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人们不断提出和评估各种用于分析机载和卫星图像的方法。在本文中，我们回顾了支持向量机 (SVM) 的遥感实现，这是一种很有前途的机器学习方法。由于近年来发表的著作数量呈指数级增长，因此这次回顾非常及时。SVM 在遥感领域特别有吸引力，因为它们即使在有限的训练样本下也能很好地概括，这是遥感应用的常见限制。但是，它们也存在参数分配问题，这会严重影响获得的结果。提供了一百多篇已发表著作（截至 2010 年 4 月）各种应用的实证结果摘要。我们希望这次调查将为 SVM 的未来应用和可能的算法增强领域提供指导。© 2010 国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS)。由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。
遥感中的支持向量机：综述
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