为实现直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机的激光遥感探测分类，研究了基于时频图的飞机目标微动纹理特征提取算法。根据旋翼微多普勒模型仿真三类飞机旋转部件回波信号，将平滑伪魏格纳-维利变换得到的时频分布生成灰度图像。采用大津（OTSU）法结合灰度拉伸对图像进行阈值去噪处理，提取目标灰度共生矩阵（GLCM）特征以及Tamura特征，并针对时频图差异进行特征优化，最后使用支持向量机（SVM）实现飞机目标分类。仿真数据分类结果表明：GLCM特征对噪声表现敏感，经所提方法对时频图去噪，信噪比（SNR）RSN=0