遥感数字图像处理习题

优选文档优选文档PAGE14优选文档《遥感数字图像办理》习题与答案

第一部分

什么是图像并说明遥感图像与遥感数字图像的差别。

答：图像（image）是对客观对象的一种相像性的描绘或写真。图像包括了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。

按图像的明暗程度和空间坐标的连续性区分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接手理的图像，

它属于可见图像。数字图像是指被计算机储蓄，办理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用失散数字表示的图像，它属于不能够见图像。

2.怎样获得遥感图像答：遥感图像的获得是经过遥感平台搭载的传感器成像来获得的。

和成像原理不同样样。大概可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。

依照传感器基本结构

3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明m8

时的灰度情况。

答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。

①采样：将空间上连续的图像变换成失散点的操作称为采样。空间采样能够将模拟图像

拥有的连续灰度（或色彩）信息变换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。

②量化：遥感模拟图像经失散采样后，可获得有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能够用计算机办理。应进一步失散、归并到各个区间，分别用

有限个整数来表示，称为量化。

当m8时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰

度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。

由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，

分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。

什么是遥感数字图像办理它包括那些内容

答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥

感数字图像办理。

其内容有：

①图像变换。包括模数（A/D）变换和数模（D/A）变换。图像变换的另一种含义是为

使图像办理问题简化或有利于图像特点提取等目的而推行的图像变换工作，如二维傅里叶变

换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、失散余弦变换和小波变换等。

②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。

③数字图像增强。采用一系列技术改良图像的视觉奏效，提高图像的清楚度、比较度，

突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强办理不是以图像保真度为原则，而是想法有选

择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，控制一些无用的信息，以提高图像的使用价

值。

④多源信息复合（交融）。

⑤遥感数字图像计算机解译办理。

说明遥感数字图像办理与其他学科之间的关系。

答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。

说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。当前，比较出名的全数字摄影测量系统有哪些

答：全数字摄影测量系统的任务是利用数字影像达成摄影测量作业。主要功能有：数字

影像办理、单像量测、多像量测、摄影测量解算、等值线自动绘制、生成数字高程模型（DEM）

与正射影像图、机助量测与解译、交互编写等。

当前，比较出名的全数字摄影测量系统有四维企业的JX-4、适普企业的VirtuoZo、莱

卡企业经销的Helava全数字摄影测量系统等。第二部分

1.说明遥感图像几何变形误差的主要种类。

答：遥感图像的几何变形误差可分为静态误差和动向误差两大类。

过程中，传感器有关于地球表面呈静止状态时所拥有的各样变形误差；

在成像过程中地球的旋转所造成的图像变形误差。

静态误差是指在成像

