遥感概论-考研、考博试题答案汇总

1、一、名词解释陈程1成像光谱仪：通常的的多波段扫描仪将可见光和红外波段分割成几个到十几个波段对遥感而言，在一定波长范围内，被分割的波段数越多，即波谱取样点越多，愈接近联系波谱曲线，因此可以使得扫描仪在取得目标 地物图像的同时也能获得该地物的光谱组成这种既能成像又能获取目标光谱曲线的谱象合一的技术，称为成像光谱技术按该原理制成的扫描仪称为成像光谱仪。2光谱分辨率：遥感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小。即选择的通道数、每个通道的中心波长、带宽，这三个因素共同决定光谱分辨率。光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围越窄，光谱分辨率越高；波段数越多，光

2、谱分辨率越咼。3监视分类；监视分类首先要从研究区选择由代表性的训练场地作为样本。根据训练区提供的样本，通过选择特征参数如像素亮度均值、方差等，建立判别函数，据此对样本像元进展分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。4合成孔径雷达； 是利用遥感平台的前进运动，将一个小孔径的天线安装在平台的侧方，以代替大孔径的天线，提高方位分辨力的雷达。5叶面指数：叶面积指数又叫叶面积系数，是一块地上作物叶片的总面积与占地面积的比值。即：叶面积指数=绿叶总面积/占地面积。是反映作物群体大小的较好的动态指标。在一定的 范围内，作物的产量随叶面积指数的增大而提高。当叶面积增加到一定的限度后，田间郁闭， 光

3、照缺乏，光合效率减弱，产量反而下降。6. 波谱反射率：反射率为地物外表反射与入射的辐照度之比值。反射率分析乃是对实测的地物反射率和从遥感图像中提取的反射率数据进展处理和分析，用于鉴别地物和直接识别地物的方法。7. 地面反照率：即在地面以上某高度，用一个朝上的短波辐射表测量向下的太阳直接辐射加 上大气对太阳光的半球散射漫射辐射，用另一个朝下的短波辐射表测量地面向上的半球反 射辐射。后者与前者通量之比即为当地的地表反照率。&辐射能量：以辐射形式发射、转移，或接收的能量。9合成孔径雷达； 是利用遥感平台的前进运动，将一个小孔径的天线安装在平台的侧方，以代替大孔径的天线，提高方位分辨力的雷达。

4、10.水色遥感：利用紫外、可见、近红外光谱范围（380900nm）的多个高灵敏窄波段探测水体光学特征（如:离水辐射率）以及水色要求（叶绿素、悬浮泥沙以及黄色物质等 ）的技术。11空间分辨率： 也称地面分辨率，指象素能代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。12.监视分类；监视分类首先要从研究区选择由代表性的训练场地作为样本。根据训练区提供的样本，通过选择特征参数如像素亮度均值、方差等，建立判别函数，据此对样本像元进展分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。13.空间投影：空间投影所要研究的冋题根本包括两个方面，-是要解决由星载探测器获得的地理信息用什么

5、投影方式记录在图像平面上，形成人们所需的影像地图或地形图，其重点是为空间卫星摄影或扫描图像寻找和设计适宜的投影方案。二是将遥感图像转换成常规的地图投影（即把图像已有的投影变换成新编地图产品所选用的地图投影），其重点在于解决投影变换的理论和方法。14叶面指数：叶面积指数又叫叶面积系数，是一块地上作物叶片的总面积与占地面积的比值。即：叶面 积指数=绿叶总面积/占地面积。是反映作物群体大小的较好的动态指标。在一定的范围内，作物的产量随 叶面积指数的增大而提高。当叶面积增加到一定的限度后，田间郁闭，光照缺乏，光合效率减弱，产量反 而下降。15.主动遥感：active remote sensing。又称

6、有源遥感，有时也称遥测，指从遥感台上的人工辐射源，向目标物发射一定形式的电磁波，再由传感器接收和记录其反射波的遥感系统。其主要优点是不依赖太阳辐射，可以昼夜工作，而日一可以根据探测目的的不同，主动选择电磁波的波长和发射方式。主动遥感一般使用 的电磁波是微波波段和激光，多用脉冲信号，也有的用连续波束。普通雷达、侧视雷达，合成孔径雷达， 红外雷达、激光雷达等都属于主动遥感系统。传感器本身发射人工辐射，接收目标地物反射回来的辐射，这种探测地物信息的遥感即主动遥感。如雷达 即属于主动遥感。16高光谱遥感：高分辨率遥感，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，获取许 多非常窄的光谱连续

7、的影像数据的技术。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。17、空间分辨率： 也称地面分辨率，指象素能代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物 体能分辨的最小单元。18、 大气纠正；太阳光在到达地面目标之前 ，大气会对其产生吸收和散射作用。同样，来自目标地物的反射 光和散射光在叨叨传感器之前也会被吸收和散射。入射到传感器的电磁波能量除了地物本身的辐射以外还有大气引起的散射光，消除这些影响的处理过程称为大气校正。校正的方法有：利用辐射方程进展大气校正；利用地面实况数据进展大气校正；利用辅助数据进展大气校正。19、色度空间：又称颜色空间，指不同波长的电磁波谱与不同物质相互作用所

