随着空间科学技术和遥感技术的发展,遥感图像已成为对地观测的重要数据源。但由于原始遥感图像存在多种形式的几何变形,必须经过一定精度的几何校正处理才能有效利用,因而对快速、高精度的几何校正算法的研究具有重要的意义。由于在实际应用很难得到卫星轨道和传感器的参数,因此遥感图像几何校正一般采用近似几何校正算法。目前遥感图像的近似几何校正算法主要是基于线性模型、非线性模型的最小二乘算法,它以经验风险最小化为原则,存在过学习、泛化能力差、法方程病态性、矩阵奇异性、对初始解敏感性、要求足够多控制点等缺陷。本文引入支持向量机理论和方法,结合遥感图像近似几何校正基本原理,提出了基于支持向量机的遥感图像近似几何校正算法。本文选择实验区,使用差分GPS实测地面控制点坐标,使用遥感图像处理软件量测地面控制点对应的图像坐标。使用聚类算法分别选择不同数量的控制点作为遥感图像几何校正的校正点,其余控制点作为检查点。分别使用传统近似几何校正算法和支持向量机算法进行遥感图像的几何校正,并进行校正精度比较分析。实验测试表明:基于支持向量机的遥感图像几何校正方法作为一种新的遥感图像近似几何校正方法,具有校正精度高,泛化能力强等特点。