动向误差主假如由于

2.简述遥感数字图像几何纠正的一般过程。

答：①准备工作。

②输入原始数字图像。

③建立纠正变换函数。

④确定输出影像范围。

⑤像元几何地址变换。

⑥像元的等灰度重采样。

⑦输出纠正图像。

试述中心投影的航空像片、多光谱扫描仪图像、推扫式成像仪图像和真切孔径侧视雷达图像各自的几何特点。

答：

①航空像片几何特点：

a.地物点经过摄影中心与其成像点共一条直线。

b.投影中心到像平面的距离为物镜主距f。

地面起伏使得各处影像比率尺不同样样。

地物由于成像平面倾斜其成像会发生变形。

拥有高差的物体成像在像片上有投影差。②多光谱扫描仪图像几何特点：

多光谱扫描仪使用点扫描方式，对地面光景靠扫描镜与卫星轨道相垂直方向的摇动或旋

转依次向下扫描，航向扫描则以旅行器的运行实现。几何特点有：

a.点中心投影，刹时成像一个点。垂直于旅行方向的扫描影像为圆弧，圆弧扫描线沿飞行方向累加形成的圆柱面，构像方程在几何上等效于全景投影。

b.在每个刹时获得的不是一条空隙影像，而是相应于地面方形地域（如

一个像元。

c.在形成构像方程式时，应取每个像元的刹时地址为该片坐标原点，

79m×79m）的

因此像点坐标x=0，

y=0。

关于每条圆弧扫描线，其几何关系等③真切孔径侧视雷达图像的几何特点

效于框幅摄像机以中心线（y=0）为基准沿旁向倾斜一个扫描角θ后的情况，此时

x0,yftg。

真切孔径侧视雷达是斜距投影，其图像的几何特点有：

a.当波束照射到传感器一侧的物方斜面时，其波束抵达斜面顶部的斜距之差△R比地距

之差（即水平距离之差）△X要小，即△R小于△X时，在图像上斜面应有的投影长度被缩短了，这种现象称为透视缩短。

b.透视缩短进一步发展，使得波束抵达顶部的斜距比抵达底部的斜距更短时，其顶部和

底部是颠倒显示的，这种现象称为顶底位移。

c.雷达暗影是由波束照射到有起伏的地形时，在斜面的背后经常存在微波不能够抵达的部

分，称雷达暗影（注意雷达暗影不是太阳岁月影，二者见解截然相反）。雷达暗影的斜距长

度能够由地形斜面的高度h求出，它等于hcos。

为什么说中心投影构像是遥感影像构像的基础。

答：遥感影像中，框幅式影像属于纯中心投影构像，全景影像属于多中心等焦距圆柱投

影，多光谱影像属于多中心扫描投影，HRV影像属于多中心推扫扫描投影，合成孔径侧视雷达属于多中心斜距投影。因此可知，中心投影构像是遥感影像构像的基础。

5.什么是内、外方向元素答：内方向元素：确定投影中心S与像片坐标系之间关系的数据f，x0，y0称内方向元素。,,，外方向元素：确定投影中心S与像片在地面坐标系中的地址的数据X，Y，Z，SSS称为外方向元素。6.什么是像空间协助坐标系答：像空间协助坐标系是一种过渡坐标系，它以摄站点（也就是投影中心）S为坐标原点。在航空摄影测量中，其一，平时以铅垂方向（或设定的某一竖直方向）为Z轴，并取航线方向为X轴，这样有利于更正沿航线方向累积的系统误差。其二，以每条航线内第一张像片的像空间坐标系作为像空间协助坐标系。其三，以每个立体像对的左片摄影中心S为坐标原点，摄影基线方向为X轴，以摄影基线及左片主光轴组成的面（左主核面）作为XZ平面，组成右手坐标系。

试述,,转角系统的转角关系。

答：以摄影中心S为原点，建立像空间协助坐标系S-XYZ，与地面摄影测量坐标系D-XYZ

轴相互平行，其中表示航向倾角，它是指主光轴So在XZ平面的投影与Z轴的夹角；表

示旁向倾角，它是指主光轴与其在XZ平面上的投影之间的夹角；表示像片旋角，它是指

YSo平面在像片上的交线与像平面坐标系的y轴之间的夹角。

遥感图像几何纠正的目的是什么答：解决遥感图像的几何变形问题。试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤。

答：原理：遥感图像多项式纠正法的基本思想是回避成像的空间几何过程，而直接对影

像变形的自己进行数字模拟，认为图像变形规律能够看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭

和波折以及更高次的基本变形的综合作用结果。该方法适用于各样传感器影像的纠正。

步骤：①选择控制点（控制点数量大于多项式系数的个数）。②按最小二乘法平差解求

系数。③将各像元的坐标代入已知系数的多项式进行计算，求得纠正后的坐标。④灰度重采

样。

第三部分

什么是辐射误差辐射误差产生的主要原因是什么

答：辐射误差：传感器探测目标的反射或辐射能量时，所获得的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量之间的差值称为辐射误差。辐射误差造成了遥感图像的失真，影响人们对遥感图像的判读、解译，因此必定进行除去或减弱。

