遥感考试重要资料汇总整编Word文档下载推荐.docx
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图中描绘了黑体在5800K时的辐射曲线，在大气层外接收到的太阳辐射照度曲线以及太阳辐射穿过大气层后在海平面接收的太阳辐射照度曲线。
从图上可以看出，太阳辐射的光谱是连续的，它的辐射特性与绝对黑体的辐射特性基本一致。
太阳辐射从近紫外到中红外这一波段区间能量最集中而且相对来说较稳定。
在
射线、
射线、远紫外及微波波段，能量小但变化大。
就遥感而言，被动遥感主要利用可见光、红外等稳定辐射，因而太阳的活动对遥感没有太大影响，可以忽略。
另外，海平面处的太阳辐射照度曲线与大气层外的曲线有很大不同。
这主要是地球大气对太阳辐射的吸收和散射造成的。
6、大气窗口：
有些波段的电磁辐射通过大气后衰减较小、透过率较高，对遥感十分有利，这些波段通常称为大气窗口。
7、地球辐射分段特性：
（1）0.3-2.5微米波段（主要在可见光与近红外波段），地表以反射太阳辐射为主，地球自身的辐射可以忽略；
（2）2.5-6.0微米波段（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；
（3）6.0微米以上的热红外波段，地球自身的热辐射为主，地表反射太阳辐射可以忽略不计。
8、常见的几种地物类型波谱特征，并会绘图，植物的光谱反射率随波长变化的一般规律
地物波谱特征：
在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。
地物发出的波谱主要以反射太阳辐射为主。
太阳辐射到达地面之后，物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。
电磁辐射未被吸收和反射的其余部分则是透过的部分，即：
到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸收能量＋透射能量。
一般而言，绝大多数物体对可见光都不具备透射能力，而有些物体如水，对一定波长的电磁波透射能力较强，特别是对0.45~0.56μm的蓝绿光波段，一般水体的透射深度可达10~20m，清澈水体可达100m的深度。
对于一般不能透过可见光的地面物体，波长5cm的电磁波却有透射能力，如超长波的透射能力就很强，可以透过地面岩石和土壤。
常见地物的光谱曲线比较：
（1）植物的波谱曲线：
在可见波段0.55μm（绿光）附近有反射率为10%~20%的一个波峰，两侧0.45μm（蓝）和0.67μm（红）则有两个吸收带；
在近红外波段0.8~1.0μm有一反射的陡坡，至1.1μm附近有一峰值，形成植被的独有特征；
在近红外波段1.3~2.5μm受植物含水量影响，吸收率大增，反射率大大下降，特别是1.45μm、1.95μm和2.7μm为中心是水的吸收带，形成低谷。
这一特征是由叶绿素的影响造成的。
（2）土壤的波谱曲线：
自然状态下，土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值；
土壤的光谱特性曲线与土壤类别、含水量、有机质含量、砂、土壤表面的粗糙度、粉砂相对百分含量、土壤颗粒大小等因素有关；
潮湿土壤反射波谱特性曲线较平滑，因此在不同光谱段的遥感影像上，土壤亮度区别并不明显。
（3）水体的波谱曲线：
水体的反射主要在蓝绿波段，其他波段吸收率都很强，特别在近红外、中红外波段有很强的吸收带，反射率几乎为零。
纯净水在蓝光波段最高，随波长增加反射率降低。
水含泥沙时，由于泥沙的散射作用，可见波段反射率会增加，峰值出现在黄红区。
水中含有叶绿素时，近红外波段明显抬升。
含叶绿素的清水反射率峰值在绿光段，水中叶绿素越多则峰值越高。
这一特征可监测和估算水藻浓度。
而浑浊水、泥沙水反射率高于以上，峰值出现在黄红区。
（4）岩石的波谱曲线：
岩石反射曲线无统一特征，矿物成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、表面光滑度、色泽都有影响。
例如：
浅色矿物与暗色矿物对其影响较大，浅色矿物反射率高，暗色矿物反射率低。
自然界岩石多被植、被土壤覆盖，所以与其覆盖物也有关。
例题叙述沙土、植物、和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。
答：
（1）沙土：
自然状态下，土壤表面反射曲线呈比较平滑的特征，没有明显的峰值和谷值。
干燥条件下，土壤的波谱特征主要与成土矿物和土壤有机质有关。
土壤含水量增加，土壤的反射率就会下降；
（2）植物：
