2023年武汉大学考研专业课遥感原理真题解答

2023年武汉大学遥感原理真题解答

一、名词解释〔8*5〕

1、遥感

指在高空和外层空间的各种平台匕运用各种传感器猎取反映地表特征的各种参数，通

过传输，变换，处理，提取有用的信息，实现争论地物外形、位置、性质、变化及与环境的

相互关系的一门现代应用科学。

2、斯忒藩―玻耳兹曼公式

单位面积发出的总辐射能与确定温度的四次方成正比

2兀5k4

吟------=8T4

15c加

5是Boltzmann常数：5.6697xl0,m-2KT

热红外遥感就是利用这一原理探测和识别目标物的。

Eb=oTA4

Eb是物体热辐射能流密度(Eb=c*u/4.光速与能量密度的乘积除以4),单位为W/mA2；

T是物体温度；

O即为斯忒藩-玻尔兹曼常数；自然界中0=5.67*10A-8W/(ni”*KA4)。

该定律描述了黑体福射(在全部波长范围内)能流密度随外表温度的变化规律。

3、比辐射率

物体在温度T,波长A处的辐射出射度Ml(T,A)与同温度，同波长下的黑体辐射出

射度M2(T,A)的比值。

4、无选择性散射

大气中粒子的直径比波长大得多时发生的散射称为无选择性散射。这种散射的特点是散射

强度与波长无关，凡在符合无选择性散射条件的波段中，任何波长的散射强度一样。例如：云、

雾粒子直径虽然与红外线波长接近，但相比可见光波段，云雾的水滴粒子直径就比波长大的多了,

因而对可见光中各个波长的光散射强度一样，是故我们所看到的云雾是白色的，而且从任何

角度看都是白色。

5、双向反射比因子

不同灰阶参考板的双向反射比因子随角度变化的特性，并说明白参考板在野外太阳入射

角不断变化条件下使用,双向反射比的校正显得格外必要。在遥感应用中，地物-参考板-地

物-参考板的测量过程，是在太阳天顶角不断变化的状况下进展的，假设参考板是抱负的朗

伯体，则反射比因子将不取决于入射光的条件。然而，一般所研制的参考板不行能成为抱负的

朗伯体，从而造成反射比的误差.因此，为了获得较高精度的测量结果，参考板的双向反

射比因子确实定是格外必要的。

6、资源卫星

用于勘测和争论地球自然资源的卫星。它能"看透"地层，觉察人们肉眼看不到的地下宝

藏、历史古迹、地层构造，能普查农作物、森林、海洋、空气等资源，预报各种严峻的自然

灾难。资源卫星利用星上装我的多光谱遥感设备，猎取地面物体幅射或反射的多种波段电

磁波信息，然后把这些信息发送给地面站。由于每种物体在不同光谱频段下的反射不一样，

地面站接收到卫星信号后，便依据所把握的各类物质的波谱特性，对这些信息进展处理、判

读，从而得到各类资源的特征、分布和状态等具体资料，人们就可以免去四处奔波，实地勘测

的辛苦了。资源卫星分为两类：一是陆地资源卫星，二是海洋资源卫星。陆地资源卫星

以陆地勘测为主，而海洋资源卫星主要是查找海泮资源。

7、红外彩色片

又称假彩色像片。指用彩色红外摄影拍摄的像片。记录景物反射的绿、红、近红外光，

并在像片上呈现由蓝、绿、红3色组成的假彩色影像。本质上也是一种多波段摄影像片。只

是集三波段摄影、假彩色合成成像于同一感光胶片。是一种具有3层乳剂的假彩色片，有负片

和反转片两种，摄影时加黄色滤色镜吸取蓝光，负片获假彩色负像，由黄、品红、青3色

