تفکیک واحد های دگرسانی، برای بسیاری از فعالیت های معدنی از جمله اکتشاف کانسارها، دارای اهمیت می-باشد. در گذشته از روش های رایج کلاسیک بدین منظور استفاده می شد اما امروزه روش ماشین بردار پشتیبان (SVM) که یکی از مهم‌ترین مدل های داده کاوی است بسیار مورد استفاده قرار گرفته است. این مدل براساس نظریه یادگیری آماری می باشد. در پژوهش حاضر، روش ماشین بردار پشتیبان (SVM) و کرنل های مختلف آن با روش حداکثر احتمال به‌منظور تفکیک واحد های دگرسانی مواد معدنی منطقه تخت گنبد با استفاده از تصاویر ماهواره ای سنجنده ASTER مورد تحلیل و ارزیابی قرار گرفت. نتایج به‌دست‌آمده نشان داد که روش SVM با تابع کرنل RBF نسبت به سایر کرنل ها و روش حداکثر احتمال، بیشترین دقت (17/89 درصد) و ضریب کاپا (83/0) را دارا می باشد. ارزیابی نتایج به‌دست‌آمده و مطالعات صحرایی گویای این حقیقت است که روش SVM در طبقه بندی دگرسانی هایی با تفکیک پایین تر در منطقه مورد مطالعه بسیار کارآمدتر از روش های مورد بحث دیگر بوده است.   Manuscript profile