8、构成的色谱空间。颜色空间也称彩色模型（又称彩色空间或彩色系统它的用途是在某些标准下用通常可承受的方式对 彩色加以说明。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的阐述。位于系统的每种颜色都有单个点表示。现 在采用的大多数颜色模型都是面向硬件或面向应用的。颜色空间从提出到现在已经有上百种，大局部只是 局部的改变或专用于某一领域。科学研究中有不少逻辑性等方面比HS X更高的颜色空间。20、小波变换：以某些特殊函数为基将数据过程或数据系列变换为级数系列以发现它的类似频谱的特征， 从而实现数据处理。21、波谱分辨率： 指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的的最小波长间隔。间隔越小，分辨率越高。22、 密度分割

9、；在一张黑白遥感图像上，随地物的反射（或发射）电磁波强度的不同将有所不同的密度分布 如果在图像的最大密度和最小密度之间 ，人为地分成许多区间，并且将某一区间用同一种密度或同一种颜色 表示,不同区间那么用不同密度或不同颜色表示 ，我们称之为密度分割。23、全球定位系统： 是利用多颗导航卫星的无线电信号，对地球外表某地点进展定位、报时和对地表移动 物体进展导航的技术系统。24、遥感制图：通过对遥感图像的判读或遥感图像处理系统，对各种遥感资料进展增强、识别、分类的制 图技术。25、 监视分类；监视分类首先要从研究区选择由代表性的训练场地作为样本。根据训练区提供的样本，通过选择特征参数如像素亮度均值、

10、方差等，建立判别函数，据此对样本像元进展分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。26、 地物反射波光谱：指地物反射率随波长的变化规律。27、双向反射率分布函数bidirectional reflectanee distribution function、BRDF:是一个定义光线在不透明表反射的四次元函数，根本式为：人（型。），在这里也i是指光线的方向，另外宀是指光线反射的方向，除此之外，还有一个n代表法线，而在式子里的单位是 sr-1, sr就是球面度。28、 基尔霍夫定律；一个物体的波谱发射率等于它的波谱吸收率，即好的吸收体也是好的发射体。29、 瑞利散射；由半径小于波长的1/1

11、0以下的微粒引起的散射叫瑞利散射Reyleigh Scattering。30、大气窗口；由于大气对电磁波散射和吸收等因素的影响，使一局部波段的太阳辐射在大气中透过率很 小或根本无法通过，电磁波辐射在大气传输中透过率较高的波段称为大气窗口。目前在遥感中使用的一些大气窗口为：1. 0.31.15卩m：包括局部紫外光、全部可见光和局部近红外光。其中：0.30.4卩m：透过率约为 70%0.40.7卩m：透过率大于 95%0.71.1卩m：透过率约为 80%60%95%之间，其中1.551.75卩m通过率较高80%60%70%2. 1.41.9卩m：近红外窗口，透过率在3. 2.02.5卩m：近红外窗

12、口，透过率为4. 3.55.0卩m：中红外窗口，透过率为5. 8.014.0卩m：热红外窗口，透过率为80%6. 1.01.8 mm :微波窗口，透过率约为3540%左右7. 2.0 5.0 mm :微波窗口，透过率在5070%之间& 8.01000 mm :微波窗口，透过率为100%31、分辨率：分辨率是用于记录数据的最小度量单位，一般用来描述在显示设备上所能够显示 的点的数量（行、列），或在影像中一个像元点所表示的面积。32、 辐射亮度：表示面辐射源上某点在一定方向上的辐射强弱的物理量。辐射亮度的SI单位为 瓦/（球面度.米2 ）。33、维恩位移定律： 给出了黑体的发射峰波长与温度

13、的定量关系，指出随着黑体温度的增加、发射峰波长减小，两者呈反比关系？max = A/T。34、高光谱：光谱分辨率在 delta_lambda/lambda=0.01mm 数量级，这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段，光谱分辨率可达nm级。35、 小波分析（wavelet analysis）, 或小波转换（wavelet transform）是指用有限长或快速衰减的、称 为母小波（mother wavelet）的振荡波形来表示信号。该波形被缩放和平移以匹配输入的信号。小波变换分成两个大类：离散小波变换（DWT）和连续小波转换（CWT）。两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和

14、平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。36、热红外遥感：infrared remote sensing丨是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。探测 波段一般在0.76-1000微米之间。是应用红外遥感器如红外摄影机、红外扫描仪探测远距离外的植被 等地物所反射或辐射红外特性差异的信息，以确定地面物体性质、状态和变化规律的遥感技术。热红外遥感就是利用传感器收集、记录地物的热红外信息，并利用其来识别地物和反演地表参数温度、 湿度、热惯量等的技术系统。37、遥感平台：遥感中搭载传感器的工具称为遥感平台，按高度可分为地面平台、航空平台、航天平台。38、 成象光谱仪：通常的的多波段

