遥感数字图像处理复习参考题

1、遥感数字图像处理复习题1 名词解释：1.1.1 电磁波谱：将各种电磁波按其波长（或频率）的大小依次排列所构成的图谱。1.1.2 维恩位移定律黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体的绝对温度成反比。黑体的温度越高，其曲线的峰顶就越往左移，即往短波方向移动。1.1.3 大气窗口太阳辐射通过大气时，要发生反射、散射、吸收，从而使辐射强度发生衰减。对传感器而言，某些波段里大气的透射率高，成为遥感的重要探测波段，这些波段就是大气窗口。1.1.4 数字图像：指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像。 1.1.5 像素数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点

2、，是计算机图像处理的最小单元；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。1.1.6 遥感数字图像(digital image)：是以数字形式表述的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行的系列操作过程。1.1.7 灰度直方图：反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。1.1.8 多波段遥感：探测波段在可见光与近红外波段范围内，再分为若干窄波段来探测目标。1.1.9 频率域频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。1.1.10 亮度温度和

3、被测物体具有相同辐射强度的黑体所具有的温度。1.1.11 米氏散射指气中的粒子直径与波长相当时发生的散射现象。1.1.12 瑞利散射指当大气中的粒子直径比波长小得多的时候所发生的大气散射现象。1.1.13 黑体辐射黑体发出的电磁辐射。它比同温度下任何其他物体发出的电磁辐射都强。1.1.14 辐射畸变与辐射校正图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他因素的影响而发生改变，这一改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。通过简便的方法，去掉程辐射，使图像的质量得到改善，称为辐射校正。1.1.15 图像反差增强即对比度增强，增大代表不同地类的图像亮度值差异的处理方法。1.1

4、.16 滤波增强处理从一个资料序列中或从一个方程组的解中去除掉不需要的振荡分量(通常是高频分量)的过程1.1.17 平滑与锐化图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点时，采取的一种减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“燥声”点，有均值平滑和中值滤波两种。锐化是为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化大的部分。1.1.18 中值滤波将当前像元的窗口（邻域）中所有像元灰度由小到大排序，中间值作为当前像元的输出值1.1.19 假彩色合成合成图像的色彩不同于原景物色彩的图像合成技术。1.1.20 多光谱变换通过函数变换，达到保留主要信息，降低数据量；增强或提取有用信息的目的。本质是对遥感图像实

5、行线形变换，使多光谱空间的坐标系按照一定的规律进行旋转。1.1.21 K-L变换K-L变换（ Karhunen-Loeve Transform）是建立在统计特性基础上的一种变换，有的文献也称为霍特林（Hotelling）变换，因他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法。K-L变换的突出优点是相关性好，是均方误差（MSE，Mean Square Error）意义下的最佳变换，它在数据压缩技术中占有重要地位。 假定一幅N x N的数字图像通过某一信号通道传输M次，由于受随机噪音干扰和环境条件影响，接收到的图像实际上是一个受干扰的数字图像集合 对第i次获得的图像 fi(x,y) ，

6、可用一个含 N2 个元素的向量 Xi 表示，即 该向量的第一组分量（N个元素）由图像fi(x,y) 的第一行像素组成，向量的第二组分量由图像 f i(x,y) 的第二行像素组成，依此类推。也可以按列的方式形成这种向量，方法类似。 X向量的协方差矩阵定义为： m f定义为： C f 和 m f 的表达式中，“ E ”是求期望。 对于M幅数字图像，平均值向量 m f 和协方差矩阵 C f可由下述方法近似求得： 可以看出， m f 是 N2 个元素的向量， C f 是 N2 x N2 的方阵。 根据线性代数理论，可以求出协方差矩阵的 N2 个特征向量和对应的特征值。假定 是按递减顺序排列的特征值，对

7、应的特征向量 ei = 。 则K-L变换矩阵A定义为： 从而可得K-L变换的变换表达式为： 该变换式可理解为，由中心化图像向量 X - mx 与变换矩阵A相乘即得到变换后的图像向量Y。Y的组成方式与向量X相同。 K-L变换虽然具有MSE意义下的最佳性能，但需要先知道信源的协方差矩阵并求出特征值。求特征值与特征向量并不是一件容易的事，维数较高时甚至求不出来。即使能借助计算机求解，也很难满足实时处理的要求，而且从编码应用看还需要将这些信息传输给接收端。这些因素造成了K-L变换在工程实践中不能广泛使用。人们一方面继续寻求解特征值与特征向量的快速算法，另一方面则寻找一些虽不是“最佳”、但也有较好的去相

