遥感复习重点(共5页)

1、精选优质文档-倾情为你奉上遥感复习重点(仅供参考)(一) 名词解释：1. 电磁波谱：电磁波是振荡的电磁场在空间的传播。电磁波传播是以场的形式表现出来，因此其在空间中的传播是不需要媒介的，即在真空中也能传播。电磁波是横波。射线，x射线，紫外线，可见光，红外线，微波，无线电波等都是电磁波，这些电磁波按波长或频率的大小顺序排列起来制成的图表叫电磁波谱。（电磁波谱按照波长由短至长可依次分为：射线，x射线，紫外线，可见光，红外线，微波，无线电波。）2. 光谱曲线;在遥感系统中，光谱总是与太阳光相联系，光谱总是通过光谱曲线进行可视化表达，光谱曲线与传感器感知的波段相关，且与每个波段形成一一对应的关系（也叫

2、映射关系），同时光谱曲线总是在一定的参照下形成的曲线，实测光谱过程中的白版定标（测量）就是相当于把太阳辐射作为参照目标。3. 黑体：1860年，基尔霍夫就提出用黑体一词来说明能够全部吸收入射辐射能量的地物。黑体是一个理想的辐射体，也是一个可以与任何地物进行比较的最佳辐射体。所谓黑体是绝对黑体的简称，指在任何温度下对各种波长的电磁辐射的吸收系数恒等于1的物体。黑体的热辐射称为黑体辐射。4. 大气窗口：太阳辐射经过大气时，要发生反射，吸收和散射，从而衰减了辐射强度。我们就把受到大气衰减作用较轻，透射率较高的波段叫做大气窗口。对遥感传感器而言，只能选择透射率高的波段，才能形成质量好的遥感观测图像。5

3、. 反射光谱曲线：地物反射率随波长变化，以波长为横坐标，反射率作为纵坐标，将地物反射率随波长的变化绘制成曲线，即地物的反射率随波长变化的曲线，叫地物的反射光谱曲线。(二) 简答题;1. 辐射定律：1) 普朗克辐射定律;普朗克定义了一个常数（h）给出了黑体辐射的能量（Q）与频率（v）之间的关系：Q=hv.(式中h为普朗克常量，6.62610-34Js)；普朗克的关系式把电磁辐射的波模式与量子模式联系起来。电磁波的关系式为c=v入。其中c为电磁波的速率，即3108m/s 辐射能量与他的波长成反比，即辐射的波长越长，其辐射能量越低。2) 斯特藩-玻尔兹曼定律：M=T4为斯特藩-玻尔兹曼常数，M为辐射

4、通量密度。此式表明，随着温度的增加，辐射能的增加是很迅速的。当黑体温度增加一倍，辐射能将增加16倍。3) 基尔霍夫辐射定律：（不属于辐射三定律）在任一给定的温度下，地物单位面积上的辐射通量密度M与吸收率之比，对于任何地物都是常数，并等于该温度下同面积黑体辐射通量密度M黑。辐射通量密度是指辐射源在单位时间内，从单位面积上辐射出的辐射能量其数学表达式：M黑=M 基尔霍夫辐射表达式，根据发射率的定义可得出=M/M黑=：吸收率=发射率，即地物的吸收率越大，发射率也越大。4) 维恩位移定律：黑体辐射的峰值波长入max与热力学温度T的乘积是常量即：入max=b此表达式称为维恩位移定律，式中b=2.8978

5、10-3mK，又称维恩位移常数。由维恩位移定律可知，黑体温度增加时，黑体温度增加时，其辐射曲线的峰值波长像短波方向移动。2. 主成分分析（PCA）:是一种投影算法是在计算后去掉无用波段。1) 读取影像：（定义到数组里）用数组代替RS数据立方体，转换维数（三维转二维）。2) 求均值：减去均值，相当于平移坐标原点到均值处。3) 求协方差矩阵：两个矩阵相乘/（象元-1）4) 求特征值特征向量：（求出来的为正交的，垂直，单位化）5) 建立一个新的坐标系：投影在新的坐标轴上，新的基空间上。3. N-FINDER：（过程及优缺点）1) 首先定义数组及其类型，然后循环波段个数，逐个读取每个波段，将遥感图像读

6、取到三维数组中；2) 采用本征维数估计算法（如HFC）估计高光谱遥感影像的虚拟维数，确定端元的个数P；3) 采用数据投影压缩算法（如主成分分析、独立成分分析算法）压缩图像至P-1维，这样处理的目的是满足N-FINDER算法的行列式计算；4) 首先初始化一个P维的全为一的行向量，随机初始化图像上P个像元，然后用N-FINDER算法计算初始化的这P个像元的体积，标记为VO；5) 循环图像上的每个像元，用每个像元依次替代这P个像元，求取P个体积，保留最大体积，同时保留最大体积时，像元在初始化矩阵中的位置；6) 最后循环完所有的像元，记录最后保留的端元向量及位置。N-FINDER算法的优点：.有效利用

7、了矩阵的求解体积公式；.简单易行，同时降维可以有效的减少运算量，提高运算效率。缺点：.随机的初始化导致提取的端元不稳定；.N-FINDER算法适合高光谱影像，多光谱影像由于波段较少，无法应用于降维处理。4. 大气的散射作用：（主要发生在可见光区）太阳辐射与大气中气体分子和微粒相互作用会发生散射现象。大气粒子的散射有三种情形：1) 大气尘埃和烟雾形成相当大的不规则的微粒，他引起一个强烈的向前朝向顶点的散射，伴随着小程度的反向散射。2) 大气分子在形状上更加对称，优先形成向前和向后的具有特色的散射模式，但是几乎不显著朝向顶点散射。3) 大的水滴引起显著的向前朝向顶点的散射，伴随着比较小的向顶点的反