15、扫描仪将可见光和红外波段分割成几个到十几个波段.对遥感而言，在一定波长范围内，被分割的波段数越多，即波谱取样点越多，愈接近联系波谱曲线，因此可以使得扫描仪在取得 目标地物图像的同时也能获得该地物的光谱组成.这种既能成像又能获取目标光谱曲线的谱象合一的技术，称为成像光谱技术.按该原理制成的扫描仪称为成像光谱仪39、电磁波谱：电磁波按波长或频率的大小顺序排列起来制成的图表叫做电磁波谱。40、近极轨卫星：卫星星下点进入南北极圈内的卫星轨道为近极地轨道。41、光谱分辨率；遥感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小。即选择的通道数、每个通道的中心波长、带宽，这三个因素共同决定光谱分

16、辨率。光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。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。42、色调：颜色彼此相互区分的特性。是地物电磁辐射能量在影像上的模拟记录，在黑白影像上表示为 灰度，在彩色影像上表现为色彩，它是一切解译标志的根底，也是航空像片判读中的重要标志。43、边缘检测：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的根本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括i深度上的不连续、ii外表方向不连续、iii丨物质属性变化和iv场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一

17、个研究领域。44、真实孔径雷达 ：以实际孔径天线进展工作的侧视雷达，称为真实孔径侧视雷达。要提高这种雷达的方位分辨率，只有加大天线孔径、缩短探测距离和工作波长。侧视雷达Side Looking Radar丨的天线不是安装在遥感平台的正下方，而是与遥感平台的运动方向形成角度，朝向一侧或两侧倾斜安装，向侧下方 发射微波，承受回波信号的。45、纹理特征：细小地物在影响上有规律地重复出现，它反映了色调变化的频率，纹理形式很多，包括 点、斑、格、垅、栅。在这些形式的根底上根据粗细、疏密、宽窄、长短、只直斜和隐显等条件还可再细 分为更多的类型。46、辐射传输方程 ：是指辐射源经大气层到达传感器的过程中电磁

18、波能量变化的数学模型。47、数字影象：又称数字图像。即数字化的影像。物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化 后的二维数字灰度序列。48、大气窗口 ：由于大气对电磁波散射和吸收等因素的影响，使一局部波段的太阳辐射在大气中透过率 很小或根本无法通过，电磁波辐射在大气传输中透过率较高的波段称为大气窗口。目前在遥感中使用的一些大气窗口为：1.2.3.4.0.31.15卩m：包括局部紫外光、全部可见光和局部近红外光。其中:0.30.4m:0.40.7 i m:0.71.1 i m:1.41.9 i m:2.02.5 i m:3.55.0 i m:透过率约为 透过率大于 透过率约为 近红外窗口,

19、 近红外窗口, 中红外窗口,70%95%80%透过率在透过率为透过率为5.6.7.8.014.0 i m：热红外窗口，透过率为1.01.8 mm :微波窗口，透过率约为2.0 5.0 mm :微波窗口，透过率在8.01000 mm :微波窗口，透过率为49、亮度温度：是描述一般地物的“等效"具有相等的辐射亮度时，以此时绝对黑体的温度等效地物的温度60%95%之间，其中1.551.75卩m通过率较高80%60%70%80%3540%左右5070%之间100%温度参数。即在一定的波段范围内，一般地物与绝对黑体相比,称此温度为地物的亮度温度。它表示地物的辐射量与具有多大温度的绝对黑体的辐射

20、相当，由于一般地物的比辐射率（见“发射率'条）£均小于1,故一般地物的亮度温度总是小于它的实际温度。50、地物波谱：地物的电磁波响应特性随电磁波长改变而变化的规律，称为地物波谱。51、视场：在扫描成像过程中一个光敏探测元件通过望远镜系统投射到地面上的直径或对应的视场角度。52、 趋肤深度：skin depth ,是指雷达信号功率从介质外表衰减到1/e倍时的深度（或降至37%的深度）.趋夫深度提供了一种指示雷达信号随着物质穿透能力变换的方法.。53、综合孔径雷达 :即合成孔径雷达，利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处 理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。

21、特点是分辨率高，能全天候工作，能有效地识别伪装和穿透 掩盖物。所得到的高方位分辨力相当于一个大孔径天线所能提供的方位分辨力。54、同步轨道：卫星运行太阳同步轨道是指卫星轨道平面与太阳入射光的角度保持一定固定的角度。55、植被指数：对于复杂的植被遥感，仅用个别波段和多个单波段数据分析比照来提取植被信息是相当 局限的。因而选用多光谱遥感数据经分析运算，产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值， 即所谓的植被指数。主要用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类别和估算植被生物量。56、图像增强：传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式 表现出来，当地物特征间

