遥感.docx
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遥感
ERDAS遥感处理软件期末考试
一、名词解释（20）
1、波粒二象性：
电磁辐射与物质相互作用中，既表现出波动性，有表现出粒子性，光是电磁波的一个特例，光的波动性表现为干涉、衍射、偏振等现象；而粒子性又表现为光电效应、黑体辐射等现象。
2、波长：
指一个振动周期内波沿传播方向上的距离，即两个相邻的同位点如波峰或波谷间的距离。
通常用纳米、微米、毫米等表示。
3、瑞利散射：
当引起大气散射的大气粒子直径远远小于入射电磁波波长时出现瑞利散射，其散射强度与波长的4次方成反比，多发生在9-10km的晴空，“蓝天”是瑞利散射的一种表现。
4、米氏散射：
当引起散射的大气粒子的直径约等于入射波长时引起米氏散射，如大气中的霾、水滴、尘埃、烟尘、火山灰等，米氏散射使得天空阴暗。
5、大气窗口：
电磁波通过地球大气层时，由于大气分子的吸收、仅有某些波段的透射率较高，这些能使能量较容易透过大气的波段称为大气窗口。
二、填空（10）
1、遥感是远距离不接触物体而获得其信息。
它是以电磁波与地球表面物质相互作用为基础，探测、分析和研究地球资源与环境，揭示地球表层各要素的空间分布特征与时空变化规律的一门科学技术。
2、电磁辐射通常用辐射能量、辐射通量、辐射出射度、辐射照度、辐射强度、辐射亮度等表示
3、遥感数据的特征可以用空间分辨率和几何特征和光谱分辨率表示。
三、简答（6*5）
1、大气层结构
对流层、平流层、中间层、电离层、散逸层。
（1）对流层：
是大气的最低层，其厚度随纬度和季节而变化。
在赤道附近为16-18km；在中纬度地区为l0-12km，两极附近为8-9km。
夏季较厚，冬季较薄。
特点：
—是气温随高度升高而递减，大约每上升100m，温度降低0.6。
C。
；二是密度大，大气总质量的3／4以上集中在此层。
在对流层中，又可分为两层。
在l-2km以下，受地表的机械、热力作用强烈，通称摩擦层，或边界层，亦称低层大气，排人大气的污染物绝大部分活动在此层。
在1-2公里以上，受地表影响变小，称为自由大气层，主要天气过程如雨、雪、雹的形成均出现在此层。
对流层和人类的关系最密切。
（2）平流层：
从对流层顶到约50km的大气层为平流层。
在平流层下层，即30—35knl以下，温度随高度降低变化较小，气温趋于稳定，所以又称同温层。
在30—35km以上，温度随高度升高而升高。
特点：
一是空气没有对流运动，平流运动占显著优势；二是空气比下层稀薄得多，水汽、尘埃的含量甚微，很少出现天气现象；三是在高约15—35km范围内，有厚约20km的—层臭氧层，因臭氧具有吸收太阳光短波紫外线的能力，故使平流层的温度升高。
（3）中间层：
从平流层顶80km高度称为中间层。
这一层空气更为稀薄，温度随高度增加而降低。
（4）电离层：
从80km到约500km称为热层。
这一层温度随高度增加而迅速增加，层内温度很高，昼夜变化很大，热层下部尚有少量的水分存在，因此偶尔会出现银白并微带青色的夜光云。
（5）散逸层：
热层以上的大气层称为逃逸层。
这层空气在太阳紫外线和宇宙射线的作用下，大部分分子发生电离；使质子的含量大大超过中性氢原子的含量。
逃逸层空气极为稀薄，其密度几乎与太空密度相同，故又常称为外大气层。
由于空气受地心引力极小，气体及微粒可以从这层飞出地球致力场进入太空。
逃逸层是地球大气的最外层，该层的上界在哪里还没有一致的看法。
实际上地球大气与星际空间并没有截然的界限。
逃逸层的温度随高度增加而略有增加。
2、电磁波辐射原理有哪些？
（1）普朗克辐射定律
普朗克辐射定律，是公认的物体间热力传导基本法则，证实物体在极度近距时的热力传导，可以高到黑体辐射定律公式所预测的一千倍之多。
（2）斯特藩—波尔兹曼定律
L表示黑体的绝对光度
