基于SVM的高光谱图像分类

基于SVM的高光谱图像分类是一种常见的分类方法。高光谱图像通常包含数百个或数千个连续的光谱波段，每个波段对应于不同的波长。SVM可以通过将数据映射到高维空间来实现非线性分类。在高光谱图像分类中，SVM可以用于分类不同的地物覆盖类型，例如水、土地、树木等。SVM分类器的训练过程可以通过使用已知类别的样本数据来完成，然后将分类器应用于未知数据以进行分类。此外，SVM还可以用于特征选择，以选择最具代表性的波段进行分类。