Support Vector Machine ger ett nytt sätt att designa klassificeringsalgoritmer som lär sig av exempel (övervakad inlärning) och generalisera när de appliceras på nya data. Vi visar dess framgång på ett svårt klassificeringsproblem från hyperspektral fjärranalys, där vi får prestanda på 96%, och 87% korrekt för en 4 klass problem, och en 16 klass problem respektive. Dessa resultat är något bättre än andra färska resultat på samma data. Ett viktigt inslag i denna klassificering är dess förmåga att använda högdimensionella data w2thout den vanliga användningen av ett funktionsval steg för att minska dimensionaliteten hos data. För detta program är detta viktigt, eftersom hyperspektral data består av flera hundra sammanhängande spektralkanaler för varje exempel. Vi ger en introduktion till detta nya tillvägagångssätt och visar dess tillämpning på klassificeringen av en jordbruksscen.
I REF, en Support Vector Machine (SVM) teknik applicerades på hyperspektral data för första gången.
Support vector machines for hyperspectral remote sensing classification
{'venue': 'Other Conferences', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}