Support Vector Machines for Vegetation Classification - A Revision

Stuttgart

2010

S. 273-281

19 Abb., 1 Tab., 31 Lit. Ang.

Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk

200168228

Im letzten Jahrzehnt hat ein neues Klassifizierungsverfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens vermehrt Anwendung im Bereich der Fernerkundung gefunden. Die so genannten Support-Vektor-Maschinen (SVM) werden für die Klassifizierung praktisch aller Datentypen der Fernerkundung eingesetzt. Sie erhalten eine besondere Aufmerksamkeit im Bereich hyperspektraler Datensätze, für die SVMs besonders geeignet sind, da sie sehr gut mit der hohen Anzahl an Dimensionen zurechtkommen. Dieser Beitrag gibt eine ausführliche Einführung in das Thema, stellt Anwendungsgebiete - vor allem aus dem Bereich der Vegetationsklassifizierung - dar und präsentiert einen Vergleich anhand von Klassifizierungsergebnissen mit anderen Verfahren.