22、表现的灰度很小时，目视判读就无法识别，而图像增强的方法可以突出显示这种微小灰度差的地物特征， 图像增强的目的时为了改善遥感图像目视判读的视觉效果，以提高目视判读能力,它也是计算机自动分类的一种预处理方法。图像增强的实质时增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差。图像增强的方法分为光学增强和数字增强方法两种。57、最大似然分类 ；是监视分类方法之一，它是通过求出每个像素对于各类别的归属概率，把该像素 分到归属概率最大的类别的方法。二、问答题水体的反射率总体很低，小于百分之十，远低于其他大多数地物，因此遥感图像上水体或湿地都呈现为 深色调甚至黑色。对于清水在蓝绿光波段有较强反射，在其他可见光波段吸收都

23、很强，在近红外波段吸收 更强，使得反射率几乎是零。当水体中含有其他物质时，水体的反射光谱曲线会发生变化，如含有泥沙时 可见光波段的反射率会增加，反射峰值出现在黄红区，含有叶绿素时近红外波段反射率明显增加。这些特 征是遥感影像上分析水体泥沙含量和叶绿素含量的重要依据。2植被指数的含义及其应用利用卫星不同波段探数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数3遥感影像的几何纠正的主要方法及其特征几何纠正的主要方法包括几何粗校正和几何精校正几何粗校正是卫星运行和成像过程中引起的畸变而进展的校正；几何精校正是对残剩的系统误差和偶然误差的校正；其中几何精校正有又包括：（1）最邻近法其优点是计算简便处理速度快，而

24、且可以防止采样时像元值的改变，但这种方法可能会产生很明显的位置错误，尤其对于线性地物而言；（2）双线性内插法校正过后整个影像看上去比较自然，但其输出影像与输入影像相比有明显的变化，而且会降低影像的分辨率；（3）三次卷积法其特点是产生的影像比其他两种方法效果都好，但对输入像元值的改动是最大的，而且计算量的需要的地面控制点多；4多源遥感影像融合的主要方法及其特征5试述当前光学遥感开展的特点及其开展趋势特点及其开展趋势： 1多分辨率多遥感平台并存，空间分辨率、光谱分辨率及时间分辨率普遍提高；2微波遥感、高光谱遥感迅速开展；3遥感的综合运用不断深化；4商业遥感时代的到来；6论述遥感在自然灾害预测中的应

25、用及其缺乏7中巴遥感资源卫星数据的特点及其应用特点：其特点是用一颗星上的 CCD相机和红外相机分别覆盖了SPOT卫星上的HRV和Landsat卫星上TM 的主要波段；应用：它的研制、发射和运行成功，完毕了我国遥感应用全部依靠外国卫星遥感资料的历史，使我国 能实时接收覆盖我国全境及局部周边国家领土的卫星遥感数据。8中巴资源卫星光谱成像特征该卫星成像系统以不同的地面分辨率覆盖观测区域，即WFI的分辨率可达 256m,IR-MSS可达78m和156m,CCD为19.5m,3台成像传感器组成从可见光、近红外到热红外整个波普域覆盖观测地区的组合能力。9.影像数据几何纠正方法几何纠正方法包括几何粗校正和几

26、何精校正；其中几何精校正又可分为最邻近法、双线性内插法以及三次卷积法。10小卫星遥感系统11.植被指数计算方法植被指数根本描述归一化植被指数Normalized Difference Vegetati onIn dex增加在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范 围叶绿素吸收的差异。比值植被指数Simple Ratio Index在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶 绿素吸收的比值。增强植被指数Enhanced VegetationIn dex增强NDVI ,解决土壤背景和大气气溶胶对茂密植 被的影响大气阻抗植被指数Atmospherically Resista nt Vegetati o

27、nIn dex增强NDVI，更好地解决大气散射的影响。绿波段总和指数Sum Green Index绿色波段范围的整体光散射对植被冠层间隙的敏 感度。1）归一化植被指数Normalized Differenee Vegetation IndexNDVINDVI众所周知的一种植被指数，在LAI值很高，即植被茂密时其灵敏度会降低。其计算公式为:NDVI=（式1）值的范围是-11 , 一般绿色植被区的范围是0.20.8。2）比值植被指数Simple Ratio IndexSRSR指数也是众所周知的一种植被指数，在LAI值很高，即植被茂密时其灵敏度会降低。其计算公式为:P旳RPredSR=（式2）值的范

28、围是030+ ,般绿色植被区的范围是2 8。3）增强植被指数En ha need Vegetatio n In dexEVIEVI通过参加蓝色波段以增强植被信号，矫正土壤背景和气溶胶散射的影响。EVI常用于LAI值高,即植被茂密区。其计算公式为：2 5 （PredPelue +1丿 EVI=式3值的范围是-11，般绿色植被区的范围是0.20.8。4）大气阻抗植被指数Atmospherically Resista nt Vegetati on In dexARVIARVI是NDVI的改良，它使用蓝色波段矫正大气散射的影响如气溶胶 ，ARVI常用于大气气溶胶浓度很高的区域，如烟尘污染的热带地区或原

