摘要：坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。

摘要：TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点,也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状,选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区,采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类,提取了玉米地专题信息,玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理,提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法,通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间,应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engineer模块的开发功能,设计了基于多特征空间的玉米地专题信息自动提取的专家库,使用专家库对玉米地信息进行了自动提取,提取精度为92.9%。从基于多特征空间的分类结果与监督分类结果的比较发现,基于多特征空间的自动提取方法可以提高专题信息的提取效率,对未来实现遥感影像的智能解译是一种研究方法的探索。

摘要：本文提出了一键式多特征遥感图像采样器(Multiple Feature Point Sampler,MFPS)的思想,它以多特征串行搜索为基础、通过设计适合特定特征的搜索算法,实现一键式多特征采样。该算法允许用户定制采样特征空间和窗口尺寸,该采样器能够响应用户的一键式点选、再以采样点为中心的窗口内计算特征阈值、并生长出与点选位置具有多特征相似性的采样区域。相较于传统的单特征采样,该算法能比较充分地利用用户提供的目标物和背景之间的多特征差异,因此在提高采样效率的同时,进一步提高了样本对用户判读知识的代表性。整个算法经过MATLAB仿真测试,测试结果表明MFPS能够快速获得具有较好代表性的样本,运算开销适中,并具有较好的普适性。与仅依据波谱信息的传统点采样方法比较,以MFPS采样做监督分类的全局精度平均提高了6.34%;但采样工作量只有传统点采样方法的五分之一。