-度遥感原理与应用总结归纳考试复习题

1、精心整理20142015 年度遥感原理与应用考试复习题（命题： 2011 级土管系）第一章绪论主要内容：遥感信息科学的研究对象、研究内容、应用领域 电磁波及遥感的物理基础 遥感平台和传感器 第二章遥感图像处理的基础知识 主要内容：1. 图像的表示形式2. 遥感数字图像的存储3. 数字图像处理的数据4. 数字图像处理的系统考题：第一二章（ A卷）1. 电磁波谱中（ A）能够监测油污扩散情况， （D）可以穿透云层、冰层。 （2 分）A紫外电磁波（ 0.01-0.4 m）B可见光 (0.4-0.76 m) C红外电磁波 (0.76-100 0 m) D微波电磁波 (1mm-1m) 2. 遥感按遥感平

2、台可分为地面遥感、航空遥感、航天遥感。（2 分）3. 遥感数字图像的存储格式包括BS、BIL、GeoTIFF。（1 分）4. 遥感传感器由收集器、探测器、处理器、输出器几部分组成。（2 分）5. 地图数据有哪些类型？（3 分）答：DEM 数字高程模型2019 年9 月精心整理 DOM 数字正射影像图 DLG 数字线划图 DRG 数字栅格图 6. 何谓遥感？遥感具有哪些特点？（5 分）答：遥感，即遥远的感知，是在不直接接触的情况下，使用传感器，接收记录物体 或现象反射或发射的电磁波信息，并对信息进行传输加工处理及分析与解译，对物体现象的性质及其变化进行探测和识别的理论与技术。特点：感测范围大，具

3、有综合、宏观的特点信息量大，具有手段多，技术先进的特点获取信息快，更新周期短，具有动态监测的特点其他特点：用途广，效益高，资料性、全天候、全方位等 . B卷 1. 绿色植物在光谱反应曲线可见光部分中的反射峰值波长是（ B ）。（1 分）A 0.50 m B 0.55 m C 0.63 m D 0.72 m 2. 遥感数字图像处理的数据源包括多光谱数据源、SAR数据源。（3 分）高光谱数据源、 全色波段数据源和3. 数字化影像的最小单元是像元，它具有位置和灰度两个属性。（2 分）4. 函数 I=f （x，y，z， ， t ）表示的是一幅三维彩色动态图。 （1 分）5. 遥感在实际中的应用有哪些方

4、面？（4 分）答：资源调查应用环境监测评价区域分析及建设规划全球性宏观研究。2019 年9 月精心整理 6. 简述遥感探测的特点有哪些？（4 分）答：1）宏观观测，大范围获取数据资料。2）动态监测，快速更新监控范围数据。3）技术手段多 样，可获取海量信息。4）应用领域广泛，经济效益高。第三章 主要内容：1. 遥感图像的辐射处理 2. 遥感数字图像增强 3. 图像平滑 4. 图像锐化 5. 多光谱图像四则运算 6. 图像融合考题：第三章（ A卷）一、填空题 1、图像融合可分为若干层次，一般认为可分为像素级，（ 特征级）和 ?（ 决策级）?。（2 分）2、HIS 变换可以可以把图像的亮度、色调和饱

5、和度分开，图像融合只是在（亮度）通道上进行。 （1 分）3、Sobel 算子对一 4 4 矩阵进行处理得到梯度值为 2 2 矩阵则其 =( 60 )。(2 分) 二、辨析题1.在真彩色合成影像中植被呈现绿色。(5 分) 答：正确。植物在绿光波段（0.52-0.6 m）有一个反射峰值，两侧0.45 m（蓝）和 0.67 m（红）则有两个吸收带， TM3、2、1 按照红绿蓝顺序合成刚好符合植物的反射特性，并且 自然界中的蓝、绿、红相仿，故植物在真彩色合成影像中呈现绿色。三、简答题TM1、TM2、TM3波段的波谱范围大致与1.为了使图像直方图匹配获得更好的结果，两幅影像应具有哪些相似的特征？（5 分