29、始刀耕火种地区。其计算公式为：EVI=八应式4值的范围是-11，般绿色植被区的范围是0.20.8。5）绿度总和指数Sum Green IndexSGSG指数是用于探测绿色植被变化最简单的植被指数。由于在可见光范围内，绿色植被对光强吸收，SG指数对稀疏植被的小变化非常敏感。SG指数是500 nm 600 nm范围内平均波谱反射率。总和最后会被转化回反射率。值的范围是050+，般植被区域是1025。12 激光雷达成像原理激光雷达探测大气的根本原理即是上述几种激光与大气相互作用的机制。激光器产生的激光束经光束准 直有的情况下需要扩束后发射到大气中，激光在大气中传输遇到空气分子、气溶胶等成分便会发生散

30、 射、吸收等作用。散射中的小局部能量一一后向散射光落入接收望远镜视场被接收。被接收到的后向散射 光传输到光电探测器通常为PMT丨被转换成电信号一般为电流信号，实现光-电转换，再经一系列的运算放大，最终被显示、记录。对于不同高度的信号，利用激光信号传输时间间隔来记录，光速c,便可换算成距离：。如果接收到的是回波点数， 乘以系统距离分辨率即得高度。这样就获得了激光雷达P-z数据，利用激光雷达方程结合相关算法便可反演出相关大气特性，如大气垂直消光廓线、气体浓度、成分以及温 度廓线等。13. 、14. 高空间分辨率处理分析及其趋势15 结合您专业，浅谈多源遥感数据心综合处理和分析16.中巴资源卫星CB

31、ERS丨影像的波段特征17 ISODATA方法的聚类过程18 影像纹理计算方法19 .影像正射纠正20多源遥感信息复合21植被指数计算及其应用与11 题一样22热红外影像土壤水分反演模型 23几何校正的主要方法 （ 与第 9 题一样 ） 24光谱成像仪的成像机理王建强 高光谱分辨率遥感信息分析处理， 集中于光谱维上进展图像信息的展开和定量分析，其图像处理模 式的关键技术有：超多维光谱图像信息的显示，如图像立方体的生成；光谱重建，即成像光谱 数据的定标、定量化和大气纠正模型与算法，依此实现成像光谱信息的图像-光谱转换；光谱编码，尤其指光谱吸收位置、深度、对称性等光谱特征参数的算法；基于光谱数据库

32、的地物光谱匹 配识别算法；混合光谱分解模型；基于光谱模型的地表生物物理化学过程与参数的识别和反演 算法。25监视分类及其优缺点监视分类 包括利用训练区样本建立判别函数的学习过程和把待分像元代入判别函数进展判别的过程。 监视分类和非监视分类的根本区别点在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识，监视分类根据训练场 地提供的样本选择特征参数，建立判别函数，对待分类点进展分类。因此，训练场地选择是监视分类的关 键。对于不熟悉区域情况的人来说，选择足够量的训练场地带来很大的工作量，操作者需要将一样比例尺 的数字地形图叠在遥感图像上，根据地形图上的地物类型圈定分类用的训练场地。由于训练场地要求有代 表性，

33、训练样本的选择要考虑到地物光谱特征，样本数目要能满足分类的需求，有时这些还不易做到，这 是监视分类缺乏之处。26水体的光谱特征 水的光谱特征主要是由水本身的物质组成决定，同时又受到各种水状态的影响。地表较纯洁的自然水体对0.42.5卩m波段的电磁波吸收明显高于绝大多数其它地物。在光谱的可见光波段内，水体中的能量-物质相互作用比较复杂，光谱反射特性概括起来有一下特点：1光谱反射特性可能包括来自三方面的奉献：水的外表反射、水体底部物质的反射和水中悬浮物质的 反射。2光谱吸收和透射特性不仅与水体本身的性质有关，而且还明显地受到水中各种类型和大小的物质有机物和无机物的影响。3在光谱的近红外和中红外波段

34、，水几乎吸收了其全部的能量，即纯洁的自然水体在近红外波段更近 似于一个“黑体，因此，在 1.12.5卩m波段，较纯洁的自然水体的反射率很低，几乎趋近于零。 27图像融合有哪些技术方法主成分变换融合主成份变换融合是建立在图像统计特征根底上的多维性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确地提醒多波段数据构造内部的遥感信息，常常是以高分辨率数据替代多波 段数据变换以后第一主成份来到达融合的目的。该方法的最大优点是可以应用任意数目的波段，它对 N个波段的低分辨率图像进展主成份分析 （ PCA: Principal Component Analysis）， 将单波段的高分辨率图像经过灰度拉伸

35、，使其灰度的均值和方差和 PCA变换第1分量图像一致；然后以拉伸过的高分辨图像代替第1分量图像， 经过PCA逆变换复原到原始空间，融合后的图像包括两幅原始图像的高空间分辨率和多光谱信息特征。融合图像上目标的细部特征更加清晰，光谱信息更加丰富， 其理论根底是图像统计特征。乘积变换融合乘积变换融合是应用最根本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进展合成。将一定亮度的图像进展变换处理时，只有乘法变换可以使其颜色保持不变。该融合算法是在原始 图像上进展操作， 结果将增强某些信息的表现， 在很多城市和郊区环境研究城市规划，根底设施建立中， 用户经常希望道路、农场等特征能够被识别出来，应用该方法将

