key-考研-遥感知识总结

1、遥感知识总结遥感概论遥感定义通过某种传感器装置，在不直接接触研究对象的情况下，获取其特征信息，并对这些信息进行提取、加工、表达和应用的一门技术。遥感基本原理地球上任何物体都在不停吸收、发射和反射信息和能量（电磁波），不同物体的电磁波特性是不同的，遥感就是根据这个原理来探测地表物体对电磁波的反射和自身发射的电磁波，来提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。遥感的特点大面积同步观测时效性强数据的综合性和可比性好较高的经济和社会效益一定的局限性遥感图像的分辨率空间分辨率：单个像素对应地面的大小波谱分辨率：波段数和波段宽度辐射分辨率：量化等级数时间分辨率：地面重复观测周期遥感和GIS的关系遥感作为一种

2、获取和更新空间数据的强有力手段，能及时地提供准确、综合和大范围内进行动态监测的各种资源与环境数据，因此遥感信息就成为地理信息系统十分重要的信息源。GIS有助于提高遥感数据自动分类的精度，为遥感应用分析提供一个良好的环境，从而大大提高遥感信息识别的精度和效率。遥感基本原理黑体电磁波谱按电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列，就得到电磁波谱。黑体定义如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。黑体是对外界辐射量完全吸收的理想物体，自然界并不存在。自然界存在着灰体，即一部分能量吸收，一部分能量反射。灰体辐射的规律接近黑体。（吸收a+反射b=1，对于黑体a=1并且b=

3、0）普遍适用的黑体辐射规律普朗克公式：黑体的辐射出射度与波长和温度有关。由普朗克公式可以推导出2个定律：波尔兹曼定律：绝对黑体的总辐射出射度与温度的4次方成正比。维恩位移定律：黑体辐射光谱中最强辐射对应的波长与黑体绝对温度成反比。随着温度的升高，辐射最大值对应的峰值波长向短波方向移动。实际物体的辐射规律基尔霍夫定律：M=a*M0，实际物体的辐射出射度是同一温度、同一波长绝对黑体的辐射出射度的a倍（a是物体对辐射的吸收率）。实际物体的吸收率a越大，物体的发射能力也越强。地球的辐射源被动遥感的辐射源太阳辐射：近似6000K的黑体辐射，能量集中在0.32.5um波段之间。（可见光和近红外）地球自身热

4、辐射：近似300K的黑体辐射，能量集中在6.0um以上的波段。（热红外）地球辐射的分段特性在0.32.5um波段（主要在可见光和近红外波段），地表以反射太阳辐射为主，地球自身的辐射可以忽略 。即在该波段范围内，对地观测遥感主要以太阳的短波辐射对地表进行探测和成像。在2.56.0um波段（主要在中红外波段），地表反射太阳辐射和地球自身的热辐射均为被动遥感的辐射源。在6.0um以上的热红外波段，以地球自身的热辐射为主，地表反射太阳辐射可以忽略。（热红外成像） 地球辐射分段特性的意义可见光和近红外波段遥感图像上的信息来自地物反射特性（地物反射）。中红外波段遥感图像上，既有地表反射太阳辐射的信息，也有

5、地球自身的热辐射的信息（地物反射+地物发射）。热红外波段遥感图像上的信息来自地球自身的热辐射特性（地物发射）。大气的垂直分层大气厚度约为1000km，从地面到大气上界，可垂直分为4层：对流层：高度在712 km,温度随高度而降低，空气明显垂直对流，天气变化频繁，航空遥感主要在该层内。上界随纬度和季节而变化。平流层：高度在1250 km，没有对流和天气现象。底部为同温层（航空遥感活动层），同温层以上为暖层，温度由于臭氧层对紫外线的强吸收而逐渐升高。电离层：高度在501 000 km，大气中的O2、N2受紫外线照射而电离，对遥感波段是透明的，是陆地卫星活动空间。大气外层：80035 000 km

6、,空气极稀薄，对卫星基本上没有影响。遥感应用的电磁波波谱段紫外线：波长范围为0.010.38m，太阳光谱中，只有0.30.38m波长的光到达地面，对油污染敏感，但探测高度在2000 m以下。可见光：波长范围：0.380.76m，人眼对可见光有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段。红外线：波长范围为0.761000m，根据性质分为近红外、中红外、远红外和超远红外。微波：波长范围为1 mm1 m，穿透性好，不受云雾的影响。大气散射辐射在传播过程中遇到小微粒会使传播方向改变，并向各个方向散开，称为散射。大气散射有3种情况（粒子直径与波长关系）：瑞利散射 当大气中粒子的直径比波长小很多时发生的散射，

