摘要：支持向量机作为一种最新的也是最有效的统计学习方法，近年来成为模式识别与机器学习领域一个新的研究热点。支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性，是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法。在分析基于支持向量机的高光谱遥感影像分类进展的基础上，对若干需要进一步研究的问题包括多类分类策略、训练样本与特征空间优化、不确定性控制、核函数选择与优化等进行探讨。

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