36、使上述特征得到增强， 该方法简单， 占用的机器资源少， 但结果图像不保存输入的多光谱图像的辐射（反射） 信息。其融合公式如下 DTMx DSPOT = DTMnew比值变换融合 比值变换融合是将输入遥感数据的3 个波段按照公式进展计算，获得融合以后各波段的数值。 Brovey 变换融合方法是将遥感图像的 3 个波段， 按照以下公式进展计算， 获得融合后各波段 的数值DR / (DR +DG +DB ) DG / (DR +DG +DB ) DB / (DR +DG +DB ) x Dhires = DRnew x Dhires = DGnewx Dhires = DB new其中， R 、G、

37、 B 为图像的红、绿、蓝波段数值， Dhires 代表高分辨率遥感图像。 ()常用方法： 彩色变换 ： 指采用不同的彩色坐标系统，把不同的遥感器数据或不同性质的数据融合起来，产生彩色合成图像。常用 的彩色变换有RGB彩色合成和HIS变换。 图像运算 ： 两幅或多幅单波段影像完成空间配准后，通过一系列运算，可以实现图像增强，到达提取某些信息或去掉 某些不需要信息的目的。常用的图像运算方法有差值运算、比值运算和混合运算。 图像变换 ：常用的图像变换方法有主成分分析、相关统计分析( 又称相关系数法 )、空间滤波分析、回归变量代换(RVS-Regression Variable Substitutio

38、n)、小波变换等。() 28遥感信息地学评价的标准及应用意义空间分辨率 是评价传感器性能和遥感信息的重要指标，也是识别地物形状大小的重要依据。光谱分辨率 开拓遥感应用领域；专题研究中波段选择针对性；图像处理中多波段的应用提高判识效果。时间分辨率 动态监测与预报；自然历史变迁和动力学分析；使用时检查提高遥感的成像率和解像率；更 新数据库。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视场像幅宽度倾斜观测能力立体观测能力可持续性29微波技术的开展现状及趋势 微波遥感技术开展的历史不长，但是它的活动是相当频繁的，开展速度也是比较迅速的。特别是对海 洋和大气的探测，定会给微波遥感技术的开

39、展带来巨大的动力。我国的微波遥感技术起步较晚，经过多年来的努力也有一定开展，已先后研制成功微波辐射计、微波扫描 成像仪、微波高度计、微波散射计和合成孔径雷达等微波遥感器。其中有的遥感器已有多种规格和不同的 技术指标，不过尚限于地面和航空遥感应用。另热快乐的事，机载合成孔径雷达研制成功并进展了飞行试 验，获得了较清晰的地形目标图像，地面分辨率据称已达15 米左右。此外，我国还利用各种遥感仪器在大气探测、土地资源调查、矿产地质、海洋污染检测等方面开展了一系列实验研究，取得了一定成效，为 微波遥感技术的开展奠定了良好的根底。 但是，我国微波遥感方面的各项工作还是初步的， 开展也不平衡， 与国际先进水

40、平相比，差距仍很大，尚需经过较长时间的努力，坚持不懈的进展艰辛他是的工作，方能赶 上和超过国际先进水平。开展趋势综观国内外微波遥感开展的情况，目前的状况是：微波遥感器落后于遥感工作平台，微波遥感数据处 理和分析落后于遥感器，地物微波波谱特征的研究又落后于数据处理。而且，投资较大，真正付诸实用的 工作系统还很少。因此，微波遥感技术今后的开展趋势是：1) 加强地物微波波谱特征的研究，扩大数据变换的机制。 提供大量的微波遥感数据并从中选取需要的特征信息，不仅有赖于精良微波遥感器的研制，还有赖于 对微波与物质的相互作用规律的进一步了解。而建立地物目标的有效数理模型并用微波遥感数据反演 目标特性， 扩大

41、数据变换的根底， 又是研制微波遥感器和将遥感数据付诸实用的极其重要的根底工作。 否那么就无法充分利用航空和航天遥感获取大量资料。因此，微波波谱特征的理论及其应用的研究必 将愈来愈引起人们的关注和重视。2) 重视微波遥感数据解译和方法的研究，开展计算机识别模式和自动解译技术。 微波遥感器只能测量物体的各种电磁参数而不 能直接测量表征物体的各种物理量，如温度、湿度、盐 分等。但是，只有把微波遥感测量的数据转换成表征物体特性的物理量才能识别物体，也才能使微波 遥感数据得到实际应用。这种遥感数据的转换，不仅涉及到微波遥感的模型理论，而且还涉及到数据 处理与解译的仪器设备，以及提取信息的理论、算法和技术