7、称瑞利散射。这种散射主要由大气中原子和分子引起。条件为微粒半径 r 波长，这种散射的特点是散射强度与波长无关，也就是说在符合无选择性散射的条件的波段中，任何波长的散射强度相同。现象解释：云雾粒子直径虽然与红外线波长接近，但相比可见光波段，云雾中水滴的粒子直径就比可见光波长大很多，因而对可见光中各个波长的光散射强度相同，所以才使我们看到云雾呈白色，并且无论从云下还是乘飞机至云层上面看，都是白色。大气窗口大气折射与反射折射现象：电磁波传过大气层时出现传播方向的改变，大气密度越大，折射率越大。反射现象：电磁波在传播过程中，通过两种介质的交界面时会出现反射现象，反射现象出要出现在云顶（云造成的噪声）。

8、大气窗口太阳辐射经过大气传输时，反射、吸收和散射共同衰减了辐射强度，剩余部分即为透过的部分。由于大气层的反射、吸收和散射作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。电磁波通过大气层时较少被反射、吸收和散射的，透射率较高的波段称为大气窗口。大气窗口是选择遥感工作波段的重要依据。地物波谱地物波谱定义任何地物都有自身的电磁辐射规律，如反射、发射、吸收电磁波的特性。少数还有透射电磁波的特性。地物的这种特性称为：地物的波谱特性。地物的电磁波响应特性随电磁波长改变而变化的规律，称为地表物体波谱，简称地物波谱。地物波谱特性是电磁辐射与地物相互作用的一种表现。地物波谱的作用

9、不同类型的地物，其电磁波响应的特性不同，因此地物波谱特征是遥感识别地物的基础。地物反射波谱特征太阳辐射到达地表后，一部分反射，一部分吸收，一部分透射，即：到达地面的太阳辐射能量反射能量吸收能量透射能量。地表反射的太阳辐射成为遥感记录的主要辐射能量。 地物反射波谱曲线地物波谱曲线形态，反映出该地物类型在不同波段的反射率，通过测量该地物在不同波段的反射率，并以此与遥感传感器所获得的数据相对照，可以识别遥感影像中的同类地物。遥感图像处理遥感图像的数字化图像（image）：对一个事物或者对象的表达、类比、模仿，或者形象的描述。遥感数字图像（Digital Image）：以数字形式表述的遥感图像。基本组

10、成单元：像素或象元（pixel），取值大小代表灰度高低。图像类型二值图像（binary image）：即图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。 灰度图像（gray image）：是每个像素只有一个采样颜色的图像。彩色图像：每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，分量介于（0，255）。遥感图像的数字化遥感图像的数字化：图像数字化的过程，就是把一幅遥感模拟图像划分成规整的格网单元或像素，并赋予每一像素一整数值，以表征其灰度值的大小。数字化过程：采样、量化。采样：连续图像的离散化，采样间隔对图像质量的影响。量化：以有

11、限的整数值表示图像的灰度和灰阶数。图像数据量：行数（M）列数（N）灰阶数（G）波段数（D)彩色合成包括：伪彩色合成:真彩色合成：RGB假彩色合成:模拟真彩色:遥感图像的格式存储格式 ：BSQ（Band SeQuential）：按照波段顺序依次记录各波段的图像BIP（Band Interleaved by Pixel）：每个像元按波段次序交叉排序BIL（Band Interleaved by Line）：逐行按波段次序排列影像格式：TIF、BMP、IMG、PIX、HDF常见卫星传感器：LandSat、IKONOS、SPOT、QuickBird、WorldView、GeoEye三种图像表示模型RG

12、B模式 (相加混色模型，用于发光物体)彩色图像：通常真彩色用三字节的R，G，B来表示，即8:8:8=24位。R、G、B （三基色波长（CIE）Blue: 435.8nm, Green: 546.1nm,Red: 700nm）CMYK模式（相减混色模型，用于不发光物体）三次色（青色Cyan，洋红Magenta和黄色Yellow）。K为真正黑色。HSB模型基于人类对颜色的感觉，HSB模型描述颜色的三个基本特征。又称为HSI空间。色度（Hue）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。 饱和度

13、（Saturation）：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从 0%（灰色）到 100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。 亮度（Brightness）：是颜色的相对明暗程度，通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。图像校正图像畸变辐射畸变：指遥感传感器在接收来自地物的电磁波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件（地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率的不一致。 几何畸变：当原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸

14、、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时，就产生几何畸变。 辐射畸变的主要原因传感器本身的性能引起的辐射误差地形影响和光照条件变化引起的辐射误差大气散射和吸收引起的辐射误差辐射校正直方图校正方法原理：假设水体（或阴影）等物体的灰度值为0，而实际上大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为0（设为LP）。这个数值就是大气散射导致的程辐射度值。方法：从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量（LP），辐射偏置量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。回归分析法原理：在遥感图像上大山的阴影区或深大水体区域，各个波段的反射为零。同时，大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影响，因此可用长波波段校正其短波

15、波段数据。方法：在不受大气影响的波段（如TM5或7）和待校正的某一波段图像中，选择一系列目标，将每个目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线性回归方程。（，Y：待校正波段的图像亮度值X：不受大气影响波段的图像亮度值）几何校正垂直投影与中心投影垂直投影与中心投影的定义垂直投影：将物体通过平行的光线投影到与光线垂直的投影平面上的投影叫垂直投影。中心投影：凡空间任意点A（物点）与一固定点S（投影中心）连成的直线或延长线（即中心光线）被一个平面（像平面）所截，则此直线与平面的交点a（像点）称为A点的中心投影。垂直投影与中心投影的区别投影距离的影响中心投影：投影距离不同或焦距不同则像片的

16、比例尺也不同。垂直投影：投影距离不同与像片比例尺无关。（不存在焦距）投影倾斜面的影响中心投影：投影面的倾斜造成同一个像片不同部位比例尺的差异。垂直投影：不存在投影面的倾斜。地形起伏的影响中心投影：地形起伏造成像点位移。垂直投影：不存在像点位移。几何校正的步骤几何校正步骤选择控制点建立整体映射函数重采样内插重采样某点的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，这就是灰度值重采样。重采样方法最近邻法：用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。双线性内插法：投影点周围4个相邻像元灰度值，并根据各自权重计算输出像元灰度值双三次卷积法：获取与投影点邻近的16个像元灰度值计算输出像元灰度值控

17、制点的选取数目确定一般选择控制点的数量最少为： (n为多项式次数)选取原则选取易分辨且较精细的特征点，可以通过目视方法判别（道路交叉点、河流分岔口）特征变化大的地区应多选图像边缘一定要选取控制点，以免外推尽可能满幅均匀选取图像配准与镶嵌图像配准将同一地区的不同特性的相关影像(如不同传感器，不同日期，不同波段或传感器在不同位置获取的同一地区地物)在几何上互相匹配，即实现影像与影像间地理坐标及像元空间分辨率上的统一。图像配准可分为：相对配准：选择某一卫星数据作为参考图象，将其他卫星数据与之配准，简称图像对图像的配准。绝对配准：将所有的图像分别校正到地图坐标系下。图像镶嵌 (Mosaicking)

18、是指将两幅或多幅数字影像（有可能是在不同的摄影条件下获得的）拼在一起，构成一幅整体图像的技术过程。特征提取是指分别提取两幅图像中共有的图像特征。这种特征是出现在两幅图像中对比例、旋转、平移等变换保持一致性的特征，如线交叉点、物体边缘角点、虚圆闭区域的中心等可提取的特征。特征包括：点、线和面三类。特征匹配是指建立两幅图像中特征点之间对应关系的过程。用数学语言可以描述为两幅图像A 和B中分别有m 和n 个特征点(m 和n 常常是不相等的) 其中有k 对点是两幅图像中共同拥有的，则如何确定两幅图像中k 对相对应的点对即为特征匹配要解决的问题。变换模型是指根据待配准图像与参考图像之间几何畸变的情况，所

19、选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种：仿射变换、透视变换、投影变换和多项式变换，其中最常用的是仿射变换和多项式变换。图像增强图像增强对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或尖锐化，以便于显示、观察或进一步地分析与处理。对比度变换 通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的处理方法。因为亮度值是辐射强度的反映，所以也称之为辐射增强。 常用的方法是：线性变换和非线性变换。空间滤波对比度扩展的辐射增强：通过单个像元的运算从整体上改善图像的质量。空间滤波：以重点突出图像上的某些特征为目地的采用空间域中的邻域处理方法。属于几何增强处理

20、，主要包括平滑和锐化。图像平滑图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点（“噪声”），采用平滑的方法减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“噪声”点。具体方法有：均值平滑：将每个像元在以其为中心的区域内取平均值来代替该像元值，以达到去掉尖锐“噪声”和平滑图像的目地。中值滤波：将每个像元在以其为中心的邻域内取中间亮度值来代替该像元值，以达到去尖锐“噪声”和平滑图像目的的。图像锐化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。锐化后的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为边缘图像。图象锐化常用方法有：罗伯特梯度（Roberts）索