r表示观测点对应被观测黑体的距离S表示黑体常数
（3）韦恩位移定律：
热辐射的基本定律之一。
在一定温度下，绝对黑体的与辐射本领最大值相对应的波长λ和绝对温度T的乘积为一常数，即λ（m）T=b（微米）。
上述结论称为维恩位移定律，式中，b=0.002897m·K，称为维恩常量。
它表明，当绝对黑体的温度升高时，辐射本领的最大值向短波方向移动。
维恩位移定律仅与黑体辐射的实验曲线的短波部分相符合。
3、太阳辐射各波段组成。
遥感导论P14
x，γ，远紫外、中紫外、近紫外、可见光、近红外、中红外、远红外、微波
按波长从小到大分别为：
射线、X射线、紫外线、可见光（红橙黄绿青蓝紫—大到小）、红外波段（近红外、中红外、远红外、超远红外）、微波、超短波、短波、中波、长波。
4、ERDAS中如何进行数据的导入？
在ERDAS图标面板菜单条上单击Import图标，弹出输入输出对话框/选择输入数据操作：
Import，选择输入数据类型（Type），在Media下拉列表中选择“File”，在InputFile下，找到数据存放路径，并选择所要导入的数据；在“OutputFile”下，键入对应的文件名，点击OK，弹出LandsatTMFastFormat对话框。
通过PreviewOptions选择波段显示的组合方式，ImportOption选择要导入ERDAS的波段，点击OK，完成数据导入处理。
5、遥感数据如何进行重采样？
重采样过程就是根据未校正图像像元值生成一幅校正图像的过程，院图像中所有栅格数据层将进行重采样。
常用的重采样方法有最邻近插值法、双线性内插方法和三次卷积内插方法，其中，最邻近法最简单，计算速度快。
三次卷积法采样中的误差约为双线性内插的1/3，产生的图像比较平滑，但计算工作量大，费时，ERDASIMAGINE提供四种重采样方法：
（1）NearestNeighbor：
临近点插值法，将最近像元值直接赋给输出像元。
算法简单，最大优点是保持像元值不变。
但纠正后的图像可能具有不连续性，影像制图效果。
当相邻像元的灰度值差异较大时，可能会产生较大的误差。
（2）BilinearInterpolation：
双线性插值法，用双线性方程和2×2窗口计算输出像元值。
该方法简单且具有一定的精度，一般能得到满意的插值效果。
缺点是该方法具有低通滤波的效果，会损失图像中的一些边缘或线性信息，导致图像模糊。
（3）CubicConvolution：
三次卷积插值法，用三次方程和4×4窗口计算输出像元值。
该方法产生的图像比较平滑，它的缺点是计算量大。
（4）BicubicSplineInterpolation：
双三次样条插值法，以三次样条为卷积核，通过当前数据点集拟合三次样条表面。
6、遥感图像如何进行几何校正？
几何校正：
当遥感数字图像在几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀、像元大小与地面大小对应不准确、地物形状不规则变化时，即说明遥感数字图像发生了几何畸变。
校正几何畸变的工作称之为几何校正，或称几何纠正，包括几何粗校正和几何精校正。
（1）图像几何校正的一般步骤：
数据准备→输入显示数字影像→确立校正变换模型→确定输出影像范围→像元空间坐标变换→像元的灰度重采样→输出纠正数字影像
（2）多项式校正：
数据准备→加载图像文件→启动几何校正模块→采集地面控制点→计算转换矩阵→图像重采样→检验校正结果
（3）数字正射校正：
数据准备→加载航空影像→启动几何校正模块→输入摄影模式参数→定义投影参数→读取地面控制点→图像重采样与标定
7、遥感数据如何拼接？
（1）准备工作：
挑选数据合适的遥感图像，尽可能的选择成像时间和成像条件接近的遥感图像。
（2）预处理工作：
①辐射校正②去条带和斑点③几何校正
（3）确定实施方案：
首先确定标准像幅，一般位于研究区中央；其次确定拼接顺序，即以标准像幅为中心，由中央向四周逐步进行。
