遥感概论试题Word格式.docx
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地物辐射（反射、发射或两个兼有）能量的强度用图像方式表示。
摄影机、扫描仪、成像雷达。
把普通像片那样的灰度及颜色连续变化的图像叫模拟图像。
而把模拟图像分别成同样形状的小单元，以各个小单元的平均亮度值中心部分的亮度值作为该单元的亮度值进行数字化的图像叫数字图像。
把前一部分的空间离散化处理叫做采样（sampling），而后一部分的亮度值的离散化处理叫量化（quantization）。
把以上两种处理过程结合起来叫图像的数字化（digitization），遥感数据是用遥感器探测来自地表的电磁波，通过采样及量化后获得的数字化数据。
在多通道数据中，各波段的电磁用不同的探测元件探测的。
因为从地表到达受光面上排列的各探测元件的路径有微小的不同，所以各探测元件捕捉到的地表位置在通道之间存在细小的差异，校正这种差异，使各通道数据能重合起来的过程叫通道间的配准（registration）。
35.ETM的全称是＿增强型专题绘图仪。
36.Landsat7共有8个波段，其中第1-5、7波段的分辨率是30米，第6波段的分辨率是60米，第8波段的分辨率是＿15＿米。
38.颜色的性质由＿色相、明度、饱和度来描述。
一、遥感图像的纠正
从地面接受到的卫星遥感图像，本身带有一系列误差，大致分三类：
1）传感器本身引起的内部误差；
2）外界因素引起的外部误差；
3）处理过程中产生的误差。
这些误差有些是系统误差，有些是偶然误差；
有的对图像的几何位置产生影响—几何误差；
有的对图像的几何图形产生畸变—几何畸变；
有的对图像密度（灰度、灰阶）产生影响—辐射误差。
遥感图像纠正是指从具有畸变的图像中消除畸变的处理过程。
消除辐射量失真的叫辐射校正，消除几何畸变的叫几何校正。
1．辐射校正
利用遥感器观测目标物辐射或反射的电磁能量时，从遥感器得到的测量值与目标物的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的，这是因为测量值中包含太阳位置及角度条件、薄雾及霭等大气条件所引起的失真。
为了正确评价目标物的反射特性及辐射特性，必须消除这些失真。
消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程叫辐射校正。
辐射校正包括由遥感器的灵敏度特性为起因的畸变校正，由太阳高度及地形等为起因的畸变校正、大气纠正等。
2．由遥感器的灵敏度特性引起的畸变校正
由光学系统的特性引起的畸变校正：
在使用透镜的光学系统中，例如在摄像面中，存在着边缘部分比中心部分发暗的现象（边缘减光）。
如果以光轴到摄像面边缘有部的视场角为0，则理想的光学系统中某点的光量与COSN0几乎成正比，利用这一性质可以进行校正（COSN0校正）。
由光电变换系统的特性引起的畸变校正：
由于光电变换系统的灵敏度特性通常有很高的重复性，所以可以定期地在地面测定其特性，根据测量值进行校正。
对于LandsatMSS图像及TM图像给出了亮度与遥感器输出之间的变换公式。
3．太阳高度及地形等引起的畸变校正
视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正：
太阳光在地表反射、扩散时，其边缘比四周更亮的现象叫太阳光点（sunspot），太阳高度高时容易产生。
太阳光点与边缘减光等都可以用推算阴影（shading）曲面的方法进行校正。
阴影曲面是提在图像的明暗变化范围内，由太阳光点及边缘减光引起的畸变成分。
通常用傅立叶分析等提取出图像中平稳变化的万分作为阴影曲面。
地形倾斜的影响校正：
当地形倾斜时，经过地表扩散、反射再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会依倾斜度而变化，所以必须校正其影响。
可以采取用地表的法线矢量和太阳光入射矢量的夹角进行校正的方法，以及对消除了光路辐射成分的图像数据采用波段间的比值进行校正的方法等。
4．大气纠正
太阳光在到达地表的目标物之前会由于大气中物质的吸收、散射而衰减。
同样，来自目标物的反射，辐射光在到达遥感器前也会被吸收、散射。
地表除受到直接来自太阳的光线（直达光）照射外，也受到大气引起的散射光（天空光：
skylight）的照射。
同样，入射到遥感器上的除来自目标物的反射、散射光以外，还有大气引起的散射光（光路辐射：