在可见光波段绿光附近有一个波峰，两侧蓝、红光部分各有一个吸收带，近红外波段（0.8-1.0um）有一个有一个反射陡坡，至1.1um附近有一峰值。
近红外波段（1.3-2.5um）吸收率大增反射率下降；
（3）水：
水体的反射主要在可见光中的蓝绿光波段，近红外和中红外波段纯净的自然水体的反射率很低，几乎趋近于零。
水中含有泥沙，可见光波段反射率会增加，含有水生植物时，近红外波段反射增强。
第三章遥感技术基础
1、遥感平台的定义：
遥感中搭载传感器的工具
遥感平台的分类：
答案一（PPT）：
地球同步轨道卫星（36000km）
太阳同步轨道卫星（500-1000km）
高高度航空飞机（10000-12000m）
中低高度航空飞机（500-8000m）
直升飞机（100-2000m）
低空载体（800m以下）
地面车辆（0-30m）
航天飞机（240-350km）
答案二（课本）：
按平台距地面的高度大体分为三类：
地面平台、航空平台、航天平台。
地面遥感平台指用于安置遥感器的三脚架、遥感塔、遥感车等，高度在100m以下；
航空平台在100m以上，100km以下；
航天平台一般指高度在240Km以上的航天飞机和卫星等。
遥感平台种类还可按其他方式分，如航天的还可分为载人的（宇宙飞船、空间站、航天飞机等）和非载人的（一般的卫星）；
从重量来分，有小卫星和其他卫星。
2、卫星绕地球运行轨道的种类：
（1）地球静止轨道（卫星与地球绕地轴作同步运转，卫星看起来似乎悬在空中不动）；
（2）极地轨道；
（3）倾斜轨道；
（4）太阳同步轨道
3、卫星轨道及运行特点：
卫星轨道在空间的具体形状位置，由六个轨道参数来确定：
（1）升交点赤经Ω；
（2）近地点角距ω；
（3）轨道倾角i；
（4）卫星轨道的长半轴a；
（5）卫星轨道的偏心率（或称扁率）e=c/a（c—卫星椭圆轨道的焦距）；
（6）卫星过近地点时刻T。
六个轨道参数中，a和e则决定了卫星轨道的形状；
Ω、ω、i和T决定了卫星轨道面与赤道面的相对位置；
倾角i决定了轨道面与赤道面，或与地轴之间的关系。
其中，e越大，轨道越偏，e越小，轨道越接近圆形。
当e固定时，a越大则轨道离地高度H越大。
4、卫星轨道倾角的分类：
（1）
时轨道面与赤道面重合；
（2）
时轨道面与地轴重合；
（3）
时轨道面接近地轴，这时的轨道称近极地轨道。
5、遥感平台姿态的类型：
卫星质心为坐标原点，沿轨道前进的切线方向为x轴，垂直轨道面的方向为y轴，垂直xy平面的为z轴，则卫星的姿态有三种：
滚动：
绕x轴旋转的姿态角
俯仰：
绕y轴旋转的姿态角
航偏：
绕z轴旋转的姿态角
6、太阳同步轨道：
由于地球扁率（地球不是圆球形，而是在赤道部分隆起），卫星轨道平面绕地球自转轴旋转。
如果卫星轨道平面绕地球自转轴的旋转方向和角速度与地球绕太阳公转的方向和平均角速度相同，则这种卫星轨道叫太阳同步轨道。
与太阳同步轨道：
所谓卫星轨道与太阳同步，是指卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角，不随地球绕太阳公转而改变。
7、实现扫描线衔接应满足的条件：
假定旋转棱镜扫描一次的时间为t，一个探测器地面分辨率为a，若要使两条扫描带的重叠度为零，但又不能有空隙，则必须
（W为飞机的地速、a为空间分辨率）
当
时，将出现扫描漏洞，当
时，则有部分重叠。
将
代入式子得到：
其中瞬时视场
和扫描周期t都为常数，所以只要速度W与航高H之比为一常数，就能使扫描线正确衔接，不出现条纹图像。
8、覆盖周期：
指地球观测卫星对地表重复覆盖一次所需的时间
Landsat系列卫星：
Landsat-1~3运行周期是103.267min，重复周期是18d，Landsat4/5运行周期是98.9min（99min），重复周期是16d，Landsat-7运行周期是99min，重复周期是16d；
Spot卫星：
运行周期是101.4min，重复周期是26d；
nova卫星：
运行周期是107min。
9、遥感器基本组成部分及功能：
（1）收集器：
收集地物辐射来的能量。
（2）探测器：
将收集的辐射能转变成化学能或电能。
（3）处理器：
对收集的信号进行处理。
（4）输出器：
输出获取的数据
10、遥感器的分类：
（1）摄影类型的传感器；
（2）扫描成像类型的传感器；
（3）雷达成像类型的的传感器；
（4）非图像类型的传感器；
11、多光谱传感器的类别及成像原理：
产品类别：
（1）粗加工产品，它是经过了辐射校准（系统噪声改正）、几何校正（系统误差改正）、分幅注记（28.6s扫描390次分一幅）；
（2）精加工产品，它是在粗加工的基础上，用地面控制点进行了纠正（去除了系统误差和偶然误差）；
（3）特殊处理产品。
成像原理：
12、常见几种卫星遥感平台及特点：