8、关与能量集中的性能且容易实现的一些变换方法。而K-L变换就常常作为对这些变换性能的评价标准。1.1.22 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。 1.1.23 空间分辨率与波谱分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。波谱分辨率是传感器在接收目标地物辐射的波谱时，能分辨的最小波长间隔。1.1.24 图像分辨率指的是图像上的点被映射或指定到给定的空间里的数量（通常是以英寸、厘米、像素为单位），是图像中的最小可分辨距离。 1.1.25 采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作称

9、为采样。1.1.26 特征选择特征选择（feature selection）是从众多特征中挑选出可以参加分类运算的若干个特征，如TM影像波段的选择。1.1.27 NDVI归一化植被指数,标准差异植被指数) 表达式：NDVI=(p(nir)-p(red)/(p(nir)+p(red) 和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。1.1.28 NDWI归一化水指数) NDWI的测量使用两个近红外通道，其中一个的中心波段在接近860nm处，另一个位于1240nm处。 其表达式为： NDWI=(p(860nm)-p(1240nm)/(p(860nm)+p(1240nm) 植

10、被水分指数NDWI是基于短波红外(SWIR)与近红外(NIR)的归一化比值指数。与NDVI相比,它能有效地提取植被冠层的水分含量;在植被冠层受水分胁迫时,NDWI指数能及时地响应,这对于旱情监测具有重要意义。2 填空题1. 遥感数字图像处理的主要内容包括（图像增强）、（图像校正）、（信息提取）。2. 在计算机中，基本的度量单位是（比特(位)）。存储一幅1024字节的8位图像需要（1MB）的存储空间。一景正常的包括7个波段的LANDSAT5的TM图像文件，至少占用（200MB）的存储空间3. 图像校正也称图像恢复、图像复原，校正的方法除了图像增强中的一些方法外，主要包括（辐射校正）和（几何纠正）

11、。4. 常用的遥感图像处理软件有（ERDAS IMAGINE遥感图像处理系统）、（ENVI遥感图像处理系统）、（PCI Geomatica遥感图像处理系统）、（ER Mapper遥感图像处理系统）。5. 遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分，其中硬件系统主要由计算机、（数字化器）、（大容量存储器）、（显示器）、（输出设备）和 操作台。6. 标记图像文件格式TIFF（Tag Image File Format）是 Mac 中广泛使用的图像格式，它由 Aldus 和微软联合开发，它的特点是（图像格式复杂）、（存贮信息多）7. 遥感系统是一个从地面到空中直至空间，从信息收集、存贮、传输

12、处理到分析判读、应用的技术体系，主要包括（遥感试验）、（信息获取（传感器、遥感平台）、（信息传输）、（信息处理）、（信息应用）等五部分。8. 按工作方式是否具有人工辐射源，传感器可分为（主动方式）和（被动方式）两类，按数据的记录方式，传感器可分为（成像方式）和（非成像方式）两大类。9. 光学机械扫描仪和多光谱扫描仪靠一个平面反射镜的旋转或摆动对地面作（舷向扫描）（在垂直于飞行方向的直线上扫描），获得地面舷向一条细带的信息，然后再通过飞行器的向前飞行产生（航向扫描）（在飞行方向上扫描），由这两个方向的扫描便可得一定宽度的地面条带的信息，经过扫描仪内部的处理，在终端可形成一幅反映这个地面条带的影像

13、。10. 固体扫描仪（CCD扫描仪）的成像是（推扫式）扫描成像，它省去了复杂的光学机械，有超小型、（速度快）、功率损耗低、寿命长、简单可靠、（动态范围宽）的特点。 11. 按使用的工作波段，可分为紫外、可见光、红外、微波、多波段等传感器。紫外传感器的探测波段在（50nm380nm）之间；可见光传感器的探测波段在（380nm760nm）之间；红外传感器的探测波段在（760nm1.0106nm）之间；微波传感器的探测波段在（10106nm10109nm）之间；多波段传感器使用的波段在可见光波段和红外波段范围内，由若干个窄波段组成。12. 辐射分辨率在可见、近红外波段用（噪声等效反射率）表示，在热红

14、外波段用（噪声等效温差）、最小可探测温差和最小可分辨温差表示。13. 通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：（.采样、）和（量化）。14. 一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是（0-255）的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为（360000）字节。15. 根据（传感器选用的波长范围）不同，遥感图像可以划分为不相干图像和相干图像。16. （高光谱图像）图像，每个采样位置具有几十甚至几百个波段，远远