pathradiance）。
消除这些由大气引起的影响的处理过程叫大气校正（atmosphericcorrection）
大气校正方法大致可分为：
利用辐射传递方程式的方法，利用地面实况数据的方法，以及其它方法。
1）利用辐射传递方程式的方法
对辐射传递方程式给出适当的近似值求解，可消除大气的影响。
大气的影响主要是由气溶胶引起的散射（可见光近红外区）及水蒸气引起的吸收（热红外区）。
因此，为了进行校正，必须测定可见光近红外区的气溶胶的密度及热红外区的水蒸气浓度。
可是，现实中仅从图像数据中正确测定这些量是很困难的，在利用辐射传递方程式时，通常只能得到近似解。
2）利用地面实况数据的方法
在采集图像数据时，预先设置反射率已知的标志，或事先测出适当的目标物的反射率，把由此得的地面实况数据和图像数据（遥感器的输出值）进行比较，从而消除大气的影响。
可是其缺点是，该方法仅适用于获得地面实况数据的特定的景及地区（或者时间）。
3）其它方法
在同一平台上，除搭载获取目标图像的遥感器外，也搭载测量气溶胶水蒸气浓度的遥感器，用这些数据进行大气校正。
现在在NOAA的AVHRR数据校正中正在研究使用HIRS数据的方法，但这种方法的真正应用还要等到可同时搭载多个遥感器的ADEOS及其以后的卫星发射后才行。
5．畸变及几何校正
（1）几何畸变
图像中所包含的几何畸变可以表示为图像上各像元的位置坐标与地图坐标系中的目标地物坐标的差异。
几何畸变的原因可大致分为4类：
1）遥感器的内部畸变：
由遥感器结构引起的畸变。
2）感器的外部畸变：
由图像投影方式的几何学引起的畸变。
它可以进一步分为平台引起的畸变和目标物（地球的自转等）引起的畸变。
3）图像投影面的先取法引起的畸变：
由于图像投影面的先取法（图像坐标系的定义方式）不同，几何畸变的表现也不同。
4）由地图投影法的几何学引起的畸变：
根据采用的地图投影法不同，几何畸变的表现也不同。
（2）几何校正的一般步骤
图像的几何校正（geometriccorrection）是指从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。
也可以说是定量地确定图像上的像元坐标（图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标变换式）。
1）确定校正方法：
考虑到图像中所含的几何畸变的性质及可应用于校正的数据确定校正的方法。
2）确定校正式：
确定校正式（图像坐标和地图坐标的变换等）的结构，根据控制点数据等求出校正式的参数。
3）验证校正方法、校正式的有效性：
检查几何畸变能否充分得到校正，探讨校正式的有效性。
当判断为无效时，则对新的校正式（校正方法）进行探讨，或对校正中所用的数据进行修改。
4）重采样、内插：
为了使校正后的输出图像的配置与输入图像相对应，再用
（2）中所采用的校正式，对输入图像的图像数据重新排列。
在重采样中，由于所计算的对应位置的坐标不是整数值，所以必须通过对周围的像元值勤进行内插来求出新的像元值。
（3）数字图像几何纠正
通过计算机对离散结构的数字图像中的每一个像元逐个进行纠正处理的方法。
这种方法能够精确地改正动态扫描图像所具备的各种误差。
基本原理：
利用图像坐标和地面坐标（另一图像坐标、地图坐标等）之间的数学关系，即输入图像和输出图像间的坐标转换关系实现。
1）确定坐标关系。
直接纠正方法：
从原始图像，依次对每个像元根据变换函数F（），求得它在新图像中的位置。
并将灰度值付给新图像的对应位置上。
间接纠正法：
从新图像中依次每个像元，根据变换函数f（）找到它在原始图像中的位置，并将图像的灰度值赋予新图像的像元。
2）确定新的图像的边界。
3）确定新图像的分辨率。
根据精度要求，在新图像的范围内，划分网格，每个网格点就是一个像元。
新图像的行数M＝（Y2-Y1）/△Y+1；
新图像的列数N＝（X2-X1）/△X+1；
新图像的任意一个像元的坐标由它的行列号唯一确定。
4）灰度的重采样。
纠正后的新图像的每一个像元，根据变换函数，可以得到它在原始图像上的位置。
如果求得的位置为整数，则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。
如果位置不为整数，则有最近邻法、
双线性内插法、三次卷积法等方法。
6．图像的拼接
图像拼接（镶嵌MOSAIC）是将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像。