13、TM、MODIS、SPOT、快鸟等常见遥感影像波段数、分辨率：
TM：
7个波段，Landsat-7全波段分辨率是15m
MODIS：
16个波段，2个波段的分辨率是250m，5个波段的分辨率是500m，其余9个波段的分辨率是1000m；
SPOT：
快鸟：
分辨率是0.6m
14、遥感卫星平台发展趋势
第四章遥感图像辐射校正
1、遥感图像的几种分辨率概念：
空间分辨率：
指像素所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。
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：
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：
时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期。
2、模拟图像：
普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的图像（金属银聚集而成，密度高影像黑）。
数字图像：
是一个二维的离散的光密度（或亮度）函数。
空间坐标和密度上都已离散化，是一种以二维数组（矩阵）形式表示的图像。
光学图像数字化主要步骤：
把一个连续的光密度函数变成一个离散的光密度函数———空间坐标离散化——采样，幅度（光密度）离散化——量化，整个过程称为图像数字化。
3、遥感图像的数据级别：
（1）0级产品：
未经任何校正的原始图像产品；
（2）1级产品：
经过初步辐射校正的图像数据；
（3）2级产品：
经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行集合校正；
（4）3级产品：
经过了几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息，产品的几何精度要求在亚像素量级上。
数据格式：
（1）BSQ数据格式；
（2）BIP数据格式；
（3）BIL数据格式
4、遥感大气校正：
消除大气影响的校正过程（消除因为大气散射引起的辐射误差的处理）。
进行大气校正的原因：
电磁波透过大气层时，大气不仅改变光线的方向，也会影响遥感图像的辐射特征。
（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。
我们想要了解某一物体表面的光谱属性，必须将大气的影响消除）。
大气校正方法：
（1）以红外波段最低值校正可见光波段（直方图法确定，纠正方法：
差值法）；
（2）回归法（选择可见光和红外波段进行二维散点图，建立线性回归方程
）；
（3）模型法-辐射传递方程计算法（由辐射传递方程可得
称为大气衰减系数，
为地面目标的辐射能量，H为大气高度，E为传感器收集到的电磁波能量）
【课本P156-157】
5、图像增强技术：
遥感图像增强是为了特定目的，突出遥感图像中的某些信息，消弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。
图像增强的实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。
它不能增加原始图像的信息，有时反而会损失一些信息。
6、直方图概念：
图像灰度直方图可以看成是一个随机分布密度函数，反映了一幅图像中灰度级与其出现概率之间的关系。
其分布状态用灰度均值和标准差两个参数来衡量。
（灰度值的出现频率图形，横坐标是灰度值，纵坐标是像元的个数或者像元的百分比。
反映灰度的总体结构，灰度级的等级分布，不反映空间的分布。
）
几种常见直方图增强方法：
均衡、拉伸、匹配
7、HSI变换概念：
HSI模型它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和强度（明度）三种基本特征量来感知颜色。
8、领域技术概念：
邻域计算，点处理与邻域处理的分别。
利用待计算像元的周围像元进行计算。
通常也称作模板计算，卷积运算。
9、密度分割：
单波段黑白遥感图像可按照灰度范围分段，对每段赋予不同的色彩，使之成为彩色图像（P165）
假彩色合成（波段组合）：
假彩色合成又称彩色合成。
根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。
合成彩色影像常与天然色彩不同，且可任意变换，故称假彩色影像。
10、图像四则运算有及其应用：
1、减法（
）,增加不同地物的光谱反差。
而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（