8、向散射。根据太阳辐射的波长与发生散射作用微粒大小之间的关系，散射作用可分为三种： 瑞利散射：条件：当大气中的粒子粒径比电磁波波长小得多。散射物质：大气中的各种分子、原子及其其他极小粒径的颗粒；主要发生在干洁空气中波长：可见光明显被散射；波长大于1um时瑞利散射可以忽略；瑞利散射的强度与波长的4次方成反比所以波长越短，散射越厉害。 米氏散射：条件：大气中的粒子粒径与电磁波波长相当散射物质：可见光和近红外均可发生，作用的波段通常比瑞利散射要长；气溶胶对红外线的米氏散射明显；在通常的天气下，瑞利散射占主导；但在灰暗的天气下米氏散射也很突出。 非选择性散射：条件：大气中的粒子粒径比电磁波波长大很多散射

9、物质：较浓的气溶胶，表现为云朵或者大雾等波长：对波长没有选择性，任何波长均被散射实例：非选择性散射，使不同波长的可见光均匀散射，所以云雾看起来是白色灰色的。5. 三种遥感模式：依据遥感传感器探测能量的波长和研究的需要，一般可概括为三种基本的遥感模式：1) 可见光/近红外遥感：是最简单的一种遥感模式，即传感器记录地球表面反射太阳辐射的能量，此类遥感主要集中在可见光和近红外波段。2) 第二种遥感模式是传感器记录地表自身所发射的辐射能量，此类遥感主要集中在热红外波段，称为热红外遥感模式。3) 第三种遥感模式是传感器自身发射出能量然后探测并记录地表对该能量的反射。此类传感器属于主动传感器，即通过自己发

10、射能量而感知，因此这种遥感模式独立于太阳辐射和地表辐射。(三) 实验题：1. 配准：（配准可分两类，影像对影像的配准；影像对地图的配准）配准的目的：为没有地理坐标的影像添加地理坐标。（具体步骤见实验报告三）1) 影像对影像的配准：A. 首先同时打开并显示两幅影像，一幅有地理坐标，一幅没有地理坐标。B. 选择Map下面的Registrationselect GCR：image to image，选择影像对影像的配准。C. 分别选择基影像和Warp影像。有地理坐标的作为基影像，没有地理坐标的作为Warp影像。D. 在图像上选择地面控制点（尽量选择河流交汇处，湖边，街道交界处，在山区尽量多选一些点，

11、这样才能使配得准确一些），一般选择12控制点以上，同时确保均方根误差小于0.5个像元，控制点选择要分布均匀；E. 将选择好的控制点保存下来；F. 在Map下面的Registration中选择Warp form GCPs：Image to Image；G. 根据弹出的窗口提示分别选择Warp影像和Base影像，然后保存；H. 配准后发现图像被放大，需要转换回去；I. 点击Basic Tools下的Resize Data，选中需要转换的影像；J. 将像元大小设为30米，保存。2) 影像对地图的配准A. 首先打开一幅影像，再打开一幅矢量地图。（需要通过打开矢量窗口再打开地图。）B. 在Map下面的R

12、egistration中选择影像对地图的配准。C. 在图像上选择控制点，选择尽量多的点。D. 控制点选择之后的操作与影像对影像的配准方法相同。2. 拼接：把几幅相邻的影像拼接成为一幅影像，在一幅影像上看到的内容增多了。（具体步骤见实验报告四）1) 打开需要做拼接的数据（.tif格式遥感图像）。2) 首先分别对各个波段进行一些拼接前的处理。先做辐射定标（在Basic Tools下面的Preprocessing中的陆地卫星定标），每个波段都要做。3) 然后是做波段合并（在Basic Tools下面的Layer Stacking或者File下的Save File As），合成两幅影像，并为每个波段添

13、加波长信息。4) 对两幅影像分别进行边缘裁剪。（打开合成好的影像在图上点击ROI Tool即可进行裁剪）裁剪之后保存。5) 在Map下面的Mosaicking中点击Georeferenced。6) 然后输入裁剪后的影像，对影像进行编辑，将云量较小的放在上面，设置羽化距离，一幅影像定为自调，一幅设为固定。7) 点击应用，然后查看拼接结果。（若不满意可增大羽化距离再看结果。）3. 大气校正(FLAASH): 大气校正的目的:是消除大气和光照等因素对地物反射的影响。广义上讲获得地物反射率，地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据，用来消除大气中水，二氧化碳，甲烷和臭氧等物质对地物反

14、射的影响，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。(具体步骤见实验报告二)Spectral下的FLAASH1) （打开.tif格式遥感图像）先做辐射定标（选择一个波段进行操作，选择TM5，更改日期、太阳高度角、定标的波段、选择校正类型、定标的类型、更正参数）2) 做波段合并，（在合并的文件Layer上面点击右键，选择Edit header 为每个波段添加波长信息，同时注意选择波长的单位。）然后添加波长，全波半波宽。3) 转换数据格式（转换为BIL或BIP）（ENVI主菜单中的Basic Tools下的Convert data, 将原始影像转换成BIL即可。）4) 设置尺度因子10.000005) 在桌面上创建一个文件夹用来存放输出数据及中间结果。6) 输入中心经纬度。（中心经纬度根据MTL结尾的元文件求均值获取。）7) 选择传感器类型。8) 添加其他信息如：时间，大气模型，DEM9) 运行（若不能运行则分块运算）10) 波段运算（Band Math b1/10000