Improved support vector machine and classification for remotely sensed data

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In this paper,the P-SVM algorithm was introduced into multi-spectral/high-spatial resolution remotely sensed data classification and it is applied to classification of ASTER satellite data and ADS40 aerial digital data.The experiments indicate that the P-SVM is at least competitive with the standard SVM algorithm in classification accuracy of remotely sensed data and the time needed is less. In this paper, the P-SVM algorithm was introduced into multi-spectral / high-spatial resolution remotely sensed data classification and it is applied to classification of ASTER satellite data and ADS40 aerial digital data. Experiments that that P-SVM is at least competitive with the standard SVM algorithm in classification accuracy of remotely sensed data and the time needed is less.
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