），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、红色波段和红外波段图像相加可以得到全色红外图像；
3、乘法（
4、除法（
）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；
5、混合运算（P167）
11、RVI:
12、NDVI:
归一化差分植被指数
上式也称为生物量指标变化（P167）
13、图像融合：
将多元遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系生成新的图像的过程。
意义：
通过图像融合可以提高多光谱遥感图像空间分辨率、改善配准精度、增强特征、改善分类，对多时相图像用于变化检测、替代和修补图像的缺陷。
层次：
像素级、特征级、决策级
类型：
（1）Brovey变换融合；
（2）IHS变换融合；
（3）主成分变换（PCA）融合；
（4）小波变换融合
14、IHS融合、主成分融合原理图
15、特征变换：
将原有的m个测量值集合并通过某种变换，产生n个（n
m）新的特征
作用：
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的原始数据信息，另一方面使得待分类别之间的差异在变换后的特征中更明显，从而改善分类效果。
第6章图像几何畸变
1、几何畸变概念：
图像中的几何图形与该物体在选定投影中几何图形的差异，或与地面实况的差异。
几何畸变主要是由于遥感器姿态角的变化，物镜系统的光学畸变，扫描速度不稳定，地球自转，地面曲率，地形起伏等引起的。
2、传感器的六个外方位元素哪些对图像产生线性、非线性变形：
传感器的外方位元素，是指传感器成像时的位置（
）和姿态角（
）。
六个外方位元素中的
、
和
对整幅图像的综合影响是使其产生平移，缩放和旋转等线性变化，只有
才使图像产生非线性变化。
3、几何纠正的处理过程:
（1）根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标之间的数学模型；
（2）根据所采用的数学模型确定纠正公式；
（3）根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度；
（4）对原始影像进行几何变换计算，像素亮度值重采样。
4、共线方程概念：
表达物点，像点和投影中心三点位于一条直线的数学关系式。
共线方程
简写：
几何意义：
当地物点P、对应像点p和投影中心S位于同一条直线上时，正算公式和反算公式成立。
5、灰度重采样的方法：
最邻近像元采样法、双线性内插法、双三次卷积重采样法。
（1）最邻近像元采样法：
该法实质是取距离被采样点最近的已知像元素的
亮度
作为采样亮度。
（2）双线性内插法：
该法的重采样函数是对辛克函数的更粗略近似。
当实施双线性内插时，需要有被采样点p周围4个已知像素的亮度值参加计算。
（3）双三次卷积重采样法：
该法用一个三次重采样函数来近似表示辛克函数。
6、几何校正：
指消除或改正遥感影像几何误差的过程。
控制点的选取原则：
（1）控制点的布设：
把握整体，再对局部均匀地选择控制点；
（2）点位布设顺序：
让控制点按照一定顺序排列；
7、图像配准概念：
实质是遥感图像纠正，根据图像的几何畸变特点，采用一种几何变换将图像规化到统一的坐标系中。
8、图像拼接概念：
指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像，通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
9、正射校正与一般几何校正区别：
第七章遥感目视解译
1、图像解译定义：
图像解译——影像解译，也称判读或判释，指从图像获取信息的基本过程。
是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出你所感兴趣的信息。
[P174]
图像解译类别：
目视判读（人工判读）和自动判读（模式识别）。
2、常见目视解译的标志：
形状、大小、图形、阴影、位置、纹理、类型等。
[P175]
3、热红外图像上的亮度:
与地物的发射率大小和温度高低有关。
第8章遥感分类
1、特征空间：
为了度量图像中地物的光盘特征，建立一个以各波段图像的亮点分布为子空间的多维光谱特征空间。
特征变换：
将原有的m量值集合通过某种变换，然后产生n个（n≤m）新的特征。
光谱特征向量：
同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量将构成一个多维随机向量X，称为光谱特征向量。