组成：反转片获假彩色正像，由蓝、绿、红三色组成。最早用于军事侦察，利用绿色植物对

近红外光的猛烈反射（在像片上呈红色影像）来识别非自然植物的绿色伪装。现广泛应用于农、

林、植被资源和植物病虫害调查，并在地质、地理、水文、海洋、环境污染监测等很多领域

得到应用。除3层彩色红外片外，还有两种双层假彩色片，一种只记录红光和近红外光而形成

由绿和红色组成的假彩色影像：一种只记录绿和近红外光而呈蓝和红色组成的假彩色影像，如

苏联常用的CH—2型和CH—5型双层假彩色红外像片。彩色红外像片具有颜色明媚、信息丰

富的特点，是一种具有良好判读性能的遥感影像资料。

8、方位区分力

方位区分力是指相邻的两束脉冲之间，能区分两个目标的最小距离。

9、监视分类方法

监视分类的思想：依据的样本类别和类别的先验学问，确定判别函数和相应的判别准则，

其中利用确定数量的类别函数中求解待定参数的过程称之为学习或训练，然后将未知类别的样

本的观测值代入判别函数，再依据判别准则对该样本的所属类别作出判定。过程：1）确定

每个类别的样区

2）学习或训练

3）确定判别函数和相应的判别准则

4）计算未知类别的样本观测值函数值

5）按规章进展像元的所属判别

10、高光谱遥感

高光谱遥感是高光谱区分率遥感的简称。它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热

红外波段范围内，猎取很多格外窄的光谱连续的影像数据的技术,其成像光谱仪可以收集到上

百个格外窄的光谱波段信息。

高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域，它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体

获得有关数据，它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。高光谱遥感的消灭是遥感界的一场

革命，它使原来在宽波段遥感中不行探测的物质,在高光谱遥感中能被探测。

二、分析论述题〔8*13〕

I、分析大气对辐射传输的影响及遥感器所接收辐射的构成（即有哪些辐射成分进入

遥感器）

从辐射传输方程可以看出，传感器接收的电磁波能量包含三局部：

1）太阳经大气衰减后照耀到地面，经地面反射后，又经大气其次次衰减进入传感器的

能量:

2)地而本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量：

3)大气散射、反射和辐射的能量

2、分析比照在垂直航向上，垂直中心投影与雷达斜距投影的主要变形特点

雷达图像是斜距投影，因此图像的变形与其他图像不同。影响空间判读主要表现在：①比

例尺失真，即离飞机远的影像比例尺大，反之比例尺小。这与全景相片正好相反。②地形起

伏引起的投影差变化与中心投影相片的位移相反。应留意，高山往往向飞机方向倾斜，如果猎

取立体像对，按常规方法观看立体，将是一个反立体。

3、试说明归一化植被指数(NDVI)的设计原理和应用意义

归一化差分植被指数(NDVI)NDVI=(红外.红)/(红外+红)

例NDVI=(MSS7-MSS5)/(MSS7+MSS5)