辐射误差产生的主要原因：①因传感器的响应特点惹起的辐射误差。②因大气影响惹起的辐射误差。

因大气和太阳辐射惹起的辐射误差，其相应的校正方法有哪些

答：大气惹起的辐射误差校正方法有：①野外波谱测试回归分析法。②辐射传达方程计

算法。③波段比较法。

太阳惹起的辐射误差校正方法有：①公式法。②波段比值法3.简述

SAR辐射校正的技术

答：在SAR数据流中的不同样样地址插入一系列已知的信号以获得必要的校正信息，

据流经过信号办理器从前或此后测试系统的响应，再加以校正。

再在数

4.简述遥感卫星辐射校正场的含义。答：利用地球表面大面积均匀的地物为目标，

当卫星过顶时推行同步地面察看，

以实现

对在轨道上运行的卫星传感器做辐射校正。第四部分

图像增强的主要目的是什么它包括的主要内容有哪些

答：主要目的有：①改变图像的灰度等级、提高图像比较度；②除去边缘和噪声，圆滑

图像；③突出边缘或线状地物，锐化图像；④合成彩色图像；⑤压缩图像数据量，突出主要信息等。

主要内容有：空间域增强、频次域增强、彩色增强、多图像代数运算、多光谱图像增强

等。

2.直方图平衡化的基本思想和采用何种变换函数答：直方图平衡化是将原图像的直方图经过变换函数变成均匀的直方图，

方图更正原图像，进而获得一幅灰度散布均匀的新图像。

采用“累积直方图曲线”作为直方图平衡化的基本变换函数。

此后按均匀直

方图规定化的基本源理是什么

答：直方图规定化的原理是对两个直方图都做平衡化，变成同样的归一化的均匀直方图。

以此均匀直方图起到媒介作用，再对参照图像做平衡化的逆运算即可。何谓图像圆滑试述均值圆滑与中值滤波的差别。

答：图像在获得和传输的过程中，由于传感器的误差及大气的影响，会在图像上产生一

些亮点（“噪声”点）或许图像中出现亮度变化过大的地域，为了控制噪声、改良图像质量

或减少变化幅度，使亮度变化和缓所做的办理称为图像圆滑。

均值圆滑方法均等地对待邻域中的每个像元，关于每个像元在以它为中心的邻域内取平

均值，作为该像元新的灰度值。中值滤波是对以每个像元为中心的M×N邻域内的所有像元

按灰度值大小排序，取排序后位于中间那个像元的灰度值作为中心像元新的灰度值，因此它

是一种非线性的图像圆滑法。一般M×N取奇数（有中间像元），窗口运算与模板运算同样。

5.何谓图像锐化图像锐化办理有几种方法试述Laplace算法的特点。

答：图像锐化可使图像上边沿与线状目标的反差提高，即边缘增强。锐化的结果突出了

边缘和轮廓、线状目标信息。图像锐化是经过微分算子使图像边缘突出，清楚。

图像锐化办理方法有：①梯度法。②Roberts梯度。③Prewitt和Sobel梯度。④Laplace

算法。⑤定向检测等方法。

Laplace算法的特点是检测图像灰度变化率的变化率，是二阶微分，在图像上灰度均匀

和变化均匀的部分，依照Laplace算子计算出的值为0。因此，它不检测均为的灰度变化，

产生的图像更为突出灰度值突变的部分。

频次域锐化的基本思想是什么常用的高通滤波器有哪些有何特点

答：频次域锐化的基本思想是：采用高通滤波器让高频成分经过，阻截削弱低频成分，

达到图像锐化的目的，其结果是突出了图像的边缘和轮廓。高通滤波器有：①理想高通滤波器；②Butterworth高通滤波器；③指数高通滤波器；④梯形高通滤波器。以上4种高通滤波器各有优缺点。理想高通滤波器办理的图像中边缘有颤动的现象；Butterworth锐化奏效较好，边缘颤动现象不明显，但计算复杂；指数高通滤波器比Butterworth奏效差些，边

