近日，中國(guó)林科院資源所符利勇副研究員率領(lǐng)研究組在無(wú)人機(jī)圖像處理研究領(lǐng)域取得重要進(jìn)展。該研究提出的基于Ls和Lp范數(shù)距離的魯棒判別圖像特征提取方法，解決了當(dāng)前模式識(shí)別等領(lǐng)域面臨的一個(gè)非常緊迫的問(wèn)題，即如何從復(fù)雜圖像數(shù)據(jù)中有效提取圖像鑒別特征的問(wèn)題。研究首次將傳統(tǒng)判別特征提取模型中的L2-范數(shù)類(lèi)內(nèi)、類(lèi)間散度距離分別用Ls和Lp范數(shù)距離替換進(jìn)而實(shí)現(xiàn)魯棒判別特征的抽取。模型上，此方法是一個(gè)通用框架，存在的很多技術(shù)都為其特殊形式。同時(shí)Ls范數(shù)距離最大和Lp范數(shù)距離最小的目標(biāo)形式給問(wèn)題優(yōu)化帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。該研究成果，為無(wú)人機(jī)圖像技術(shù)在森林參數(shù)提取和森林資源監(jiān)測(cè)等方面提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。