6、）答： (1) 图像直方图总体形状应类似；2019 年9 月精心整理(2) 图像中黑与亮特征应相同；(3) 对某些应用，图像的空间分辨率应相同；(4) 图像上地物分布应相同，尤其是不同地区的图像匹配；(5) 如果一幅图像里有云，而另一幅没有云，那么在直方图匹配前，应将其中一幅里的云去掉。2. 伪彩色增强有哪几种方法？答：伪彩色增强的方法有：(1) 假彩色合成 : 将一幅自然彩色图像或者是同一景物的多光谱图像通过影射函数变换成新的三基色分量进行彩色合成，使增强图像中各目标呈现出与原图像中不同的彩色的技术称为假彩色增强技术。(2) 真彩色合成：指从多多波段图像中选择其中三幅影像在显示屏上合成一幅影

7、像，该三幅影像的波段范围与自然界中的红绿蓝光的波长范围大致相同。(3) 伪彩色变换：由输入的单波段影像，通过3 个独立的数学变换，产生R、G、B，3 个分量影像，然后合成为伪彩色影像。彩色的含量由变换函数的形状决定。3. 简述多光谱四则运算的作用(1) 减法运算：当为两个不同波段的图像时，通过减法运算可以增加不同地物间光谱反射率以及在两个波段上变化趋势相反时的反差。当为两个不同时相同一波段图像相减时，可以提取波段间的变化信息。(2) 加法运算：通过加法运算可以加宽波段，如绿色波段和红色波段图像相加可以得到近似全色图像；而绿色波段、红色波段和近红外波段图像相加可以得到全色红外图像。(3) 乘法运

8、算：乘法运算和加法运算结果类似。(4) 除法运算：通过比值运算能压抑因地形坡度和方向引起的辐射量变化，消除地形起伏的影响。也可以增强某些地物之间的反差。如植物、土壤、水在红色波段和红外波段反射率是不同的，通过比值运算可以加以区分。四、计算题1. 对下图分别作 3*3 的中值滤波和 3*3 的邻域平均。1 7 0 2 1 3 5 1 3 2 1 5 5 1 2 1 1 5 2 3 1 1 8 5 1 1 5 1 2 1 1 1 2 2 3 1 1 1 6 5 5 1 4 8 8 2 3 1 2 8 1 5 5 8 2 2 2 4 4 2 1 2 3 1 解：包含中心像元，因此其邻域像元数为 9，

9、排序后取第五个像元的灰度值作为中心像素的灰度值，则 3*3 的中值滤波结果如下：1 7 1 2 1 3 5 1 3 2 3 3 3 3 2 1 1 2 3 2 1 1 1 5 2019 年9 月精心整理1 2 3 2 1 1 5 5 3*3 的邻域平均结果如下：2 2 2 3 1 2 2 5 5 2 3 5 5 3 2 1 2 5 5 5 5 3 2 2 2 5 5 2 1 2 3 1 平滑后的灰度值为邻域中(包含中心像元 ) 各像元灰度值的均值，结果取整数，则1 7 1 2 1 3 5 1 3 2 3 3 2 3 3 1 1 3 3 3 2 2 2 5 1 3 3 2 1 2 2 5 2 2

10、 3 3 2 2 2 5 5 3 3 4 4 4 3 1 2 3 4 4 4 3 2 2 2 5 5 2 1 2 3 1 第三章（ B卷）一、填空题（ 1 题 2 分， 2、3 题一空一分）,像5，其中1、 给出一幅33的图f33。若对其进行 2f118,f1210,f137,f216,f223,f239,f315,f321f 214 2 的中值滤波，得到一幅2 2 的结果影像，其结果影像2、 图像锐化就是增强图像的边缘，使图像轮廓分明，从而改善图像质量。图像的锐化可以在 空间域 和 频率域 中进行。3、 IHS 变换将图像处理常用的 RGB彩色空间变换到 IHS 空间。 IHS 空间用（In

11、tensity） 亮度 、（Hue） 色调 、和（ Saturation）饱和度 表示。二、辨析题（共 2 题，每题 5 分）1、在做中值滤波时，键入的Image Add Back 值越大，输出的影像结果与原始影像结果越接近。请举例说明。答：该题是正确的，例子如下。2019 年9 月精心整理10 30 20 中值滤波20 Image Add 10 22 20 30 50 20 1*3 30 Back 30 34 20 20 40 30 30 20% 20 32 30 10 30 20 中值滤波20 Image Add 10 27 20 30 50 20 1*3 30 Back 30 44 20