15、超出人眼的分辨能力，具有很高的地物识别能力，适合于进行地物的遥感反演研究。17. 遥感图像数据中的2级产品经过了系统级的（几何校正），即利用（卫星的轨道和姿态）等参数、以及地面系统中的有关参数对原始数据进行处理。18. 遥感图像数据中的3级产品：经过了（几何精校正），即利用（地面控制点）对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。19. LANDSAT,SPOT等图像的元数据中包括了图像获取的日期和时间、投影参数、几何纠正精度、图像分辨率、辐射校正参数等。 20. 设图像数据为N列，M行，K个波段。（BIL）数据排列遵循以下规律：第一行第一波段，第一行第二波段，第一行第K波段，第m行第一

16、波段，第m行第二波段，第m行第K波段。（BSQ）数据排列遵循以下规律：第一波段为第一块，第二波段为第二块，第K波段为第K 块。每个波段块中，像素按行列顺序存储。21. ENVI和ER Mapper遥感软件使用（BSQ）格式保存图像数据。 22. 一个HDF文件应包括一个（文件头(File Header)）、一个或多个（描述块(Data Descriptor Block)）、若干个数据对象(Data Object)。23. GeoTIFF目前支持三种坐标空间：（栅格空间（Raster Space）、设备空间（Device Space）和（模型空间（Model Space）。24. 经过几何纠正后

17、，图像文件坐标用地图坐标来表示，按照选用的投影和坐标系不同，表示方法不同。以我国常用的高斯克吕格投影为例，地图坐标使用（直角坐标系）表示，单位为（米）。最小值在（左下角），且不为0。 25. 设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，辅助参数为1，则该图像文件的大小为（ 字节）。26. 遥感图像解译专家系统由三大部分组成，即图像处理和特征提取子系统、解译知识获取子系统、狭义的遥感图像解译专家系统。27. 目标地物的识别特征包括-色调、颜色、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局、-阴影。 3 简答题3.1 概念类3.1.1 什么是遥感图像？，并说明遥感模拟图像与遥感数字图像的区别

18、。图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。遥感数字图像（digita image）是指以数字形式表述的遥感影像. 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为数字图像和模拟图像。数字图像是指被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像，它属于不可见图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。3.2 遥感数字图像与照片的区别（1）照片来自于模拟方式，是通过摄影系统产生的；而遥感数字图像来自于数字方式，通过扫描和数码相机

19、产生；（2）照片没有像素，没有行列结构，没有扫描行；遥感数字图像中的基本构成单位就是像素，具有行和列，可能会观察到扫描行；（3）照片中0表示没有数据；遥感数字图像中0是数值，不表示没有数据；（4）照片中任何点都没有编号；遥感数字图像中每个点都有确定的数字编号；（5）照片的摄影受到电磁波谱的成像范围限制；遥感数字图像可以使电磁波谱的任意范围（6）一旦获取了照片，它的颜色就是确定的；遥感数字图像中颜色没有特定的规划，在处理过程中可以根据需要通过合成产生；（7）照片只具有红、绿、蓝三个通道；遥感数字图像有多个波段。3.3 怎样理解图像处理的两个观点？当前，对于数字图像处理存在两种观点：离散方法的观点

20、和连续方法的观点。（1）离散方法的观点认为，一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散方法进行图像处理才是合理的。与该方法相关的一个概念是空间域。空间域图像处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。（2）连续方法的观点认为，我们感兴趣的图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。与该方法相关的一个主要概念是频率域。频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间域进行图像的显示和对比。3.4 遥感数字图像处理需要掌握哪些基本

21、知识答：遥感数字图像处理需要掌握以下几方面的基本知识：（1）物理学中电磁辐射、光学和电子光学等方面的基本知识；（2）地理学知识是有效利用遥感图像处理技术，认识地球客观世界的基本条件；（3）遥感数字图像处理是信息处理的主要组成部分，只有掌握了信息论的基础和方法，才能保证遥感数字图像处理工作在正确的理论指导下进行；（4）计算机技术和地理信息系统的理论和知识。3.5 怎样获取遥感图像? 目前遥感数字图像的获取，根据遥感传感器基本构造和成像原理不同，大致可以分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。摄影成像是根据卤化银物质在光照下会发生分解这一机制，将卤化银物质均匀地涂布在片基上，制成感光胶片。这种图像是

22、典型的遥感模拟图像.扫描成像是扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像。得到遥感数字图像。雷达成像是由发射机向侧面发射一束窄脉冲，地物反射的微波脉冲（又称回波），由无线收集后，被接收机接收。图像属于遥感模拟图像。3.6 当前常用的传感器有哪些当前常用的传感器有：资源卫星的专题制图仪TM、增强型专题制图仪ETM+、高分辨率几何成像仪HGR、高分辨率立体成像系统HRS、植被传感器VEGETATION、高级空间热辐射热反射探测器、中等高分辨率成像光谱辐射仪MODIS、甚高分辨率辐射仪AVHRR、艾克诺斯IKONOS2、快鸟QuickBird、海岸带影色扫描仪CZCS、海洋宽视场观测传感器S

