摘要：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是目前机器学习界中的研究热点，其理论基础是统计学习理论。它基于结构风险最小化（SRM）原理，在最小化样本点误差的同时，缩小模型预测误差的上界，从而提高了模型的泛化能力。与基于传统统计学的经验风险最小化（ERM）的许多方法相比，支持向量机的性能有了显著的提高。当前，支持向量机在遥感影像中的应用研究还处在起步阶段，已应用于遥感影像分类、目标检测、融合、道路网提取等多方面。随着支持向量机的研究不断深入，必将更广泛地应用于遥感影像处理之中。

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