12、 20 40 30 30 70% 20 37 30 对比 Image Add Back 值为 20%和 70%的输出结果，或发现当Image Add Back 值为 70%时，其结果更接近原始数据。2、5 and 7 =12。答：该题是错误的。该题中的“and” 属于位运算，所以在计算式应先将 5 和 7 分别 5。换算成二进制数 101 和 111，然后再进行位运算，其结果为 三、问答题（共 2 题，每题 5 分）1、辐射误差的内容是什么？答：（1）传感器本身的性能英气的辐射误差；（2）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差；（3）大气的散射和吸收引起的辐射误差。2、图像融合的效果评价指标有

13、哪些？（答对五个即给满分）答：（1）平均梯度。平均梯度反映了图像中微小细节反差和纹理变化的特征，表达图像的清晰度。（2）熵。熵是描述图像信息量的一个指标，其值越大则图像包含的信息越丰 富。（3）相关系数。相关系数描述了两图像的相似程度，气质越大，两图像越接 近，光谱保持性能越好。2019 年9 月精心整理（4）标准差。标准差反映了融合图像细节变化情况，其值越大则灰度级越 分散，图像反差越大，包括的信息越多。（5）偏差。偏差反映了两图像的偏离程度。（6）均值。（7）特征值。（8）信噪比等。四、计算题（ 8 分）Roberts 算子、Sobel 算子和 Prewitt算子，请用 Sobel1. 常

14、用的梯度锐化法算子有算子对下图进行梯度锐化并生成具有与原始大小相同的影像。1 2 1 1 6 1 1 3 5 1 7 1 1 1 9 1 答案：有两种结果分别如下两个图1 2 1 1 10 10 14 14 6 10 14 3 10 10 14 14 5 10 16 1 10 10 16 16 1 1 9 1 10 10 16 16 第四章遥感图像的几何处理 主要内容：1. 几何校正 1.1 几何畸变的含义及产生的原因 1.2 几何校正及其重要性 2019 年9 月精心整理1.3 几何精校正的原理及处理过程框图1.4 几何纠正后边界范围的确定1.5 几何纠正方案（直接法和间接法）1.6 数字图

15、像亮度值重采样的 3 种方法2. 数字镶嵌2.1 数字镶嵌的定义2.2 数字镶嵌的工作流程2.3 数字镶嵌中提高精度的方法考题：第四章（ A卷）一、填空题（ 7 分：每空 1 分）1. 在数字镶嵌实验中，对于影像中拼接缝明显的情况下，常用直方图匹配或修改羽化值等方法消除拼接缝。（ 2分）2. 在遥感图像的纠正变换中，几何纠正的两种方案：直接法纠正方案（亮度重配置）、间接法纠正方案（亮度重 采样）。（2 分）3. 三种常用重采样算法：最近邻像元法、双线性内插法、双三次卷积法。（3 分）二、简答题（ 13 分）(1) 三种重采样方法的比较？（3 分）最近邻像元法：最简单，计算速度快且能不破坏几何影

16、像的灰度信息，但其几何精度较差。（ 1 分）双线性内插法：破坏了原来的数据，计算时间较长，但是具有平均化的滤波效果，几何精度较好。（1 分）双三次卷积法：破坏了原来的数据，计算时间更长，但是具有影像均衡化和清晰化效果，几何精度较好。（1 分）(2) 数字镶嵌的工作流程？（6 分）(1) 准备工作（ 1 分）(2) 预处理工作（ 1 分）(3) 实施方案确定（1 分）(4) 重叠区确定（ 1 分）(5) 色调调整（ 1 分）(6) 影像镶嵌（ 1 分）准备工作 3. 数字镶嵌中提高精度的方法？（确定实施方案 4 分）数 字 镶 重叠区确定色调调整影像镶嵌2019 年9 月精心整理(1) 如果镶嵌