（4）重叠区确定（5）色调调整（6）图像拼接：
在相邻两幅图像的重叠区内找到一条接边线（剪切线），在重叠区进行色调的平滑。
▲启动图像拼接工具：
在ERDAS图标面板菜单条选择Main/DataPreparation/MosaicImages/MosaicTool命令，打开MosaicTool对话框
▲多波段图像拼接：
启动图像拼接工具→加载拼接图像（选择DisplayAddDialog按钮，打开AddImages对话框，选择窗口中的File选项卡，选择要拼接的图像，再选择ImageAreaOptions标签，进入ImageAreaOptions对话框，进行拼接影像范围的选择）→图像叠置组合（在MosaicTool工具条选择SetModeforInputImage按钮，进入图像设置模式状态。
MosaicTool工具条会出现与该模式对应的调整图像跌至次序的编辑按钮）→图像匹配设置→运行Mosaic工具→退出Mosaic工具
▲剪切线拼接：
拼接准备工作，设置输入图像范围→启动图像拼接工具→加载拼接图像→绘制接缝线→定义输出图像→运行拼接功能→退出图像拼接工具
8、如何进行裁剪？
按照ERDAS实现吩咐裁剪的过程，可分为：
规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪。
（1）规则：
裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标确定图像的裁剪位置。
步骤：
①首先打开需要裁剪的图像，并且设置裁剪范围（在ERDAS图标面板工具条选择Viewer图标，打开SelectViewerType对话框，进行相应设置）②根据已经设置好的裁剪范围裁剪图像（在ERDAS表面办工具条选择DataPrep图标/SubsetImage命令，打开Subset对话框，进行相应设置）
（2）不规则：
打开要裁剪的图像，在Viewer图标面板菜单条选择AOI/Tools菜单，打开AOI工具条，进行相应操作。
9、ERDAS中常见的增强：
辐射增强、空间域增强、频率增强、代数运算、主成份变化、缨帽变换和色彩增强。
辐射增强：
通过直接改变图像中的像元的灰度值来改变图像对比度，从而改变图像视觉效果的图像处理方法。
空间域增强：
有目的的突出图像上的某些特征或去除某些特征的一种图像处理方法。
频率域增强：
频率域就是空间域经过傅立叶变换的信号。
代数运算：
根据地物本身在不同波段的灰度差异，通过不同波段之间简单的代数运算产生新的波段，来达到突出所想要的地物信息，压制不想要的信息的图像增强方法。
主成分变换：
是基于变量之间的相关关系，在尽量不丢失信息前提下的一种线性变换的方法，主要用于数据压缩和信息增强。
缨帽变换：
是指旋转坐标空间，使旋转后的坐标轴不是指到主成分的方向，而是与地物有密切关系的方向，从而达到信息压缩和解译分析农作物特征的目的的图像处理方法。
色彩变换：
是将遥感图像从红、绿、蓝三种颜色组成的彩色空间变换到以亮度、色度、饱和度作为定位参数的彩色空间的图像处理方法。
10、常见的辐射增强：
查找表拉伸、直方图均衡化、直方图匹配、亮度反转、降噪处理、去条带处理。
查找表：
选择Main/ImageInterpreter/RadiometricEnhancement/LUTStretch命令，根据对话框选择。
直方图均衡化：
选择Main/ImageInterpreter/RadiometricEnhancement/ListogramEqualization命令，根据对话框选择。
直方图匹配：
亮度反转：
选择Main/ImageInterpreter/RadiometricEnhancement/BrightnessInversion命令，根据对话框选择。
降噪处理：