有基于像元的拼接和基于地理坐标的拼接。
二、遥感图像变换
1．图像的彩色显示
遥感数据是直接从遥感器得到的数字数据的罗列，为了使其内容直观易懂，彩色显示是非常重要的技术。
彩色显示有两种方法，一种是把多个波段的图像分别赋予一种原色而进行显色的彩色合成法：
另一种是对一幅黑白图像的灰阶赋予颜色的假彩色显示法。
（1）彩色合成
从通过滤光片、棱镜、衍射光栅等分光而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成，根据三原色的对应方式不同，可以得到不同的彩色合成图像。
三原色的合成方法有：
使用CRT显示器那种蓝、绿、红三原色光源的加色法和使用彩色印刷那种青、品、黄三原色颜料的减色法。
1）加色法
三原色：
任何一种单色光不能通过其它两种混合而成。
即红、绿、蓝。
两种原色按照等量叠加得到一种补色。
三原色等量叠加得到白光。
如果两种色光叠加后得到白光（黑光），则称这两种色为互补色。
非互补色不等量叠加得到两者之间的中间色。
红（多）＋绿（少）＝橙色；
红（少）＋绿（多）＝黄绿色。
2）减色法
一般用于颜料的配制、彩色印刷、彩色相片的染印等。
颜料的颜色是由于染料选择性吸收了白光中的某些波长，反射出白光中未被吸收的色光而产生。
黄＝白－蓝＝红＋绿＝黄；
青＝白－红＝蓝＋绿＝青。
三种颜料等量混合，白光中的红、绿、蓝全部被吸收，所以呈现黑色。
图3.1加色法
图3.2减色法
在通过对应于三原色蓝、绿、红的滤光片而拍摄的三张多波段图像上，如果使用同样的三原色滤光片进行合成，就可以得到接近天然色的颜色，这种方法叫真彩色合成。
然而通常的遥感图像不一定是在分解为三原色的滤光片的波长范围内拍摄的，多数场合是使用了人眼看不见的红外波段。
因为这种图像的彩色合成已经不是天然色彩了，所以称为假彩色合成。
特别是在遥感中，多采用对近红外区赋予红色，对红色的波长区赋予绿色，对绿色的波长区赋予蓝色的彩色合成方法，称为红外彩色合成。
这种彩色合成法可应用于从不同的遥感器获得的图像显示。
例如，通过把空间分辨率高的黑白图像和空间分辨率低的多波段图像进行彩色合成，就可以做出空间分辨率高且具有多波段信息的图像，它对于图像判读是非常有效的。
（2）假彩色显示
把1张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的假彩色显示方法。
如果在热红外图像上使用该方法就可以得到等温图。
要想使色彩连续变化时，就要做出对应灰阶变化而赋予三原色的函数，通过这一方法就可以得到对应色调而发生细微变化的假彩色显示
2．图像增强和特征提取
（1）直方图的概念
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。
（2）直方图拉伸
1）线性拉伸；
2）非线性拉伸：
对数拉伸、指数拉伸等。
（3）直方图均衡化
变换后的直方图接近均匀分布。
即图像中每一灰度级的像元数目大致相同。
具体步骤：
做出原图像的累积直方图，找出把累积直方图的累积频率值（y）等分为适当灰度值（x）的分割区段。
对该灰度分割区段分别进行线性变换，从而得到对具有较高频率的灰度值区间进行增强，对较低频率的灰度区间进行压缩的图像。
（4）直方图规定化
直方图匹配，将原始图像转换为给定直方图的图像。
（5）特征提取
为了利用仪器进行图像判读及分析处理，需要从原图像数据中求出有益于分析的判读标准及统计量等各种参数，把图像所具有的性质进行定量化的处理过程叫特征提取。
特征提取可以定量地抽出以下三种特征：
1）光谱特征
可提取出颜色及灰度或者波段间的亮度比等目标物的光谱性特征。
光谱特征的特点是，它对应于每个像元，但与像无的排列等空间结构无关。
根据归一化植被指数NDVI提取的植被信息及主成分分析等就是一例。
2）空间（几何）特征
是指目标物的形状、大小、或者边缘、线性构造等几何性特征。
3）纹理特征
是指周期性图案及区域的均匀性等有关纹理的特征。
这里，各像元的亮度及其空间配置都成为构成纹理特征的重要因素。
特征提取的方法主要有图像运算（算数运算和逻辑运算）、主成分运算、空间滤波等。
三、遥感图像分类
1．分类方法概述
利用遥感图像进行分类（classification）是以区别图像中所含的多个目标物为目的，对每个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称。
把这些名称称为分类类别（class）。