23、eaWIFS。3.7 传感器分辨率的主要指标有哪些，各有什么意义？传感器分辨率指标主要有四个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率。辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高的辐射分辨率可以区分信号强度中的微小差异。光谱分辨率是传感器记录的电磁波谱中特定的波长范围和数量。波长范围越窄，光谱分辨率越高。波段数越多，光谱分辨率越高。空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。它是表征图像分辨地面目标细节能力的指标。环境变化的空间尺度不同，需要采用空间分辨率不同的遥感图像。对同一目标

24、进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。不同时间的遥感图像能提供地物动态变化的信息，可用来对地物变化进行监测，也可以为某些专题要素的精确分类提供附加信息。3.8 遥感图像的主要类型有哪些？各有什么特点根据传感器选用的波长范围不同，遥感图像可以划分为不相干图像和相干图像。前者为光学遥感所产生的图像，通过自然光源或者通过非相干辐射源得到，包括多光谱图像、高光谱图像和高空间分辨率图像，在该类图像中，像素记录的是各个相关物体发射的辐射能量之和；后者则是指微波遥感所产生的图像，图像中像素的值是一些相关物体辐射的复振幅总和。根据传感器的空间分辨率不同，遥感图像分为高空间分辨率图像、中空间分辨

25、率图像、低空间分辨率图像。高空间分辨率图像：空间分辨率小于10米。常用的传感器有SPOT，快鸟和IKONOS等。这些传感器往往具有较高的重访周期（数天），能够反映明确的地物几何信息，适用于对特定地区进行定点监测，当前主要应用于数字城市和工程制图。中空间分辨率图像：空间分辨率10100米。例如ASTER, TM等。重访周期为数周。具有较多的光谱信息，便于进行土地利用和土地覆盖、资源、地表景观等方面的研究。低空间分辨率图像：空间分辨率大于100米。例如NOAA，MODIS等。这些传感器往往具有较高的重访周期（数小时），适用于进行大范围的环境遥感监测，例如洪水、火灾、云和沙尘暴等。3.9 微波遥感的

26、特点有哪些？全天候、全天时工作对某些地物有特殊的波谱特征对冰、雪、森林、土壤等有一定的穿透能力对海洋遥感有特殊意义分辨率较低，但特性明显3.10 什么是图像的采样和量化？量化级别有什么意义将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作称为采样。采样时，连续的图像空间被划分为网格，并对各个网格内的辐射值进行测量。通过采样，才能将连续的图像转换为离散的图像，供计算机进行数字图像处理。采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。采样影响着图像细节的再现程度，间隔越大，细节损失越多，图像的棋盘化效果越明显。量化影响着图像细节的可分辨程度，量化位数越

27、高，细节的可分辨程度越高；保持图像大小不变，降低量化位数减少了灰度级会导致假的轮廓。3.11 遥感数字图像产品有哪些数据级别根据中国科学院遥感卫星地面站的资料，遥感图像数据级别划分如下：（1）0级产品：未经过任何校正的原始图像数据；（2）1级产品：经过了初步辐射校正的图像数据；（3）2级产品：经过了系统级的几何校正，即利用卫星的轨道和姿态等参数、以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由这些参数和处理模型决定；（4）3级产品：经过了几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。3.12 怎么计算图像文件的大

28、小图像文件的大小（字节）按照下面的公式计算：图像行数x图像列数x每个像素的字节数x波段数x辅助参数其中，辅助参数一般为1。一些系统如ERDAS，在图像文件中加入了图像金字塔索引等信息，该值为1.4。每个像素的字节数与存储有关，8位数为1个字节。以8位量化产生的图像，每个像素值为0255，占用一个字节。16位数占用两个字节，以此类推。3.13 什么是遥感图像的元数据，包括哪些主要的参数元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。元数据描述了与图像获取有关的参数和获取后所进行的后处理。例如，LANDSAT,SPOT等图像的元数据中包括了图像获取的日期和时间、投影参数、几何纠正精度、图像分辨率