选择Main/ImageInterpreter/RadiometricEnhancement/NoiseReduction命令，根据对话框选择。
去条带处理:
选择Main/ImageInterpreter/RadiometricEnhancement/DestripeTMDrits命令，根据对话框选择。
11、如何进行文件显示顺序的调整？
应用ArrangeLayers命令调整文件显示顺序：
首先依次在视窗中打开一组图像，注意打开上层图像时，不要清除视窗中已经打开的图像。
视窗菜单条：
选择View/ArrangeLayers命令，打开ArrangeLayersViewer对话框。
在对话框中点击鼠标左键或拖动文件，以调整文件顺序，然后应用（Apply）显示顺序调整，并关闭（Close）ArrangeLayersViewer对话框结束文件显示顺序操作。
12、数据的信息查询
（1）光标查询功能
视窗工具条：
左键点击“光标查询”图标打开InquireCursor对话框，视窗中出现“十字”查询光标，随着十字光标位置的移动，对话框中的像元信息实时发生变化。
（2）量测功能
视窗菜单条：
选择Utility/Measure命令，打开MeasurementTool视窗，在视窗中进行相关操作，进行量测，结果分别以1,2,3,4,5的顺序编号显示在MeasurementTool视窗。
（3）图像信息显示
视窗菜单条Utility/LayerInfo打开ImageInfo对话框，执行相应的命令。
13、植被指数
将遥感地物光谱资料经数学方法处理,，以反映植被状况的特征量。
利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。
植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。
差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。
分为：
比值植被指数（RVI）、归一植被指数（NDVI）、差值环境指数、绿度植被指数、垂直植被指数。
14、ERDAS光谱库的查询
（1）在ERDAS主窗口，选择Interpreter图标/BasicHyperSpectralToolsSpectralLibrary命令，打开SpaceView对话框；
（2）在工具栏Source下拉列表中选择一个数据源；
（3）在光谱名称列表中进行选择，其光谱曲线显示在右边的窗口中；
（4）选择Edit/ChartOptions命令，打开ChatOptions对话框，可以修改坐标轴和背景；
（5）选择Edit/ChartLegend命令，打开ChartLegend对话框，可以编辑图例；
（6）选择View/Tabular工具，打开TabularData表格，可以浏览光谱数据。
15、非监督分类过程：
主要分为两个步骤：
16、监督分类过程
1）打开需要分类的影像2）打开分类模板编辑器3）调整属性字段4）选取样本5）保存分类模板
1）分类预警评价2）可能性矩阵3）分类图像掩膜4）模板对象图示5）直方图绘制6）类别的分离性7）类别统计分析
最后，评价分类结果。
四、论述题（20）
1、论述遥感过程并举例。
能源、大气传播、与地表的能量与地表物质相互作用、再次大气传播、遥感系统、图像数据产品、数据处理、分析与解释、信息产品、多目标用户。
例如：
土地利用的遥感过程。
▲太阳是被动遥感最主要的辐射源，太阳光通过地球大气照射到地面，在通过的打球曾的过程中，首先要发生大气吸收，不同大起层次对太阳光中各光谱段吸收程度不同；其次辐射在传播的过程中遇到小微粒会发生散射，使原来的辐射强度减弱，如瑞利散射、米氏散射、无选择性散射；此外，电磁波在穿过大气层时，还会发生折射、反射。