遥感图像分类是将图像的所有象元按其性质分为若干个类别（class）的技术过程。
在分类中所注重的是各像元的灰度及纹理等特征。
用这样的多个特征量（特征矢量）所定义的空间叫特征空间。
分类也可以说是按照若干分类基准对特征空间进行分割，对其中所含的像元或匀质区域给出相同的名称。
分类大致按以下顺序进行：
1）首先考虑应用目的及图像数据的特性确定分类类别。
有时也通过从训练数据中据提取的图像数据特征确定分类类别。
2）找出这些具有特征的类别的特征量。
3）为了找出分类的基准，需要提取出对应于分类别的训练数据。
4）为了测定总体
41.与多光谱传感器的分辨率不同，衡量微波传感器的分辨率有距离分辨率和方位分辨率。
42.微波遥感的距离分辨率由脉冲宽度及雷达俯角决定，方向分辨率由斜距决定。
44.雷达影像中的变形有＿透视收缩、叠掩现象和顶底位移。
46.数字图像处理的主要内容有图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像分类（识别）。
47.遥感图像的增强处理包括空域增强、频域增强、色彩增强。
48.遥感图像的大气校正中，常用的方法有辐射传输模型法、黑暗像元法、不变目标法、直方图匹配法等。
50.遥感图像几何校正中，图像灰度值需要通过插值（重采样）方法进行采取，常用的三种插值方法是：
最近邻法、双线性内插法、三次卷积内插法。
53.遥感图像目视解译标志分目视解译和计算机图像处理两种。
54.遥感图像的目视解译方法有直接判读法、对比分析法、信息覆合法、综合推理法、地理相关分析法等。
73.利用合成孔径技术能堤高侧视雷达的＿＿＿＿＿＿分辨率。
74.光学图像转换成数字影像的过程包括＿＿＿＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿＿＿等步骤。
76.遥感图像的变形误差可以分为＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿，又可以分为＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿。
77.外部误差是指在＿＿＿＿＿＿＿＿＿处于正常的工作状态下，由＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿所引起的误差。
包括＿＿＿＿＿＿，＿＿＿＿＿＿，＿＿＿＿＿＿，＿＿＿＿＿＿等因素引起的变形误差。
78.多项式拟合法纠正中，项数N与其阶数n的关系＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿。
79.多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要＿＿个控制点，二次项最少项需要＿＿个控制点，三次项最少需要＿＿＿个控制点。
80.数字图像镶嵌的关键＿＿＿＿＿＿＿＿，＿＿＿＿＿＿＿＿＿，＿＿＿＿＿＿＿＿＿。
81.HIS中的H指＿＿＿＿＿＿＿，I指＿＿＿＿＿＿＿，S指＿＿＿＿＿＿＿＿＿。
82.侧视雷达图像上的亮度变化与＿＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿＿等有关。
二、选择题：
（不定项选择）
12.数字图像的＿＿＿。
①空间坐标是离散的，灰度是连续的；
②灰度是离散的，空间坐标是连续的；
③两者都是连续的；
④两者都是离散的。
13.采样是对图像＿＿＿。
①取地类的样本；
②空间坐标离散化；
③灰度离散化。
14.量化是对图像＿＿＿。
①空间坐标离散化；
②灰度离散化；
③以上两者。
15.图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为＿＿＿。
①32个；
②64个；
③128个；
④256个。
16.BSQ是数字图像的＿＿＿。
①连续记录格式；
②行、波段交叉记录格式；
③象元、波段交叉记录格式。
17.垂直航线方向距离越远比例尺越大的影像是＿＿＿。
①中心投影影像；
②推扫式影像（如SPOT影像）；
③逐点扫描式影像（如TM影像）；
④真实孔径侧视雷达影像。
18.真实孔径天线侧视雷达影像上高出地面的物点其象点位移（投影差）＿＿＿。
①向底点方向位移；
②背向底点方向位移；
③不位移。
22.垂直航线方向距离越远比例尺越小的影像是＿＿＿。
23.图像增强的目的＿＿＿。
①增加信息量；
②改善目视判读效果。
24.图像增强＿＿＿。