29、、辐射校正参数等。3.14 GeoTIFF图像格式的特点是什么 GeoTIFF利用了TIFF的可扩展性，在其基础上加了一系列标志地理信息的标签（Tag），来描述卫星成像系统、航空摄影、地图信息和DEM等。GeoTIFF设计使得标准的地图坐标系定义可以随意存储为单一的注册标签。GeoTIFF也支持非标准坐标系的描述，为了在不同的坐标系间转换，可以通过使用34个另设的TIFF标签来实现。然而，为了在各种不同的客户端和GeoTIFF提供者间正确交换，最好要建立一个通用的系统来描述地图投影。GeoTIFF描述地理信息条理清晰、结构严谨，而且容易实现与其他遥感影像格式的转换，因此，GeoTIFF图像格式

30、应用十分广泛，绝大多数遥感和GIS软件都支持读写GeoTIFF格式的图像，比如ArcGIS，ERDAS IMAGINE和ENVI等。在图像处理中，将经过几何纠正的图像保存为GEOTIFF，可以方便的在GIS软件中打开，并与已有的矢量图进行叠加显示。3.15 通用的遥感数据存储格式有哪三种遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有三种，即BSQ、BIL和BIP格式。BSQ(band sequential)是像素按波段顺序依次排列的数据格式。即先按照波段顺序分块排列，在每个波段块内，再按照行列顺序排列。同一波段的像素保存在一个块中，这保证了像素空间位置的连续性。BIL(band in

31、terleaved by line)格式中，像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。同一行不同波段的数据保存在一个数据块中。像素的空间位置在列的方向上是连续的。BIP(band interleaved by Pixel)格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。保持行的顺序不变，在列的方向上按列分块，每个块内为当前像素不同波段的像素值。3.16 HDF图像格式的优点是什么HDF（Hierarchy Data Format，层次数据格式）数据格式主要用来存储由不同计算机平台产生的各种类型科学数据，适用于多种计算机平台，易于扩展。它的主要目的是

32、帮助NCSA的科学家在不同计算机平台上实现数据共享和互操作。HDF数据结构综合管理2D、3D、矢量、属性、文本等多种信息，能够帮助人们摆脱不同数据格式之间相互转换的繁琐，而将更多的时间和精力用于数据分析。HDF能够存储不同种类的科学数据，包括图像、多维数组、指针及文本数据。HDF格式还提供命令方式，分析现存HDF文件的结构，并即时显示图像内容。科学家可以用这种标准数据格式快速熟悉文件结构，并能立即着手对数据文件进行管理和分析。HDF文件格式的优势在于：1）独立于操作平台的可移植性；2）超文本； 3）自我描述性；4）可扩展性。3.17 目前遥感技术常用哪些电磁波的波段？请说明各波段的波长范围及主

33、要特性。遥感按常用的电磁谱段不同分为可见光遥感、红外遥感、多谱段遥感、紫外遥感和微波遥感。1、可见光遥感：应用比较广泛的一种遥感方式。对波长为0.40.7微米的可见光的遥感一般采用感光胶片（图像遥感）或光电探测器作为感测元件。可见光摄影遥感具有较高的地面分辨率，但只能在晴朗的白昼使用。 2、红外遥感：又分为近红外或摄影红外遥感，波长为0.71.5微米,用感光胶片直接感测；中红外遥感,波长为1.55.5微米；远红外遥感,波长为5.51000微米。中、远红外遥感通常用于遥感物体的辐射，具有昼夜工作的能力。常用的红外遥感器是光学机械扫描仪。 3、多谱段遥感：利用几个不同的谱段同时对同一地物（或地区）

34、进行遥感，从而获得与各谱段相对应的各种信息。将不同谱段的遥感信息加以组合，可以获取更多的有关物体的信息，有利于判释和识别。常用的多谱段遥感器有多谱段相机和多光谱扫描仪。 4、紫外遥感：对波长0.30.4微米的紫外光的主要遥感方法是紫外摄影。 5、微波遥感：对波长 11000毫米的电磁波（即微波）的遥感。微波遥感具有昼夜工作能力，但空间分辨率低。雷达是典型的主动微波系统，常采用合成孔径雷达作为微波遥感器。 现代遥感技术的发展趋势是由紫外谱段逐渐向 X射线和射线 扩展。从单一的电磁波扩展到声波、引力波、地震波等多种波的综合。3.18 以陆地卫星TM图像的波段为例，说明怎样进行真彩色合成和假彩色合成

35、？假彩色合成图像有什么特殊用途？合成假彩色图象就是直接选择RGB分别对应的波段就可以直接合成了，比如对于TM影像，选择RGB波段为4，3，2波段则假彩色合成的图象中RGB分别对应的是红外，红色和绿色波段，合成后图象中红色表示的就是植被，3.19 什么是遥感数字图像处理?它包括哪些内容? 对遥感图像进行一系列的操作，以求达到预期目的的技术称作遥感图像处理。遥感图像处理可分为两类：一是利用光学、照相和电子学的方法对遥感模拟图像（照片、底片）进行处理，简称为光学处理；二是利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，从而获得某种预期结果的技术，称为遥感数字图像处理。遥感数字图像处理，根据抽象程度不同可分为