17、后需要某种投影变换，最好依据该地图投影方式先分幅，然后再镶嵌，精度会提高一些 . 。（2 分）(2) 航空像片扫描进计算机也可以进行数字镶嵌，但是由于中心投影（特别是大比例尺航片）带来的边缘变形，导致镶嵌很难满足精度要求，此时可考虑先进行正射投影再进行镶嵌。（2 分）三、辨析题（ 4 分）1. 在数字镶嵌实验中，基于地理坐标镶嵌时设置Feathering Distance为 0，输出镶嵌后图像的拼接缝不明显。错。（1 分）Feathering Distance 表示羽化值，羽化就是使选定范围的图像边缘达到朦胧的效果。（ 1 分）羽化值越大，图像的边缘越平滑。 （1 分）所以在数字镶嵌实验中，F

18、eathering Distance 设置的值越大，则镶嵌后图像的拼接缝越不明显。（1 分）四、计算题（ 12 分）若 f(5,1)=4，f(5,2)=5，f(6,1)=6，f(6,2)=7，设有一点A，该点的坐标（5.3,1.4）。（6 分）(1) 请按照最近邻元插值法确定A 点的灰度值。（5 分）(2) 请按照双线性插值法确定A 点的灰度值。 （7 分）解：（1）Xn=INT(Xp +0.5)=INT(5.3+0.5)=5（ 2 分）Yn=INT(Yp +0.5)=INT(1.4+0.5)=1（2 分）Ip =In =f(5,1)=4（1 分）(2) x=Xp-INT(xp)=5.3-5=

19、0.3（1 分） y=Yp-INT(yp)=1.4-1=0.4（1 分）Wx=1- x x=0.7,0.3（1 分）Wy=1- y y=0.6,0.4（1 分）I=45（1 分）67Ip=Wx*I*Wy=0.7,0.345.064（2 分）67.04第四章（ B 卷）一、填空题（共 8 分）1. 几何畸变是由于传感器方面的原因、遥感平台方面的原因以及地球本身的原因而造成影像在 几何位置 上的失真。（1 分）2. 几何校正中，针对引起畸变的原因而进行的校正是 点进行校正的是 几何精校正。（1 分）3. 几何精校正后输出图像边界的范围确定的原则是2019 年9 月几何粗校正 ，（1 分）多用控制既

20、包括纠正后的图像的全部又使精心整理 空白图像空间尽可能少。 （1 分）4. 遥感影像数字镶嵌工作主要是基于相邻影像的 5. 航空相片扫描进计算机也可以进行数字镶嵌，重叠区 。（1 分）但由于中心投影特别是大比例尺航片带来的边缘变形，导致镶嵌的精度很难满足，此时可以考虑先进行 正射投影 再进行镶嵌。（1 分）6. 在数字镶嵌实验中若使用Color Blancing如何操作 在 Entry 对话框中将选为参照的影像设置为 Fixed ，另外一幅影像设置为Adjust 。（1 分）7. 在数字镶嵌实验中将“Xsize ” 设置为 614，“ Ysize ” 设置为 1024 的目的是：（1分）二、辨

21、析题1. 在像素亮度重采样的三种方法中选择双线性内插法较宜。（5 分）用2. 若 f(6,4)=2,f(6,6)=5,f(8,4)=3,f(8,6)=4,设有一点P，其坐标为 (7.8,5.7),最近邻元插值法得到P点的灰度值为 3。错（1 分），xn=int(xp+0.5)=8 （1 分）y n=int(yp+0.5)=6 （1 分）I p=If(8,6)=4（1 分）三、简答题（ 10 分）4. 论述几何精校正的处理过程（可框图表示）。准 备 工 输 入 原 始 建 立 纠 正 确 定 图 像逐 个 像 素5. 在几何精校正过程中选择控制点的原则。的 几 何 位 像 素 亮 度 输 出 校

22、 正选择易分辨、易定位的特征点如道路的交叉口、水库坝址、河流弯曲点等。（12019 年9 月精心整理 分）特征变化大的地区应选多一些。 （1 分）尽可能满幅均匀选取，一般一幅遥感图像一般选择四、计算题（ 12 分）若 f(1,1)=8,f(1,2)=6,f(2,1)=5,f(2,2)=4,f(3,1)=7(1.6,1.8). 1. 请按照最邻近像元采样法确定 P点的灰度值；2. 请按照双线性内插法确定 P点的灰度值；3. 请比较这两种方法；解答：（1）xn=int(x p+0.5)=2 （1 分） y n=int(y p+0.5)=2 （1 分）所以， I p=W（x c，yc）*I N=f(

