基于k型支持向量机的遥感图像分类新算法

？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。