①只能在空间域中进行；
②只能在频率域中进行；
③可在两者中进行。
25.标准假彩色合成（如TM4、3、2合成）的卫星影像上大多数植被的颜色是＿＿＿。
①绿色；
②红色；
③蓝色。
26.图像融合前必须先进行＿＿＿。
①图像配准；
②图像增强；
③图像分类。
27.图像融合＿＿＿。
①必须在相同分辨率图像间进行；
②只能在同一传感器的图像间进行；
③可在不同分辨率图像间进行；
④可在不同传感器的图像间进行；
⑤只限于遥感图像间进行；
⑥可在遥感图像和非遥感图像间进行。
28.遥感图像的几何分辨率指＿＿＿。
①象元相应地面的宽度；
②传感器瞬时视场内观察到地面的宽度；
③能根据光谱特征判读出地物性质的最小单元的地面宽度。
29.热红外图像是＿＿＿。
①接收地物反射的红外光成的像；
②接收地物发射的红外光成的像。
30.热红外图像上的亮度与地物的＿＿＿。
①反射率大小有关；
②发射率大小有关；
③反射太阳光中的红外光强度有关；
④温度高低有关。
31.侧视雷达图像垂直飞行方向的比例尺＿＿＿。
①离底点近的比例尺大；
②离底点远的比例尺大；
③比例尺不变。
32.同类地物在特征空间聚在＿＿＿。
①同一点上；
②同一个区域；
③不同区域。
33.同类地物在特征空间聚类呈＿＿＿。
①随机分布；
②近似正态分布；
③均匀分布。
34.标准化距离大可以说明＿＿＿。
①类间离散度大，类内离散度也大；
②类间离散度小，类内离散度大；
③类间离散度大，和/或类内离散度小；
④类间离散度小，类内离散度也小。
35.监督分类方法是①先分类后识别的方法；
②边学习边分类的方法；
③人工干预和监督下的分类方法。
遥感信息机理与地学解释
开展遥感信息的形成机理、数据处理方法和地学认知理论和方法研究，直接面向行业、区域应用与区域可持续发展对多源、大容量遥感动态信息的迫切需求，开展遥感信息的数据挖掘和增值处理、地学特征的理解和解译等应用基础研究。
重点研究遥感信息的地学认知、复杂性与不确定性、尺度空间和景观图谱等理论和方法；
开发各种遥感信息获取、存储、融合、智能分类技术和专题信息提取、传输、集成和应用服务等方面的技术方法与算法模型；
实现与地理信息系统和全球卫星定位系统技术、分布式数据库、计算机互联网等技术集成；
建立各类空间信息动态监测体系和信息共享服务体系，为区域和城市的发展提供时空变化动态信息和决策依据。
本学科方向主要的研究内容有：
a.开展地面特征的遥感信息定量表达模型、地学信息处理模型、遥感数据的非确定性和误差传递机理、地学规律认知等理论研究，以及遥感影像的恢复与重构方法研究；
b.利用分布式数据库技术、计算机格网技术，开展分布式遥感影像数据库技术研究，重点研究多尺度时空数据集成、影像分布式存储、网络搜索与提取、压缩与索引、数据共享等关键技术研究。
c.面向网络的遥感数据处理与分析技术研究：
在分布式遥感影像数据库基础上，采用并行计算技术实现大容量遥感数据中信息特征快速挖掘、多光谱影像数据的降维、规则提取，研究信息特征的网络传输机制，并采用分布式计算技术实现面向信息特征的复杂空间格局提取和空间智能决策技术。
d.遥感数据处理与分析的软件模块开发：
在遥感数据处理与分析技术研究基础上，基于网格计算技术，逐步开发具有自主知识产权的多层架构、面向网络的大型遥感数据处理与分析专题软件模块或原型系统。
e.开展基于遥感、地理信息系统、全球定位系统等一体化的资源环境遥感动态监测及信息服务体系研究，包括多源数据挖掘技术、数据融合技术、动态变化识别技术、专题信息提取技术、信息网络发布与应用服务体系内容等研究，开展新型遥感数据（如雷达卫星影像）在森林、精细农业、海洋环境监测中的应用研究。
一、遥感的分类
①按遥感平台的高度分类大体上可分为航天遥感、航空遥感和地面遥感。
航天遥感又称太空遥感（spaceremotesensing）泛指利用各种太空飞行器为平台的遥感技术系统，以地球人造卫星为主体，包括载人飞船、航天飞机和太空站，有时也把各种行星探测器包括在内。
卫星遥感（satelliteremotesensing）为航天遥感的组成部分，以人造地球卫星作为遥感平台，主要利用卫星对地球和低层大气进行光学和电子观测。
航空遥感泛指从飞机、飞艇、气球等空中平台对地观测的遥感技术系统。
地面遥感主要指以高塔、车、船为平台的遥感技术系统，地物波谱仪或传感器安装在这些地面平台上,可进行各种地物波谱测量。
②按所利用的电磁
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