42、。因此，微波遥感数据的转换、提取、识 别和分类、以及计算机模式识别和自动解译技术的研究将成为微波遥感数据分析和解译理论和技术开 展的前沿领域。3) 研制精良的微波遥感器，实现高质量、高可靠、稳定、连续的数据获取。 首先，进一步提高微波遥感器的工作能力。包括阔观测角度可变、波段可变、分辨率可变等，以便能 同时获取众多的、详细的目标信息和满足各种需要，并为微波遥感器的研究和开展开辟更加广阔的前 景。其次，进一步提高微波遥感器的信息量。具体途径有1提高地面几何分辨率，重点是开展合成孔径雷达技术和电扫相控阵天线技术； 2提高地物波谱分辨率，主要措施是将波段尽量划分的更加精细， 并开辟新的工作波段，如开

43、展亚毫米波技术，争取将多光谱分析技术由光波波段扩展到微波波段，使 微波全息雷达与可见光和红外照相系统 结合起来，这无疑会大大提高识别不同目标的能力。 3进一 步提高对地表透视能力，这对微波传感器特别是合成孔径雷达来说，潜力将是很大的。 第三，进一步提高微波遥感器的信息储存和处理本领。目前，空间合成孔径雷达的数据率只有一百多 兆比特，以后有可能增加的几千兆比特，再加上其它遥感器的数据率，信息量将是十分惊人的。因此， 大力开展数据存储和压缩技术，提高遥感器信息实时处理能力就显得十分迫切。目前，有关国家都很 重视研究星上信息预处理和实时处理技术。重点是采用声外表波器件、电荷耦合器件、磁泡存储器等 作

44、为星上实时处理中的频率分析器、滤波器、存储器和相关器等新技术，以及探索形成合成孔径的新 方法，如“扫描合成孔径等。这些都是很值得注意的新动向。 此外，为了充分利用遥感数据，还必须相应改良和提高电子计算机的功能，缩短转入 / 输出时间，以及 研究新的算法和开展为电子数字技术。4) 降低本钱，提高经济效益 微波遥感仪器和数据处理设备的研制、地面站设施的建立和维持，所需经费是十分庞大的，尤其是空 间飞行器的发射，耗资更加巨大。因此，如何 降低本钱，扩大应用面，提高经济高效益，已日益成为 各国开展遥感，特别是微波遥感需要重视和认真考虑的问题。这也是能否加速开展遥感事业的一个重 要问题。30光学影像的分

45、类方法及特点阈值分割法 图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术， 利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的 差异， 把图像看作具有不同灰度级的两类区域 ( 目标区域和背景区域 ) 的组合， 选取一个比较合理的 阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强比照的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。最大似然法似最大似然分类法是经常使用的监视分类方法之一，它是通过求出每个像元对于各类别归属概率然度likelihood ，把该像元分到归属概率似然度最大的类别中去的方法。最大

46、似然法假定 训练区地物的光谱特征和自然界大局部随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、方差以及协方差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。纹理分类方法31. ETM影像的各波段特征主题成像仪Lan dsats4-5波段波长（微米）分辨率（米）主要作用Band 1蓝绿波段30用于水体穿透，分辨土壤植被Band 2绿色波段30分辨植被Band 3红色波段30处于叶绿素吸收区域， 用于观测道路/裸露土 壤/植被种类效果很好Band 4近红外30用于估算生物数量，尽 管这个波段可以从植被 中区分出水

47、体，分辨潮 湿土壤，但是对于道路 识别效果不如TM3ETM+Band 5中红外30用于分辨道路/裸露土 壤/水，它还能在不同 植被之间有好的比照 度，并且有较好的穿透 大气、云雾的能力。Band 6热红外60感应发出热辐射的目 标。Band 7中红外30对于岩石/矿物的分辨 很有用，也可用于辨识 植被覆盖和湿润土壤。Band 8微米全色15得到的是黑白图象，分 辨率为15m，用于增强 分辨率，提供分辨能 力。32 监视分类的过程 监视分类通常按以下步骤进展操作：1制定分类方案：从应用需求出发，确定要将遥感影像分成哪些类别;2选取训练样本：为每个类别选取训练样本。本质上说，每个类别就是由它们的训

48、练样本来定义的。 因此，训练样本的准确度和全面性将直接影响后续的分类精度。训练样本的获取手段既可以是同步的实地 调查，也可以在一样时期的地图、高分辨率的影像如航空像片或者其他信息源的辅助下从影像中直接 选取；3特征选取：选取适当的分类特征，使各类的训练样本之间的可分性尽可能高；4训练分类器：选取适当的分类算法，并根据基于训练样本的学习来确定分类算法中的未知参数的取 值，该步骤与上一步骤常常合并进展，因为不同分类器就有不同的特征选取方法；5影像分类：用分类器确定影像中的所有像元的类别；6精度评价：估计整个影像的分类精度。33. 高光谱遥感及其特点高光谱分辨率遥感：用很窄而连续的光谱通道对地物持续

