基于纹理特征融合的低空风切变识别

摘要：

为提高激光雷达探测不同类型低空风切变的识别率,提出一种结合旋转不变非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和韦伯描述子(Weber local descriptor,WLD)的纹理特征融合方法.首先,计算基于对数极坐标变换的NSCT子代均值和方差作为旋转不变NSCT特征向量,描述风切变风场的整体频域结构.其次,提取风切变图像的WLD直方图特征,描述风切变风场局部空域结构.在此基础上,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)融合两种特征.最后利用支持向量机作为分类器进行测试.实验结果表明,该算法对四种低空风切变的平均识别率达到97.62％,识别效果整体优于三种传统的单一特征.

关键词：低空风切变、激光雷达、纹理特征、模式识别

所属期刊栏目：15

分类号：TN958.98

资助基金：国家自然科学基金与民航联合重点基金项目U1433202

在线出版日期：2015-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：74-77,95