36、三个层次：狭义的图像处理、图像分析和图像解译。狭义的图像处理着重强调在图像之间进行变换。图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和量测，从而建立对图像的描述。图像解译是进一步研究图像中各目标物的性质、特征和它们之间的相互关系，并得出对图像内容的理解以及对原来地面客观地物、场景的解译，从而为生产、科研提供真实的、全面的客观世界方面的信息。图像理解是借助知识、经验进行遥感图像解译的过程。遥感数字图像处理大致可分为以下几种：1.图像转换。2.数字图像校正。3.数字图像增强。4.多源信息复合。5.遥感数字图像计算机解译处理。3.20 遥感图像校正3.20.1 试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤

37、。 遥感图像多项式纠正法的基本思想是回避成像的空间几何过程，而直接对影像变形的本身进行数学模拟，认为图像变形规律可以看做为平移、缩放、旋转、仿射、偏扭和弯曲以及更高次的基本变形的综合作用结果。这种方法纠正的基本过程是利用有限个地面控制点的已知坐标，解求多项式的系数，然后将各像元的坐标代入多项式进行计算，从而求得纠正后的坐标。多项式纠正法必须首先选择控制点，这些控制点在整幅图像中应均匀分布，点的数量应超过多项式系数的个数。3.20.2 说明遥感图像几何变形误差的主要类型。遥感图像的几何变形误差可分为静态误差和动态误差两大类。（1）静态误差是指在成像过程中，传感器相对于地球表面呈静止状态时所具有的

38、各种变形误差。（2）动态误差则主要是由于在成像过程中地球的旋转所造成的图像变形误差。静态误差又可分为内部误差和外部误差两类变形误差。内部误差主要是由于传感器自身的性能、技术指标偏离标称数值所造成的，它随传感器的结构不同而异，误差较小不做讨论。外部变形误差指的是传感器本身处在正常工作的条件下，由传感器以外的各因素所造成的误差。3.20.3 遥感影像变形的主要原因是什么？遥感平台位置和运动状态变化的影响地形起伏的影响地球表面曲率的影响大气折射的影响地球自转的影响3.20.4 什么是遥感图像大气校正？为什么要进行遥感图像大气校正？3.20.5 因大气辐射引起的辐射误差，其相应的校正方法有哪些?对大气

39、散射校正有三种方法：野外波谱测试回归分析法；通常通过将野外实地波谱测试获得的无大气影响的辐射值与卫星传感器同步观测结果进行分析计算，以确定校正量；辐射传递方程计算法：测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐射量；波段对比法：在特殊条件下，利用某些不受大气影响或影响很小的波段来校正其他波段。3.21 遥感图像增强3.21.1 图像增强的主要目的是什么?包含的主要内容有哪些?图像增强的主要目的有：改变图像的灰度等级，提高图像对比度；消除边缘和噪声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化图像；合成彩色图像；压缩图像数据量，突出主要信息等。图像增强的主要内容有：空间域增强、频率域增强、彩色增强、多图像代数运

40、算、多光谱图像增强等。3.21.2 直方图均衡化采用何种变换函数? 直方图规定化的基本原理是什么? 累积直方图曲线即为直方图均衡化的基本变换函数。直方图规定化的原理是对两个直方图都均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图。以此均匀直方图起到媒介作用，再对参考图像做均衡化的逆运算即可。3.21.3 何谓图像锐化?图像锐化处理有几种方法?试述Laplace算法的特点。（1）图像锐化的概念：为了突出边缘和轮廓、线状目标信息，可以采用锐化的方法。锐化可使图像上边缘与线性目标的反差提高，因此也称为边缘增强。（2）图象锐化处理的方法：1 梯度法 2 Roberts梯度 3 Prewitt和Sobel梯度 4

41、Laplace算法 5 定向检测（3）Laplace算法的特点Laplace算子检测的是变化率的变化率，是二阶微分，在图像上灰度均匀和变化均匀的部分，根据Laplace算子计算出的值为0。因此，它不检测均匀的灰度变化，产生的图像更加突出灰度值突变的部分。3.21.4 何谓图像平滑?什么是均值滤波？什么是中值滤波？图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波

42、模板，即去掉目标象素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值. 实现方法： 1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数

43、个数据进行排序 2：用排序后的中值取代要处理的数据即可 中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大. 中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法 中值滤波原理 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）