在经过上述的过程后，太阳辐射到达地表，与地表物质相互作用，被地表吸收和透射，并发生反射，二次通过大气进行大气传播并被搭载传感器的遥感平台获取，如航天平台、航空平台、地面平台，遥感平台上的传感器用数字信号或者感光胶片记录物体的影像，形成遥感数据产品，传输到处理站。
由于传感器本身的误差以及大气对辐射的影响，得到的遥感图像要经过光学增强、图像的校正（辐射校正、几何校正）、数字图像增强多元信息的复合等处理才能被应用。
数据处理完毕后，要对遥感图像进行解译以获取目标地物信息，包括目视解译和遥感图像计算机解译。
最终通过遥感制图等手段提供信息产品给多目标用户。
利用计算机自动分类进行遥感制图的五个步骤。
第一步，数据收集和预处理。
包括辐射纠正、几何纠正、特征提取和选择、数据压缩和消除噪音。
第二步，训练样区的选择。
对于非监督分类来说，也需要选择样区以辅助对簇分析结果的归类。
对于监督分类来说，训练样区用于提取各类的特征参数以对各类进行模拟。
第三步，对像元进行分类。
利用分类算法根据像元特征值将任一象元划归最合适的的类。
像元特征可以是光谱反射、相邻像元的纹理特征及所在位置的几何特征，如高度、坡度、坡向
第四步，对分类结果进行后处理。
这包括各类滤波、簇分析结果重新归类、对分类结果依据地图投影的要求完成几何转换、对分类图进行整饰等。
第五步，评价分类准确度。
将分类结果与已知准确的类型进行比较得到分类图的客观分对率。
一般通过随机采样、地面实况调查，然后与相应位置的分类结果进行比较，得到误差矩阵（称混淆矩阵或列联表）。
如果分类结果不够准确，需要检查前述几个步步骤有无改善的可能。
2、遥感如何与GIS结合进行土地管理？
答：
遥感与GIS一体化集成技术
遥感和GIS一体化集成，可以有以下三个层次及途径实现。
（一）数据一体化管理与共享
（1）数据互操作
遥感影像和图像分析功能可以作为核心组成部分与GIS实现一体化，首先解决的问题就是遥感与GIS平台之间的数据互操作问题。
数据互操作实现有两个途径：
一是将遥感数据或者GIS数据都以标准格式保存，两个平台都支持；
二是遥感和GIS平台直接支持对方数据格式。
很明显后者比前者更加方便。
（2）栅矢数据集中和分布式管理
在遥感中，数据主要储存格式为栅格，GIS中主要由矢量数据格式组成。
栅格和矢量一体化管理，需要这样一种数据模型，同时储存栅格和矢量数据，支持分布式管理。
（3）基于服务的企业级共享
影像天然地具有企业级应用的潜力，因为它可以实现多个用户在同一幅图上同时进行操作。
而这对于大型企业级应用更加有利，其中最主要的一项优势就是节省成本。
我们可以分享同一影像资源，从而显著地减少成本。
而影像由于自身的特点，具有很高的存储要求，尤其是那些高空间分辨率、多光谱影像。
传统以纸质影像图或者电子文件分发的形式也能实现数据共享，但是共享效率比较低。
如今基于Webservices的共享方式提供了一种合理的解决方式，它集中利用了计算机资源，可以为若干个客户端提供影像共享服务。
（二）平台一体化分析
在遥感软件中进行的图像处理工作流，与GIS软件下的GIS工作流实现无缝链接和交换。
如在遥感软件中处理的数据通过菜单功能直接传送到GIS软件中，无需中间的保存、打开等步骤；GIS软件中分析的数据，直接导入遥感软件中，并且保持同步显示；遥感软件中集成GIS软件的部分组件功能。
虽然在两个不同的软件平台下工作，操作感和处理效率类似在一个平台下作业。
（三）系统一体化集成开发
大多数遥感和GIS软件平台都提供了二次开发功能。
如在进行GIS系统开发时，将专业的影像数据处理和分析工具集成到GIS系统环境中，在同一系统中既能完成遥感数据的专业处理与分析，又能完成GIS空间分析和发布共享等工作，形成一个遥感与GIS一体化集成系统。
要实现一体化集成开发系统，前提是遥感和GIS软件平台提供的二次开发接口，都能通过程序开发语言调用，并整合在一起。
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