缘颤动现象不明显；梯形高通滤波器会产生略微颤动现象，但因计算简单经常被使用。

假彩色增强的基本源理是什么最正确假彩色合成方案的原则是什么

答：假彩色增强办理的对象是同一光景的多光谱图像。关于多波段遥感图像，选择其中

的某三个波段，分别赏赐红，绿，蓝三种原色，即可在屏幕上合成彩色图像。由于三个波段

原色的选择是依照增强目的决定的，与原来波段的真切颜色不同样样，因此合成的彩色图像其实不表示地物真切的颜色，这种合成称为假彩色合成。

最正确假彩色合成方案的原则是：合成后的图像应信息量最大而波段间的有关性最小。

试述彩色变换的原理，彩色变换的主要方法有哪些

答：遥感数字图像办理系统中一是采用RGB色彩模型，是鉴于色光混淆来再现颜色的，

即图像中的每个像素是经过红（R）、绿（G）、蓝（B）三种色光按不同样样的比率组合来显示颜

色的，由多光谱图像的三个波段组合的彩色图像实际上是显示在R、G、B空间中。二是采用

IHS模型。亮度（intensity）、色度（hue）、饱和度（saturation）称为色彩的三要素，亮

度（I）、色度（H）、饱和度（S）组成的HIS模型所表示的彩色与人眼看到的更为凑近。RGB

和HIS两种色彩模式能够相互变换，有些办理在某个彩色系统中能够更方便。以上所述即为

彩色变换的原理。

把RGB系统变换为IHS系统称为HIS正变换，HIS系统变换为RGB系统称为HIS逆变换。彩色变换的主要方法有1，球体变换2，圆柱体变换。什么是植被指数常用的植被指数怎样计算

答：依照地物光谱反射率的差别作比值运算能够突出图像中植被的特点，提取植被种类

或估计绿色生物量，平时把能够提取植被的算法称为植被指数（VegetationIndex，简称

VI）。

常用的植被指数算法：

①比值植被指数（ratiovegetationindex即RVI）

RVI=IR/RIR为遥感多波段图像中的近红外（

R为红波段的反射值。

infrared

）波段的反射值；

②归一化植被指数（

normalizedvegetationindex

即NDVI）

NDVI=(IR-R)/(IR+R)③差值植被指数（differencevegetationindex

DVI＝IR-R

④正交植被指数（perpendicularvegetationindex

即DVI）

即PVI）

PVI=(IR)(R)+(NOAA

的AVHRR卫星资料

)

PVI=(IR)(R)+(Landsat

卫星资料

)

以陆地卫星TM图像和SPOT的全色波段图像为例，说明TM图像和SPOT图像交融的优越性。

答：不同样样传感器获得的同一地域的图像，由于其波长范围不同样样，几何特点不同样样，分辨率

不同样样样要素而拥有不同样样的应用特点。比方：Landsat的TM有7个波段，有丰富的光谱信息，

其空间分辨率为（重采样后为30m），SPOT的全色波段（～μm）是一个单波段图像，但它的

空间分辨率大大提高，可达到10m。将这两种图像交融，产生的拥有10m分辨率的7个波段的新图像拥有以上两种图像的优点，既提高了图像的分辨率，又保存了TM丰富的光谱信息。

因此，图像交融的方法能够综合不同样样传感器图像的优点，大大提高图像的应用精度。11.什么是多光谱空间主成分变换的应企图义是什么

答：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，

代表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。

主成分变换的应企图义是：①数据压缩②图像增强③分类前预办理

坐标值

简述多光谱增强的方法和目的。

答：多光谱增强采用对多光谱图像进行线性变换的方法，减少各波段信息之间的冗余，

达到保存主要信息，压缩数据量，增强和提取更拥有目视讲解奏效的新波段数据的目的。

简述遥感多光谱图像的特点。答：遥感多光谱图像的波段多，比方应用最为宽泛的而高光谱图像则包括几十个甚至数百个很窄的波段，量过大，运算时耗资大量机时和占有大量的磁盘空间。必定的有关性，造成不同样样程度的信息重叠。

Landsat的TM图像有7个波段；包括了大量的信息，但这些图像的数据同时，多光谱图像的各波段之间拥有

14.当前多光谱增强主要有哪

2种变换

答：①K-L(Karthunen-Loeve)

变换，又称为主成分变换。

②K-T(Kauth-Thomas)