44、=medf(x-k,y-l),(k,lW) ，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。3.21.5 什么是多光谱空间?什么是主成分变换？主成分变换的应用意义是什么?多光谱空间是一个n维坐标系，每一个坐标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空间中的一个点。K-L变换又称为主成分变换（principal component analysis）或霍特林（Hotelling）变换。它的原理如下：对某一n个波段的多光谱图像实行一个线性变换，即对

45、该多光谱图像组成的光谱空间X乘以一个线性变换矩阵A，产生一个新的光谱空间Y，即产生一幅新的n个波段的多光谱图像。其表达式为Y=AX式中：X为变换前多光谱空间的像元矢量；Y为变换后多光谱空间的像元矢量；A为一个nn的线性变换矩阵。根据以上的分析可将K-L变换的应用归纳如下。（1） 数据压缩。经过主成分变换，多光谱图像变成了新的主成分图像，像元的亮度值不再表示地物原来的光谱值。但变换后的前几个主分量包含了绝大部分的地物信息，在一些情况下几乎是100%，因此可以只取前几个主分量，既获得了绝大部分的地物信息，又减少了数据量，如TM图像，经主成分变换后可只取前3个主分量，波段数由7个减少到3个，数据量减

46、少到43%，实现了数据压缩。（2）图像增强。主成分变换的前几个主分量包含了主要的地物信息，噪声相对较少；而随着信息量的逐渐减少，最后的主分量几乎全部是噪声信息（如MSS数据中的条纹）。因此，主成分变换突出了主要信息，抑制了噪声，达到了图像的目的。（3）分类前预处理。多波段图像的每个波段并不都是分类最好的信息源，因而分类前的一项重要工作就是特征选择，即减少分类的波段数并提高分类效果。主成变换即是特征选择最常用的方法。3.21.6 以陆地卫星TM图像和SPOT4的全色波段图像为例，说明TM图像和SPOT图像融合的优越性。Landsat的TM有7个波段，有丰富的光谱信息，其空间分辨率为28.5m（重

47、采样后为30m）；SPOT的全色波段（0.510.73m）是一个单波段图像，但它的空间分辨率大大提高，可达到10m。将这两种图像复合，产生的具有l0m分辨率的7个波段的新图像具有以上两种图像的优点，既提高了图像的空间分辨率，又保留了TM丰富的光谱信息。因此，图像复合的方法可以综合不同传感器图像的优点，大大提高图像的应用精度。3.21.7 至少给出四种典型的图像卷积运算模板(算子)及其在图像处理中的作用3.22 遥感图像分类3.22.1 简要说明ISODATA法的基本内容。答：ISODATA（iterative self-organizing data analysis techniques a

48、lgorithm），称为“迭代自组织数据分析技术”。前面所述的初始类别参数的选定方法，其所选的参数一般是比较接近的。他只是对图像进行了初始的判别，要将其调整为实际的基准类别参数，需要运用逐步趋近的算法。ISODATA算法就是这种类型。主要环节是聚类、集群的分裂和集群的合并等处理。第步：指定控制参数。第二步：聚类处理。第三步：类别的取消处理。第四步：判断迭代是否结束。第五步：类别的分裂处理。第六步：类别的合并处理。ISODATA法的实质是以初始类别为“种子”进行自动迭代聚类的过程，它可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，其各个参数也在不断地聚类调整中逐渐确定，并最终构建所需要的判别函数。3.2

49、2.2 简述遥感图像计算机分类的一般原理。遥感图像分类就是把图像中的每个像元或区域划归为若干类别中的一种，即通过对各类地物的光谱特征分析来选择特征参数，将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将影像内各个像元划分到各个子空间中去，从而实现分类。3.22.3 简述遥感图像计算机分类的一般流程。遥感图像计算机分类处理的基本过程，包括原始图像的预处理、训练区的选择、特征选择和特征提取、分类、检验结果以及成果输出等。(1)原始图像的预处理原始图像的预处理（preprocessing）就是指对观测数据作成像处理，以及图像的几何校正、辐射校正、量化、采样、预滤波、去噪声等处理，以便获得一幅比较清晰、对比度强

50、、位置准确的图像以提高分类精度。(2)训练区的选择从待处理数据中抽取具有普遍性、代表性的数据作为训练样本。训练区选择得准确与否，训练样本数是否足够，关系到分类精度的高低。在监督分类中，训练区选择的最好的办法是选择一、两个典型区域，各类地物全有，进行实地调查，调查时，对照实地将被分类的遥感影像，一一识别，在图上标好，再到计算机上将这些数据提出。如果受客观条件的限制，可以借助于地图、航片或其他专题资料进行选择等。在上述资料都没有的情况下也可以先做非监督分类，在分类结果中选择训练区。(3)特征选择和特征提取特征选择（feature selection）是从众多特征中挑选出可以参加分类运算的若干个特征