2、计算机自动分类类别（有监督、无监督）与对比：
监督分类：
是基于我们对遥感图像上样本区内地物的类属已知，于是可以利用这些样本类别的特征作为依据来识别非样本数据的类别。
非监督分类：
也称聚类分析，是事先对分类过程不施加任何先验知识，仅凭遥感图像地物的光谱特征的分布规律，进行自动分类。
其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。
对比：
（1）原理上，监督分类是根据遥感图像上已知的样本类别和类别的先验知识，利用这些样本类型的特征作为依据来识别非样本数据的类别，即“先学习后分类”而非监督分类对分类过程不施加任何先验知识，仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律进行“盲目”的分类，其结果只区分类别，并不能确定类别属性，即“边学习边分类”；
（2）监督分类精确度高，与实际类型吻合较好;
非监督分类与实际类型差别较大，但工作量小，容易实现；
（3）有先验知识时使用监督分类，没有先验知识时使用非监督分类。
3、K-MEANS非监督分类原理：
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，多模式点到该类别的中心的距离的平方和最小。
其基本思想是，通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止。
ISODATA非监督分类原理:
ISODATA算法也称为迭代自组织数据分析算法。
它与K-均值算法有两点不同：
（1）它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值，而是在每次把所有样本都调整完毕之后才重新计算一次各类样本的均值，前者称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法。
（2）ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动的进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。
4、监督分类概念：
监督分类常见的类别（最大似然与最小距离在分类过程的不同分类结果、错分率）：
最大似然分类法：
根据概率判别函数和贝叶斯判别规则来进行的分类通常称为最大似然分类法。
概率判别函数和贝叶斯判别规则：
可以把某特征矢量（X）落入某类集群的条件概率当成概率判别函数，X落入某集群的条件概率最大的类为X的类别，这种判决规则就是贝叶斯判别规则。
错分概率是类别判别分界两侧做出不正确判别的概率之和。
贝叶斯判别边界使这个数错误为最小，因为这个判别边界无论向左还是向右移都将包括不是1类便是2类的一个更大的面积，从而增加总的错分概率。
由此可见，贝叶斯判别规则是错分概率最小的最优准则
最小距离分类法：
基于距离判别函数和判别规则，在实践中以此为原理的分类方法称为最小距离分类法。
距离判别函数：
是以地物光谱特征在特征空间中按集群方式分布为前提的，计算未知矢量X到有关类别集群之间的距离，哪类距离它最近，该未知矢量就属于哪类。
距离判别函数不像概率判别函数那样偏重于统计性质，而是偏重于几何位置。
常用的距离有马氏距离、欧氏距离、计程距离。
距离判别规则：
最小距离判别原则。
最大似然法总的错分概率小于最小距离法总的错分概率，因为其判别边界可能不是两个均值向量的中点。
5、监督分类的过程：
（1）确定感兴趣的类别数；
（2）特征变换和特征选择：
变换之后的特征影像和原始影像共同进行特征选择，以选出既能满足分类需要，又尽可能少参与分类的特征影像，加快分类速度，提高分类精度；
（3）选择训练样区：
训练样区指的是图像上那些已知其类别属性，可以用来统计类别参数的区域；
（4）确定判决函数和判决规则；
（5）根据判别函数和判别规则对非训练样区的图像区域进行分类。
6、分类后处理一般有哪些：
（1）分类后专题图像的格式（编号、字符、图符或颜色）；
（2）分类后处理：
分类平滑技术。
7、遥感分类后精度评价，能根据混淆矩阵计算各种精度与Kappa系数：
采用混淆矩阵来进行分类精度的评定。
对检核分类精度的样区内所有的像元，统计其分类图中的类别与实际类别之间的混淆程度。
混淆矩阵中，对角线上元素为被正确分类的样本数目，非对角线上的元素为错分的样本数。
Kappa系数是另一种计算分类精度的方法。
第九章遥感技术的应用
遥感课程体系结构、主要内容及在土地利用变化监测中应用（从数据的获取
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