21、伯尔梯度（Sobel）拉普拉斯算法（Laplace）定向检测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，提取某些信息或去掉某些不必要信息。差值运算即两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减。两个波段相减，反射率差值大的被突出来。图像的差值运算有利于目标与背景反差较小的信息提取，如冰雪覆盖区，海岸带的潮汐线等。比值运算两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除（除数不为0）。多光谱变换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。其变换的本质：对遥感图像实行线性变换，使多光谱空间的坐标系按一定规律进行旋转。K-L变换也叫

22、做主成分分析或主分量分析，是在统计特征基础上的多维（如多波段）正交线性变换。K-L变换的目的就是把原来多波段图像中的有用信息集中到数目尽可能少的新的主成分图像中，并使这些主成分图像之间互不相关，也就是说各个主成分包含的信息内容是不重叠的，从而大大减少总的数据量并使图像信息得到增强。一般的线性变换Y=TX，如果变换矩阵T是正交矩阵，并且它是由原始图像数据矩阵X的斜方差矩阵S的特征向量所组成，则此式的变换称为K-L变换。K-T变换又称缨帽变换，是一种经验性的多波段图像的线性变换。MSS四个波段组成的四维空间中，植被的光谱数据点呈规律性分布，像缨帽状。图像分类分类方法主要包括以下三大类：监督分类法非

23、监督分类法新的探索：模糊分类法、面向对象分类法等监督分类监督分类是通过选择具有代表已知地面覆盖类型的训练样本区，用训练样本区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数或模式（如均值、方差、判别域等），并以此对未知地区的像元进行分类处理，分别归入到已知具有最大相似度的类别中。最大似然比分类法（maximum likelihood classifier）是应用非常广泛的监督分类之一。主要是利用概率密度函数，求出每个像素对于各类别的似然度（likelihood），把该像元分到似然度最大的类别中去的方法。非监督分类非监督分裂指在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下

24、，即事先不知道类别特征，主要根据统计性判别准则，以像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为一类）的方法。它的目的是使得属于同一类别的像素之间的距离尽可能的小而不同类别上的像素间的距离尽可能的大。监督和非监督分类方法比较根本区别点在于是否利用训练样区来获取先验的类别知识监督分类根据训练样区提供的样本选择特征参数，建立判别函数，对待分类点进行分类。因此，训练场地选择是监督分类的关键。对于不熟悉区域情况的人来说，选择足够数量的训练样区带来很大的工作量，操作者需要将相同比例尺的数字地形图叠在遥感图像上，根据地形图上的已知地物类型圈定分类用的训练样区。由于训练样区要求有代表性，训练样本的选择要

25、考虑到地物光谱特征，样本数目要能满足分类的要求，有时这些还不易做到，这是监督分类不足之处。非监督分类不需要更多的先验知识，它根据地物的光谱统计特性进行分类。因此，非监督分类方法简单，且分类具有一定的精度。严格说来，分类效果的好坏需要经过实际调查来检验。当光谱特征类能够和唯一的地物类型（通常指水体、不同植被类型、土地利用类型、土壤类型等）相对应时，非监督分类可取得较好分类效果。当两个地物类型对应的光谱特征类差异很小时，非监督分类效果不如监督分类效果好。变化检测变化检测指在不同时间观测物体或现象的状态，并确认其差异的过程。简单而言，变化检测是我们对世界变化的认识。变化检测可包含三个过程：检测过程，

26、定位过程与识别过程。变化检测方法图像差值法图像比值法植被指数检测法主成分分析法基于HIS变换的分类检测法变化矢量分析图像分类比较法图像回归法目视解译法遥感应用微波遥感微波遥感定义在电磁波谱中，波长在1mm1m的波段范围称微波。微波遥感是指通过微波传感器获取从目标地物发射或反射的微波辐射，经过判读处理来识别地物的技术。微波遥感特点微波具有穿云透雾能力，可以全天时、全天候工作；对某些地物具有特殊的波谱特征；对冰、雪、森林、土壤等具有一定穿透能力；对海洋遥感具有特殊意义，适合于海面动态情况（海面风、海浪等）的观测；分辨率低，但特性明显；微波遥感方式和传感器主动微波遥感指通过向目标地物发射微波并接受其