51、。特征提取（feature extraction）是在特征选择之后，利用特征提取算法从原始特征中求出最能反映其类别特性的一组新特征，完成样本空间到特征空间的转换。通过特征提取既可以达到数据压缩的目的，又提高了不同类别特征之间的可区分性。(4)图像分类运算图像分类运算（classification）就是根据影像特点和分类目的设计或选择恰当的分类器及其判别准则，对特征矢量集进行划分，完成分类工作。(5)检验结果主要是对分类的精度与可靠性进行评价。进入传感器的遥感信息由于受传感器空间分辨率和光谱分辨率的限制，常常得到混合的信息。有时地物本身就是混合在一起的，例如植被覆盖下的土壤。因此不存在理想的分类

52、器，加上“同物异谱”、“异物同谱”现象的存在，错分的情况普遍存在，因此，分类后都必须进行检验，错分像元所占的比例越小，则分类结果越佳。(6)结果输出包括分类结果图像的输出，以及分类结果的统计值，例如各类别的地物占地面积、类别集群的统计中心和方差等。3.22.4 什么是监督分类，什么是非监督分类？简述监督分类和非监督分类的异同。1)监督分类是基于对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的知识，即已经知道它所对应的地物类别，于是可以利用这些样本类别的特征作为依据来判断非样本数据的类别。2)非监督分类是遥感图像地物的属性不具有先验知识，纯粹依靠不同光谱数据组合在统计上的差别来进行“盲目分类”，事后

53、再对已分出各类的地物属性进行确认的过程。3)异:a. 监督分类对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的知识，即已经知道它所对应的地物类别;非监督分类对于遥感图像地物的属性不具有先验知识。b. 监督分类以样本类别的特征作为依据可直接判断非样本数据的类别；非监督分类仅凭据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，随其自然地进行盲目的分类，并不确定类别的属性，其属性是通过事后对各类的光谱响应曲线进行分析，以及与实地调查相比较后确定的。4)同: 都是依据地物的光谱特性的点独立原则来分类的，且都采用的是统计方法。3.22.5 比较绝对值距离、马氏距离、欧氏距离判别函数之间的异同点。1绝对值距离也叫出租汽车距

54、离或城市块距离。在二维空间中可以看出，这种距离是计算两点之间的直角边距离，相当于城市中出租汽车沿城市街道拐直角前进而不能走两点连接间的最短距离。绝对值距离的特点是各特征参数以等权参与进来，所以也称等混合距离。2欧几里德距离欧几里德距离（Euclidean）距离就是两点之间的直线距离（以下简称欧氏距离）。欧氏距离中各特征参数也是等权的。绝对值距离和欧几里德距离都称为闵可夫斯基（Minkowski）距离（以下简称闵氏距离）（1）闵氏距离与特征参数的量纲有关。有不同量纲的特征参数的闵氏距离常常是无意义的。（2）闵氏距离没有考虑特征参数间的相关性。而哈拉诺比斯距离解决了这个问题。3马哈拉诺比斯距离与前

55、两种距离不同，马氏距离是一种加权的欧氏距离，它是通过协方差矩阵来考虑变量相关性的。3.22.6 遥感图像计算机分类中存在的主要问题是什么？未充分利用遥感图像提供的多种信息提高图像分类精度受到限制大气状况的影响下垫面的影响其他因素的影响3.22.7 简述遥感图像计算机监督分类的基本过程。所谓监督分类是指由用户在计算机屏幕上用鼠标画出典型类别的图斑，比如用户要对图像分出5种类别的地物，则用户分别画出这5类地物对应的图斑，每类图斑数目不限定为1个，可以多个，不同类别的图斑数目也不必一定相等。画出每类地物对应的图斑时，也可以不完全沿着图斑的边界，只要在图斑内勾划出一个闭合区域即可。系统要求用户对各类地物给出一个编码。这个过程叫做对计算机“训练”，用户画出的各类图斑叫做训练区或训练样本。训练完毕，计算机系统分析每类训练样本图斑内像元灰度向量的特点，用统计学的方法对图像整体进行自动分类。这种用户参与监督指导下的分类称作监督分类。当然，用户给出的每类图斑的数目越多，图斑划定越准确，分类效果就越好。一般说来，图斑类别不要太多，通常在8类以下。监督分类通常按以下步骤进行操作：