摘要：为了高效地解决遥感图像分类问题，提出一种基于流形学习和支持向量机（SVM）的图像分类算法。在初始阶段，该算法首先利用初始训练集训练SVM，并且使用SVM找出离分类界面最近的样本；然后在所选样本中利用拉普拉斯图构建样本空间的流形结构，选出最具有代表性的样本加入训练集；最后利用高光谱图像进行实验进行验证。通过与现有的主动学习算法进行比较，结果表明该算法获得了更高的分类准确率。

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