阵
%K 遥感图像分类
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract15860.shtml