基于Fisher两类判别的机库目标识别

发布时间：2021-02-12 00:55

　　为实现根据波谱特征识别高分可见光遥感影像上的机库目标,通过分析影像上机库与其他常规地物之间波谱特征的区别,利用常规的Fisher两类判别法分类识别,并针对错分像元较多的问题构建逐层剥离法进行改进。结果表明:逐层剥离法可识别出77%以上的机库目标像元,错分像元较常规方法减少85%以上,能有效去除影像上大部分其他地物的干扰,具有更高的识别精度和效率。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(15)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 机库目标及其识别特征
2 典型地物波谱特征分析
    2.1 训练样本的选取
    2.2 灰度分布特征
    2.3 点群分布特征
3 Fisher两类判别法
    3.1 基本原理
    3.2 判别函数
    3.3 判别准则
4 实验过程及结果分析
    4.1 常规的Fisher两类判别法
    4.2 逐层剥离Fisher两类判别法
    4.3 实验结果分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Fisher两类判别的高温目标精确识别方法[J]. 袁悦,潘军,邢立新,蒋立军,于一凡,于华良,赵倩.  科学技术与工程. 2015(09)
[2]基于结构特征的军用机场识别与理解[J]. 叶斌,彭嘉雄.  华中科技大学学报. 2001(03)

博士论文
[1]大幅面可见光遥感图像典型目标识别关键技术研究[D]. 韩现伟.哈尔滨工业大学 2013

硕士论文
[1]地空导弹阵地目标识别与提取[D]. 韩敬宇.吉林大学 2016
[2]遥感图像飞机目标检测与识别算法研究[D]. 高琪琪.南昌航空大学 2015
[3]高分辨率遥感影像建筑物提取技术研究[D]. 魏德强.解放军信息工程大学 2013



本文编号：3029986