也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分别出来，以消退局部大气影响。

应用意义：可以利用NDYI监测植被，进而实现干旱监测

例：NDVI与中红外反演土壤湿度Ws

=aXExp(NDVI)-bXCH3+c

4、在一副遥感图像的灰度直方图中，峰值处于灰度值较低的一端，且感兴趣的信息

也在低灰度值局部.请设计一种非线性增加变换以突出所感兴趣的信息，并说明理由.运

用直方图均衡将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图，其实质是对图像进

行非线性拉伸，重安排图像像元值，使确定灰度范围内的像元的数量大致相等。特

点是：(1)各灰度级所占图像的面积近似相等

(2)原图像上频率小的灰度级被合并

(3)增加图像上大面积地物与四周地物的反差，同时也增加图像的可视度。

(4)假设输出数据分段级较小，则会产生•个初步分类的视觉效果。

(5)具体增加效果不易把握,只能全局均衡

5、分析比较K-L变换和K-T变换的原理和应用意义。

K-L变换也称主.重量变换，是指由原始图像数据协方差矩阵的特征值和特征向量建立起来

的变换核，将光谱特征空间原始数据向量投影到平行于地物集群椭球体各构造轴的主成分方向，

突出和保存主要地物类别信息。原理：也是一种线性变换，是就均方误差最小来说的最正确正

交变换：是在统计特征根底上的线性变换。对于遥感多光谱图像来说，波段之间往往存在很大

的相关性，从宜观上看，不同波段图像之间很相像。从信息提取侑度看•，有相当大的数据量是

多余的，重复的。K—L变换能够把原来多个波段中的有用信息尽量集中到数目尽可能少的

特征图像组中去，到达数据压缩的目的；同时，K-L变换还能够使的特征图像之间互不相

关，也就是使的特征图像包含的信息内容不重叠，增加类别的可分性。几何意义：把原始特征

空间的特征轴旋转到平行于混合集群构造轴的方向匕应用意义：用来进行图像增加、特征选

择和图像压缩的处理方法。

K-T变换也称穗帽变换，是指依据阅历确定的变换矩阵将图像投影综合变换到三维空间,

其立体形态形似带缨植的帖子，变换后能看到视相的最大剖面,充分反映植物生长枯萎程度、土

地信息变化，大气散射物理影响和其它景物变化程度的•种线性特征变换的图像处理方法。原理：

它也是一种线性特征变换，槐帽变换的变换矩阵依据阅历确定,应用意义：在MSS图像中,

土壤类地物各波段亮度值的比值相对地不受太阳入射角，大气朦翳或土壤类型的变化影响，这就

意味着土壤在特征空间（光谱空间）的集群，随亮度的变化趋势沿从坐标原点动身的同一根

辐射线方向上消灭。其次个特点是，假设把土壤和植被的混合集群投影到MSS5和MSS6

波段图像所组成的特征子空间中，形成•个近似的帽状三角形，见图8-5。土壤亮度变化轴

（上面讲的辐射线）ISB为穆帽的底边，帽上面各局部反映了植物生长变化状况，植物株冠

的绿色进展到顶点（最旺盛时在帽顶〕以后渐渐枯黄，枯黄过程是从帽顶沿着一些称为帽穗的

路径回归到土壤底线（因此有蜴帽之称）。

6、简述农作物遥感估产的步骤及内容

（1）计算植被指数

①比值植被指数：RVI=IR/RED：

②归一化差异指数：NDVI=（IR-RED）/（IR+RED）；

③垂直植被指数：PVI=（（PSR-PVR）2+（PSIR-PVIR）2|l/2,

式中：PSR一一土馔在红光光谱段反射率；

PVR——植被冠层在红光光谱段反射率；

PSIR一一土壤在近红外光谱段反射率；

PVIR——植玻冠层在近红外光谱段反射率。

（2）确定植被指数与叶面积指数之间的关系及与作物产量的关系

可见光和近红外波段反射率组成的植被指数随作物冠层状态参数变化呈有规律变化。冠

层状态的指标，主要有叶面积指数LAI,其为单位面积上植被叶片面积。

光合作用一一干物质积存一一叶面积增长一一生物量增加，生物量与叶面积指数LAL

叶干生物量有很好的相关关系,随叶面积指数及干生物量的增加而增加。

<3）确定植土比

植土比的定义是：某•地区作物的种植面积与该地区土地面积之比。它是另•个打算反射

光谱特性的独立因子，它是联系遥感植被指数与作物种植面积的中间参数。植土比与叶面积指

数相互独立。

<4）分析遥感植被指数与植土比和叶面积指数的综合关系，并据此进展作物估产

像元光谱反射率和植被指数是植土比和叶面积指数的二元函数。一个地区作物总产的线

性相关因子1^=平均叶面积指数LAI*植土比kw

实例:气象卫星人面积冬小麦估产

I）卫星资料的选用

对AVHRR5个波段的数据可以用不同的数学方法加以组合，得出不同的组合模式。比

值模式G=PCH2/PCHI对绿色植物反响较敏感，可用比值植被指数G建立与单产的关系。

由于大气状况的影响，往往导致比值植被指数偏小，不能准确反映地面状况，可承受几天内

资料中最大的一次作为小麦的实际比值植被指数值.

