遥感数字图像处理试题

图像〔image〕是对客观对象的一种相像性的描述或写真，它包〔digitaimage〕是指以数字形式表述的遥感影像.按图像的明暗度均不连续的、用离散数学表示的图像，它属于不行见图像。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、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。怎样猎取遥感图像?1.摄影成像.2.扫描成像是扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式猎取的二维图3.雷达成像是由放射机向侧面放射一束窄脉冲，地物反射的微波脉冲〔又称回波〕，由无线收集后，被接收机接收。图像属于遥感模拟图像。什么是遥感数字图像处理?它包括哪些内容?对遥感图像进展一系列的操作，以求到达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〔结果的技术，称为遥感数字图像处理。遥感数字图像处理，依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。而为生产、科研供给真实的、全面的客观世界方面的信息。图像理解可分为以下几种：1.图像转换。2.数字图像校正。3.数字图像增加。多源信息复合。5.遥感数字图像计算机解译处理。是什么?辐射误差产生的缘由有两种，传感器响应特性和外界〔自然〕条件，后者包括太阳照耀〔位置和角度〕和大气传输〔雾和云〕等条件。因传感器的响应特性引起的辐射误差l〕光学摄影机引起的辐射误差2〕光电扫描仪引起的辐射误差因大气影响引起的辐射误差因太阳辐射引起的辐射误差太阳位置引起的辐射误差地形起伏引起的辐射误差其他缘由引起的辐射误差因大气辐射引起的辐射误差，其相应的校正方法有哪些?〔1〕对大气散射校正有三种方法：①野外波谱测试回归分析法；通常通过将野外实地波谱测试获得的无大气影响的辐射值与卫星传感波段。说明遥感图像几何变形误差的主要类型。遥感图像的几何变形误差可分为静态误差和动态误差两大类。静态误差是指在成像过程中，传感器相对于地球外表呈静止状态时所具有的各种变形误差。动态误差则主要是由于在成像过程中地球的旋转所造成的图像变形误差。静态误差又可分为内部误差和外部误差两类变形误差。成的，它随传感器的构造不同而异，误差较小不做争论。外的各因素所造成的误差。简述遥感数字图像几何精订正的一般过程〔步骤〕。9．试述多项式订正法订正卫星图像的原理和步骤。遥感图像多项式订正法的根本思想是回避成像的空间几何过程，为平移、缩放、旋转、仿射、偏扭和弯曲以及更高次的根本变形的综合作用结果。订正后的坐标。分布，点的数量应超过多项式系数的个数。思考题图像增加的主要目的是什么?包含的主要内容有哪些?图像增加的主要目的有：转变图像的灰度等级，提高图像比照度；消退边缘和噪声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化图像；合成彩色图像；压缩图像数据量，突出主要信息等。图像增加的主要内容有：空间域增加、频率域增加、彩色增加、多图像代数运算、多光谱图像增加等。直方图均衡化承受何种变换函数?累积直方图曲线即为直方图均衡化的根本变换函数。直方图规定化的根本原理是什么?的逆运算即可。什么是图象的灰度直方图？什么是图象的累积直方图？何谓图像平滑?什么是均值滤波？什么是中值滤波？何谓图像锐化?图像锐化处理有几种方法?试述Laplace算法的特点。图像锐化的概念：为了突出边缘和轮廓、线状目标信息，可以承受锐化的方法。锐化可使图像上边缘与线性目标的反差提高，因此也称为边缘增加。图象锐化处理的方法：1梯度法2Roberts3PrewittSobel4Laplace算法5定向检测Laplace算法的特点LaplaceLaplace0。因。什么是植被指数?常用的植被指数如何计算?依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、被指数〔VegetationIndex，VI〕。常用的植被指数有以下几种。比值植被指数〔ratiovegetationindexRVI〕波段的反射值，R为红波段的反射值。归一化植被指数〔normalizedvegetationindex，NDVI〕IR、R的含义同上。