23、2,2)=4 （1 分）1620 控制点。（1 分）设有一点坐标 P，其坐标为 (2) ?x=xp-int(xp)=1.6-1=0.6,（1 分）?y=yp-int(yp)=1.8-1=0.8;（1 分）Wx=1-?x ，?x=0.4，0.6,（1 分）Wy=1-?y，?y=0.2，0.8;（1 分）Ip=Wx*I*WyT=0.4，0.6*86*0 2.5（2 分）540 8.第五章遥感数字影像分类 主要内容：1基础知识 2特征变换及特征选择 3监督分类 4非监督分类 5监督分类与非监督分类的综合 2019 年9 月精心整理 6分类后处理与误差分析 考题：第五章（ A卷）填空 1遥感图像的自动

24、识别分类主要依据地物的光谱特性。特征选择的两个测度包括距离测度和散步矩阵测度。23最大似然法和最小距离法分类都属于监督分类简答 1简述特征变换的作用答：一方面减少特征之间的相关性，使得用尽可能少的特征来最大限度地包含所 有原始数据的信息；另一方面使得待分类别之间的差异在变换后的特征更明显，从而改善分类效果。计算题 设某一局部图像类 1 和类 2 的先验概率为 P（w1）=0.8 ，P（w2）=0.2 ，似然概率为 p（X/w1）=0.2, p （X/w2）=0.4 1）. 请用最大似然概率判决该像素 X属于哪一类。L11=0, L12=1, L21=5, L22=0. 用最小风险 Bayer

25、判决 2）. 据上题，若假定损失函数 图像归属。解：1）. 由贝叶斯公式，可得：P（wi/X ）=P（X/wi ）*P（wi）/P（X）则：P（w1/X）=0.2*0.8/ （0.8*0.2+0.2*0.4）=2/3 ）=1/3 P（w2/X）=0.4*0.2/ （0.8*0.2+0.2*0.4 由于 P（w1/X） P（w2/X）2019 年9 月精心整理 故像素 X属于类 1。2）. 由公式： rj= P（wi/X ）*Lij= P（X/wi ）*P（wi ）*Lij 则：r1= P （w1/X）*L11+ P（w2/X）*L21=0.2*0.8*0+0.4*0.2*5=0.4 r2= P

26、 （w1/X）*L12+ P（w2/X）*L22=0.2*0.8*1+0.4*0.2*0=0.16 由于 r1 r2 故像素 X属于类 2。辨析题通常情况下的遥感图像外部误差都是由于传感器成像方式与大气折射引起的。答：不正确，外部变形误差是在传感器本身处在正常工作的条件下，由传感器以外的各种因素所造成的误差，如传感器的外方位元素变化、某些传感器特殊的成像方式（全景投影变形、斜距投影变形） 、传播介质不均匀、地球曲率、地形起伏以及地球旋转等因素引起的变形误差。第五章（ B 卷）一、填空题（ 5 分）1. 监督分类与非监督分类的根本区别在于是否利用训练区来获取先验的类别知识。2.ISODATA 分

27、类实验操作中，Maximum Stedev Form Mean的含义为最大均值标准差，Maximum Distance Error的含义为最大距离误差。3. 监督分类中常用的两种判别函数和判别规则分别是概率判别函数和贝叶斯判别规则、距离判别函数和判别规 则 。二、辨析题（ 10 分）1. 在特征变换中，主分量变换的第一主分量集中的信息最少。（5 分）答: 错误。由于特征向量的方向指向特征空间中集群分布的结构轴方向，所以主分量的几何意义是把原始特征空间的特征轴旋转到平行于混合集群结构轴的方向上取，使得第一主分量方差分布最广，集中最多信息， 第二分量次之。2. 在使用 ISODATA算法聚类分析后，我们可以知道分类后的每一个类别相对应的属性。（5 分）答：错。 ISODATA算法也称为迭代自组织数据分析算法，通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，自