27、后向散射信号来实现对地观测遥感方式。主要传感器是雷达。按照雷达工作方式可分为成像雷达和非成像雷达，成像雷达又分为真实孔径雷达和合成孔径雷达。雷达工作原理雷达意为无线电测距和定位。其工作波段大都是微波范围。雷达是由发射机通过天线在很短时间内，向目标地物发射一簇很窄的大功率电磁波脉冲，然后用同一天线接受目标地物反射的回波信号而进行显示的一种传感器。不同物体，回波信号的振幅、相位不同，故接收处理后，可测出目标地物的方向、距离等数据。合成孔径雷达用一个小天线沿一条直线方向移动，在移动中的每个位置上发射一个信号，接受相应发射位置的回波信号，并同时存储信号的振幅和相位。合成孔径雷达和真实孔径雷达的差别在于

28、：合成孔径雷达是在不同的位置接受同一地物的信号，真实孔径雷达是在同一位置接受目标的信号。被动微波遥感指通过传感器，接收来自目标地物发射的微波，而达到探测目地的遥感方式。遥感图像的特征空间分辨率（几何特征）：图像的空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小波谱分辨率：指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。辐射分辨率（物理特征）：指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。在遥感图像上表现为每一像元的辐射量化级。时间分辨率（时间特征）：卫星的覆盖周期、重访周期。热红外遥感热红外遥感定义红外遥感包括近红外、中红外和热红外遥感。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

29、识别地物和反演地表参数（温度、湿度、热惯量等）的技术系统。热红外遥感基本原理物体温度高于绝对零度都会发射红外能量。热辐射能量强度和波谱分布由物质类型和温度决定。热红外遥感的实质是对地球热辐射场的研究。热红外遥感基本概念黑体普朗克定律波尔兹曼定律维恩位移定律基尔霍夫定律比辐射率植被遥感植被指数定义根据地物光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，通常把能够提取植被的算法称为植被指数（Vegetation Index，VI）。常用植被指数比值植被指数：RVI=NIR/R差值植被指数：DVI=NIR-R归一化差值植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R

30、)垂直植被指数：PVI=a*NIR+b*R+c其中，NIR近红外波段反射值，R红外波段反射值问题集锦当前遥感发展主要特点与展望多国发射卫星的局面已经形成；高分辨率小型商业卫星发展迅速；雷达卫星遥感日益受到青睐；高光谱分辨率传感器是未来空间遥感发展的核心内容；遥感应用不断深化；地理信息系统的发展与支持是遥感发展的又一进展和动向。什么是遥感图像，遥感模拟图像与遥感数字图像的区别。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，

31、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（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。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：卤化银物质在光照下会发生分解，地物明暗变化导致摄影图像上卤化银物质光化分解程度的差异和金属银沉淀密度大小的差异；影像明暗变化和差异与地物反射或发射电磁波强弱有密切关系。扫描成像：通过探测器将扫描获得的地物电磁波辐射转变成电能，再由处理器对电能信号（视

32、频信号）进行放大、变换、校正、编辑等处理，再经过电-光变换记录在胶片上形成模拟图像，或经过A/D转换、采样、量化、编码处理，记录在磁带上，形成数字图像。雷达成像：雷达发射机对地发射微波脉冲，接收机接收由地物反射回来的微波脉冲信号，并记录在胶片或磁带上即形成雷达对地观测图像。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

33、理，根据抽象程度不同可分为三个层次：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：图像转换、数字图像校正、数字图像增强、多源信息复合、遥感数字图像计算机解译处理。试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤。 遥感图像多项式纠正法的基本

34、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。说明陆地卫星TM图像和SPOT全色波段图像融合的优越性。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（重采样后为30m）；SPOT的全色波段（0.510.73m）是一个单波段图

35、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。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。其表达式为Y=AX (

36、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：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，数据量减少到43%，实现了数据压缩。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

37、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。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。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。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。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

38、再对已分出各类的地物属性进行确认的过程。异：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。监督分类以样本类别的特征作为依据可直接判断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。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。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

39、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。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、分类后处理、检验结果以及成果输出等。遥感图像分类流程如下：预处理：包括确定工作范围、多源图像的几何配准、噪声处理、辐射校正、几何精校正、多图像融合等。特征选取：包括特征选择和特征提取。特征选择是从众多特征中挑选出可以参加分类运算的若干个特征；特征提取是在特征选择以后，利用特征提取算法（如主成分分析算法）从原始特征中求出最能反映地物类别性质的一组新特征。分类：根据特征与分类对象的实际情况选择适当的分类方法。分类后处理：由于分类过程是按像素逐个进行的，分类结果图像中成片的地物类别分布区往往会出现零星的异类像素，其中许多是不合理的。因此，要根据分类的要求进行后处理工作。结果检验: 对分类的