遥感 svm算法原理

### 支持向量机(SVM)算法在遥感领域中的应用原理

#### 定义和支持向量机基本概念
支持向量机是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。其核心思想是在高维空间中找到一个最优超平面来区分不同类别的样本数据[^1]。

对于线性可分的情况，SVM通过最大化间隔的方法寻找最佳决策边界；而对于非线性情况，则借助核函数映射到更高维度的空间实现线性分割。这种特性使得SVM非常适合处理具有复杂结构的数据集，在图像识别等领域表现出色。

#### 遥感影像特征提取与预处理
在遥感应用背景下，原始卫星图片通常包含大量冗余信息以及噪声干扰。为了提高后续建模效果并减少计算成本，需要先对获取的多光谱或多波段影像实施降噪和平滑滤波操作。接着利用主成分分析(PCA)等方法降低数据维度的同时保留主要变化趋势作为输入变量提供给SVM训练过程[^2]。

#### 构建基于SVM的土地覆盖分类器
针对特定地理区域内的土地用途监测任务，可以收集已知类别标签的历史观测记录构成训练集合。采用交叉验证策略调整参数C（惩罚系数）及γ（径向基宽度），从而构建稳定可靠的预测模型用于未知位置的地物属性推断。此外还可以引入半监督学习机制充分利用未标记样本来增强泛化能力[^3]。

from sklearn import svm
import numpy as np

# 假设X_train为经过预处理后的n*m矩阵(n个样本,m个特征), y_train为目标向量
clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')
clf.fit(X_train, y_train)

# 对新采集的数据进行预测
predictions = clf.predict(new_data)