差值植被指数〔differencevegetationindex，DVI〕DVI=IR-R正交植被指数〔perpendicularvegetationindex，PVI〕PVI=1.6225〔IR〕-2.2978〔R〕+11.0656 (1)式〔1〕NOAAAVHRR。PVI=0.939 〔 IR 〕 -0.344 〔 R 〕+0.09 (2)式〔2〕Landsat。SPOTTM图像和SPOT图像融合的优越性。LandsatTM7个波段，有丰富的光谱信息，其空间区分率为10m。将l0m7个波段的图像具有TM丰点，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标空间中的一个点。变换又称为主成分变换〔principalcomponentanalysis〕或霍特林〔Hotelling〕n个波段的多光X乘以一个线性变换矩阵A，产生一个的光谱空间Y，即产生一幅的n个波段的多光谱图像。其表达式为Y=AX像元矢量；An×n的线性变换矩阵。K-L变换的应用归纳如下。数据压缩。经过主成分变换，多光谱图像变成了的主成分图重量包含了绝大局部的地物信息，在一些状况下几乎是100%，因TM37343%，实现了数据压缩。是噪声信息〔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，到达了图像的目的。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数并提高分类效果。主成变换即是特征选择最常用的方法。1、什么是监视分类，什么是非监视分类？简述监视分类和非监视分类的异同。监视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别的特征作为依据来推断非样本数据的类别。光谱数据组合在统计上的差异来进展“盲目分类类的地物属性进展确认的过程。异:监视分类对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的学问，即已经知道它所对应的地物类别;非监视分类对于遥感图像地物的属性不具有先验学问。监视分类以样本类别的特征作为依据可直接推断推断非样本4)同:是统计方法。2特征选择〔featureselection〕是从众多特征中选择出可以参与分TM影像波段的选择。3遥感图像分类就是把图像中的每个像元或区域划归为假设干类别中的间中去，从而实现分类。4区的选择、特征选择和特征提取、分类、检验结果以及成果输出等。(1)原始图像的预处理就是指对观测数据作成像处理，以及图像的几何校正、辐射校正、量化、采样、预滤波、去噪声等处理，以便获得一幅比较清楚、比照度强、位置准确的图像以提高分类精度。训练区的选择区选择得准确与否，训练样本数是否足够，关系到分类精度的凹凸。在监视分类中，训练区选择的最好的方法是选择一、两个典型区域，各类地物全有，进展实地调查，调查时，比照实地将被分类的遥感影像，一一识别，在图上标好，再到计算机上将这些数据提出。假设受择训练区。特征选择和特征提取特征选择〔featureselection〕是从众多特征中选择出可以参与分到达数据压缩的目的，又提高了不同类别特征之间的可区分性。(4)图像分类运算图像分类运算〔classification〕就是依据影像特点和分类目的设计类工作。检验结果况普遍存在，因此，分类后都必需进展检验，错分像元所占的比例越小，则分类结果越佳。结果输出物占地面积、类别集群的统计中心和方差等。5确定值距离也叫出租汽车距离或城市块距离。在二维空间中可以离的特点是各特征参数以等权参与进来，所以也称等混合距离。欧几里德距离欧几里德距离〔Euclidean〕距离就是两点之间的直线距离〔以下简称欧氏距离〕。欧氏距离中各特征参数也是等权的。下简称闵氏距离〕闵氏距离与特征参数的量纲有关。有不同量纲的特征参数的闵氏距离常常是无意义的。闵氏距离没有考虑特征参数间的相关性。而哈拉诺比斯距离解决了这个问题。马哈拉诺比斯距离差矩阵来考虑变量相关性的。ISODATA法的根本内容。ISODATA〔iterativeself-organizingdataanalysistechniquesalgorithm〕，称为“迭代自组织数据分析技术”。前面所述的初始类算法就是这种类型。主要环节是聚类、集群的分裂和集群的合并等处理。第—步：指定以下掌握参数。其次步：聚类处理。第三步：类别的取消处理。第四步：推断迭代是否完毕。第五步：类别的分裂处理。第六步：类别的合并处理。ISODATA法的实质是以初始类别为“种子”进展自动迭代聚类的过地聚类调整中渐渐确定，并