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An improved SVM model for relevance feedback in remote sensing image retrieval

International Journal of Digital Earth 2014年第9期7卷 725-745页

作者： Caihong Ma Qin Dai Jianbo Liu Shibin Liu Jin Yang Center for Earth Observation and Digital Earth Chinese Academy of SciencesBeijing 100094China

With the rapid development of satellite remote sensing technology and an ever-increasing number of Earth observation satellites being launched,the global volume of remotely sensed imagery has been growing *** the variety of remotely sensed data has increasingly been complex and *** is also hard to efficiently and intelligently retrieve what users need from a massive database of *** paper introduces an improved support vector machine(SVM)model,which optimizes the model parameters and selects the feature subset based on the particle swarm optimization(PSO)method and genetic algorithm(GA)for remote sensing image *** results from an image retrieval experiment show that our method outperforms traditional methods such as GRID,PSO,and GA in terms of consistency and stability.

关键词： content-based remote sensing image retrieval relevance feedback support vector machines particle swarm optimization genetic algorithm

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