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Multioutput Support Vector Regression for Remote Sensing Biophysical Parameter Estimation

机译：遥感生物物理参数估计的多输出支持向量回归

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This letter proposes a multioutput support vector regression (M-SVR) method for the simultaneous estimation of different biophysical parameters from remote sensing images. General retrieval problems require multioutput (and potentially nonlinear) regression methods. M-SVR extends the single-output SVR to multiple outputs maintaining the advantages of a sparse and compact solution by using an $varepsilon$ -insensitive cost function. The proposed M-SVR is evaluated in the estimation of chlorophyll content, leaf area index and fractional vegetation cover from a hyperspectral compact high-resolution imaging spectrometer images. The achieved improvement with respect to the single-output regression approach suggests that M-SVR can be considered a convenient alternative for nonparametric biophysical parameter estimation and model inversion.
机译：这封信提出了一种多输出支持向量回归（M-SVR）方法，用于根据遥感图像同时估算不同的生物物理参数。一般的检索问题需要多输出（并且可能是非线性的）回归方法。 M-SVR通过使用 $ varepsilon $ -不敏感的成本函数。从高光谱紧凑型高分辨率成像光谱仪图像估算叶绿素含量，叶面积指数和植被覆盖率，对拟议的M-SVR进行评估。就单输出回归方法而言，已实现的改进表明，M-SVR可被视为非参数生物物理参数估计和模型反演的便捷替代方法。

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