变换，又称为缨帽变换。

第五部分

1.什么是监察分类什么是非监察分类

答：监察分类是鉴于对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

它所对应的地物种类，于是能够利用这些样本类其他特点作为依照来判断非样本区内数据的

种类。非监察分类是遥感图像地物的属性不拥有先验知识，纯粹依靠不同样样光谱数据组合在统

计上的差别来进行“盲目分类”，过后再对已分出各样的地物属性进行确认的过程。简述增强办理与分类办理的异同。

答：图像增强办理与图像分类办理都是为了增强和提取遥感图像中的目标信息。

图像增强办理主假如增强图像的视觉奏效，提高图像的可解译性。给目视讲解供应的信

息是定性的。

图像分类办理则着眼于地物类其他区分，给目视讲解供应定量信息。

3.什么是特点选择

答：特点选择实质上就是确定分类的信息源。多光谱图像一般有波段多、数据量大等特点。在分类时，特别是用最大似然分类方法，要对每一类计算均差和协方差矩阵，以及鉴别式的比较，计算量是特别大的。实质上，其实不是每一个波段都是分类时最好的波段，对分类精度影响不大。在分类时所使用的波段或波段组合称为特点，因此，这个选择过程称为特点选择。这种选择出来的、新的关于表示种类可分性更为有效的更正称为特点参数，n个特点参数组成n维特点空间。详细的分类就是在该空间中进行的。

4.简述计算机分类的基本源理。答：遥感图像分类就是把图像中的每个像元或地域划归为若干种类中的一种，

各样地物的光谱特点分析来选择特点参数，将特点空间区分为互不重叠的子空间，

即经过对

此后将影

像内各个像元区分到各个子空间中去，进而实现分类。

5简述遥感图像计算机分类的一般流程。

答：①原始图像的预办理；

②训练区的选择；

③特点选择和特点提取；

④图像分类运算；

⑤查验结果；

⑥结果输出。

什么是距离鉴别函数

答：距离鉴别函数的建立是以地物光谱特点在特点空间中是按集群方式散布为前提的。

也就是说，假设不知道特点矢量的概率散布，但认为，同一类其他特点矢量在特点空间内完齐整集成团状（集群），每个团（集群）都有一其中心。这些团内点的数量越多，也即密度

越大或点与中心的距离越近，就能够必定，他们属于一个种类，因此点间的距离成为重要的判断参量。

比较绝对值距离、欧氏距离、马氏距离鉴别函数之间的异同点。

答：绝对值距离是计算两点之间的直角边距离，其特点是各特点参数以等权参加进来，

因此也称等混淆距离。

欧氏距离是计算两点之间直线距离。欧氏距离中各特点参数也是等权的。以上两种距离与特点参数的量纲有关。而且没有考虑特点参数间的有关性。马氏距离是一种加权的欧氏距离，它是经过协方差矩阵来考虑变量的有关性

8、简要说明

ISODATA法的基本内容。

答：ISODATA（iterativeself-organizingdataanalysistechniquesalgorithm

称为“迭代自组织数据分析技术”。ISODATA法的实质是以初始种类为“种子”进行自动迭

代聚类的过程，它能够自动地进行类其他“归并”和“分裂”，其各个参数也在不断地聚类

），

调整中渐渐确定，并最后建立所需要的鉴别函数。因此，能够说基准种类参数确实定过程，也正是利用光谱特点自己的统计性质对鉴别函数的不断调整和“训练”过程。

简述计算分类的新方法。

答：①神经网络分类器；；

②鉴于小波神经网络遥感图像分类；

③模糊聚类法；

④树分类器；

⑤专家系统方法的应用。

第六部分

一般分析方法各有什么特点参数确实定应试虑什么要素

答：遥感数字图像一般分析主假如对图像进行各样空间分析，进行像元之间或专题分类

之间的空间关系办理，使办理后的图像能够更好地表达主要的专题信息。

①邻域分析(neighborhood)是针对分类专题图像，采用近似于卷积滤波的方法对图像分

类值(classvalues)进行多种分析。其方法是每个像元的值都参加用户定义的邻域范围

（definitionneighborhood）和分析函数(function)所进行的分析，而邻域中心像元的值

将被分析结果所取代。

②查找分析(search)是对输入的分类专题图像或矢量图形进行周边(proximity)分析，

产生一个新的输出栅格文件，输出像元的属性值取决于其地址与用户选择专题种类像元的接

近程度和用户定义的凑近距离，输出文件中用户所选择专题种类的属性值从头编码为0，其

它相邻地域属性值取决于它们所选择专