2）对产麦区分层

气象卫星资料所反映的小麦长势是地面的实况，但由于地形,气候的差异，通常不是同一

发育期的水平。通常可依据冬小麦返青、拔节期资料及卫星资料，对产麦区进展分层，然后

按层建立估产模式。

3）建立预报模式

冬小麦单产与比值植被指数G也根本上呈线性关系。各像元点的比值植被指数值进展

不同区间的组合，用逐步回归方法计算。

4）冬小麦估产预报

选定当年某时间的资料后，先把各层的植被指数值订正到预报模式所对应的积温水平上，再

计算各层的平均植被指数值，代入模式进展预报。

Un?UmUn?

7、以以下图：假设有红、绿、蓝三原色分别位于红：0.61；绿：0.54：蓝：0.47

四周，将这三点连成三角形，以此为根底找到他们的补色位置，说明补色黄、品红、

青的波长和饱和度。

当两个色光混合成白色色光时，则将这两个色光的主波长定义为互补波长，但在不同光源

下补色的主波长是会有所不同的；在色度图上，任何通过光源的直线，其对光谱轨迹所截的任

两点波长即为相对应的互补波长，而这一对互补波长的光称为补色。在自然界中每一种颜色都

有其主波长，都可以找到与之相应的互补波长和补色。饱和度是指颜色的明媚程度，也称颜

色的纯度。饱和度取决于该色中含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大，饱和度

越大：消色成分越大，饱和度越小。

补色黄、品红、吉的波长为O.55um,0.61um,0.49um。饱和度为：0.90.0.86

8、简述GPS定位的原理及其在遥感中的应用

GPS定位的原理：24颗GPS卫星在离地面1万2千公里的高空上，以12小时的周期

围绕地球运行，使得在任意时刻，在地面上的任意一点都可以同时观测到4颗以上的内星。

由于卫星的位置准确可知，在GPS观测中，我们可得到上星到接收机的距离，利用三

维坐标中的距离公式，利用3颗卫星，就可以组成3个方程式，解出观测点的位置（X.Y,Z）。

考虑到卫星的时钟与接收机时钟之间的误差，实际上有4个未知数，X、Y、Z和钟差，因

而需要引入第4颗卫星，形成4个方程式进展求解，从而得到观测点的经纬度和高程。

并实上，接收机往往可以锁住4颗以上的卫星，这时，接收机可按卫星的星座分布分成假

设干组，每组4颗，然后通过算法选择出误差最小的一组用作定位，从而提高精度。

由于卫星运行轨道、卫星时钟存在误差，大气对流层、电离层对信号的影响，以及人为

的SA保护政策，使得民用GPS的定位精度只有100米。为提高定位精度，普遍承受差分

GPS（DGPS）技术，建立基准站（差分台）进展GPS观测，利用的基准站准确坐标，与观测值

进展比较，从而得出一修正数，并对外公布。接收机收到该修正数后，与自身的观测值进展比

较，消去大局部误差，得到一个比较准确的位置。试验说明，利用差分GPS,定位精度可

提高到5米。

由于GPS在实时定位方面的优势，使得GPS与遥感图像处理系统的集成变得很自然。

例如：GPS在道路工程中的应用，目前主要是用于建立各种道路工程把握网及测定航

测外控点等。随着高等级大路的快速进展，对勘测技术提出了更高的要求，由于线路长，以

知点少，因此，用常规测量手段不仅布网困难，而且难以满足高精度的要求。目前，国内已

逐步承受GPS技术建立线路首级高精度把握网，然后用常规方法布设导线加密。实践证明，在

几十公里范围内的点位误差只有2厘米左右，