49、遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光 谱分辨率高达纳米数量级，通常具有多波段的特点，光谱通道数多达数十甚至数百以上，而且各光谱通道 往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱遥感。34. 植被指数及其计算方法植被指数是一种利用卫星探测数据的线性或非线性组合来反映植被的存在、数量、质量、状态及时空分布特点的指数，是利用卫星影像不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。大量研究说明,植被指数与多种植被参数具有很好的相关性，可用来诊断植被的一系列生物物理参量，如叶面积指数(LAI)、植被覆盖率、生物量、光合作用有效辐射吸收系数。2.1 归一化植被指数NDVI归一化植被指数No

50、rmalized Differenee Vegetation Index，即 NDVI 丨的计算公式为：NDVIR_REDNIR RED其中：NIR和RED分别代表近红外波段和红光波段的反射率NDVI的值介于-1和1之间。2.2 增强型植被指数EVI增强型植被指数En ha need Vegetation In dex，即EVI计算公式为:EVI 2.5NIR 6.° RED 7.5 blueNIR REDNIR、 RED 禾口BLUE 分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。2.3 高光谱归一化植被指数Hyp_NDVI对于环境与灾害监测预报小卫星高光谱载荷，选取中心波长分别

51、位于近红外和红光的谱段进展归一化 植被指数计算：."、” Hyp NIR Hyp RED一Hyp _ NIR Hyp _ RED2.4 其他植被指数NIR(1) 比值植被指数Ratio Vegetation IndexRVIRVIRED该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植被与土壤背景之间的辐射 差异。但是RVI对大气状况很敏感，而且当植被覆盖小于50%寸，它的分辨能力显著下降。(2) 差值植被指数Differenee Vegetation Index DVIDVINIR RED该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因此又被称为环

52、境植被指数EVI。SAVI(3) 土壤调整植被指数Soil-Adjusted Vegetation In dexSAVI 一N|RRED(1 L)NIR RED L其中，L是一个土壤调节系数，该系数与植被浓度有关，由实际区域条件确定，用来减小植被指数对不 同土壤反射变化的敏感性。当L=0是，SAVI就是NDVI;对于中等植被覆盖区，L的值一般接近于0.5。乘法因子1+L主要是用来保证最后的SAVI值介于-1和1之间。该指数能够降低土壤背景的影响，但可能丧失局部植被信号，使植被指数偏低。MSAVI2 NIR(2 NIR21)8( NIRred)(4) 修正土壤调整植被指数Modified Soi

53、l-Adjusted Vegetation In dexMSAV35. 干预雷达遥感李敏干预雷达遥感技术是一种用于测量高程、地面位移和地表变化的全新技术。它利用合成孔径雷达回波的相位信息，通过对同一地区进展的至少两次满足干预条件的观测，获取其干预相位和干预图，进而获取DEM或进展差分处理。36. 遥感信息融合的方法及它们比较1光谱域处理方法 是把多光谱波段转换到光谱数据空间，找到与全色波段相关程度最高的新波段，把新波段的光谱分配到高分辨率的全色波段影像上。这种方法主要适用于一样传感器的低分辨率多波段数据与高分辨率全色波段的融合。主要有两种处理技术：色彩变幻IHS丨技术和主成分变换技术PCT。2

54、空间域处理方法 是提取高分辨率影像的高频变化信息，再将提取出的高频信息引入到低分辨率的多光谱影像的方法，如高通滤波技术 HPF。用高通滤波将高分辨率影像中的高频信息提取出来，这些高频信息真是包含地面空间细节程度的信息，该高频信息被引入到低分辨率从的影像具有补偿空间分辨率的作用，即保存了低分辨率影像的亮度值，又融合了高分辨率影像的空间细节。3代数运算方法 是对影像中每个像元进展处理，计算多光谱影像中的三个波段的光谱信息比例，用高分辨率影像代替三个波段中的某个波段，这样的替换使得高分辨率影像被赋予了正确的光谱亮度值。37. 遥感图像分类的方法简单的数字影像分类是基于像元在不同波段的光谱值进展分类，

55、这样的分类器叫做点分类器。比较复杂的分类方法是将影像像元组的空间分布作为影像解译重要的纹理信息，这就是空间或邻域分类器。还有一种是把影像分类分为监视分类和非监视分类。监视分类是利用类别样本对未知类别的像元进展分类 的过程。非监视分类是指在多光谱影像中搜寻和定义自然光谱集群组的过程。38. 遥感分辨率及其地学意义空间分辨率是指遥感影像上能够识别的两个相邻地物的最小距离。空间分辨率是评价传感器性能和遥感信息的重要指标之一，也是识别地物形状大小的重要依据。对于地面空间景观不太复杂的地区如大草原或牧场，用较低的空间分辨率影像就可以清晰的表示；而对于地面景观及其复杂的地区，那么需要较高的 空间分辨率影像才能较好的反响地物特征。光谱分辨率 指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，获得的光谱信息就越详细。辐射分辨率 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。高辐射分辨率意味着可以区分信号强度的微小差异。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。时间分辨率 对同一目标进展重复探测时，相邻两次探测的时间间隔成为时间分辨率。不同时间的遥感图像能提供地物动态变