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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流RS 第4,5,6,7,8章 复习思考题 14page 200912修订.精品文档.第四章 航天遥感与卫星图像 复习思考题1 陆地卫星的传感器有几种？波段是怎样划分的？其传感器有四种，即（1）反束光导管摄像机（RBV），装在Landsat1,2,3号星上，其数据简写为RBV1, RBV2, RBV3，（2）多光谱扫描仪（MSS）(4或5个波段)，在Landsat1-5号星上均装有这种传感器；（3）专题制图仪(Thematic Mapper(TM)(7个波段)；（4）增强型专题制图仪（ETM+） (8个波段，仅比TM增加一个0.5 0.9m 1
2、5米的全波段数据)。 波段划分见教材P158，2 陆地卫星为何要采用中高度、近极地、近圆形并与太阳同步的轨道？中高度可保证卫星长寿命；近极地即轨道经过南北极附近地区,故又称“极轨卫星”,其优点是可以覆盖全球绝大部分地区(南北纬60度以内的地区除外)；近圆形轨道可使得探测器在地面上的瞬时视场大小一致,即图像的比例尺保持相同；如:Landsat1,2,3远地点918km, 近地点905km；轨道与太阳同步则光照角保持不变化,保证了卫星通过同一纬度上有相同的地方时,保证了太阳辐射量的大致相同，为遥感资料处理带来方便，如经过赤道4,5号星是上午9:45,由北而南运行,地方时大致在上午7时多至11时多。
3、3 什么是光谱效应？MSS、TM各波段的光谱效应各有哪些特点？（MSS的见教材P155）航天遥感的传感器大都是分波段探测的，采用不同波段图像判读，识别地物的能力和判读效果是不一样的，称之为光谱效应。TM单波段的光谱效应TM1：对清澈的水体有较强的透射能力，能反映潜水水下特征，可用于水质监测，大陆架研究（但仅限于几十米）；处叶绿素强吸收带，可用于区分土壤和植被（干燥的土壤与茂密的植被效果更好）。阔叶林呈暗色调，针叶林为亮色调，可编制森林类型图；TM2：与MSS1相似，对水体有一定透射能力；健康植被有二级反射峰，故可区分林型、树种，评估作物长势。此波段因为散射不是很清楚。此外，还可区分人造地物类型
4、。TM3：与MSS2相似，相对于TM1，2，它受散射影响小，影像具有更高的反差系数。它位于叶绿素强吸收带，可测量植物叶绿素吸收率，利于进行植物分类和覆盖面积估算，根据植被色调判断植物的健康状况。还可判定地貌岩性、土壤和水中泥沙流。（因为本波段清晰，可作合成图，做合成图可见光区离不了TM3）TM4：处植物高反射区，光谱特征受植物细胞结构控制，可用于植被分类、生物量估算、作物长势调查，也可用于土壤与植被界限的划分。NIR是水的强吸收带，故TM4可用于水陆边界划分。（注：相当于MSS3，4的一部分，此波段避开了小于0.76m出现的叶绿素陡坡效应的坡面和大于0.9m可能发生的水分子的吸收谱带，使之更集
5、中地反映植物近红外波段的强反射，茂密的植被呈浅色）TM5（1.55-1.75m）：处于水吸收带（1.4，1.9m）之间，对含水量敏感，能准确反映植被土壤含水量，可用于土壤湿度、植物含水量调查，水分状况研究。此波段处植物的二级反射峰带，故又可作植物长势分析，提高了区分不同作物类型的能力，对岩性和土壤类型的判定也有一定的作用，还能区分云与雪。TM6：对地物本身热辐射敏感，可用于辨别地表温度差异，进行热分布制图，如水体温度变化制图；监测与人类活动有关的热特性，如：热岛、火山；也可用于区分农林覆盖类型。TM7：此波段专为地质上需要而设定，处于岩石、矿物中OH-的吸收带，可区分主要岩石类型，用于地质探矿
6、与制图。结合TM5和TM7可综合分析岩石的含热特性。TM合成波段的光谱效应：1）TM321：波段合成影像近似天然真彩色，但影像多平淡，色调灰暗，彩色不饱和，信息量相对少。主要用于水库、河口、海岸，但不宜作水陆边界划分。用途：对浅水有透视作用，监测水的混浊度、含砂量、河口絮状物、泥沙流向。一般规律：深水为深兰色，浅水为浅兰色，泥沙为乳白色絮状物，健康的植物为绿色，裸露的土壤为棕色或褐色。2）TM432：利于植物分类和水体判别，及区别城市与植被。植被为红颜色，水体为兰黑色（以兰色为基调），城市裸露地面干的为青色（灰青绿色）。含沙量大的黄河河口呈乳白色。3）TM742：城市介于红色与紫色；草地淡绿色
7、；森林深绿色；可做水陆边界，土壤/植被边界划分，但不能做植被分类.视觉效果好，可做影像地图。4）TM453：只能做水，用的少。内陆、城市、河湖及深浅分的清楚，区别各种各样含水量。缺点：植被颜色不确定，所以不能用于区分植被TM4，5反射都厉害，不同植物反射程度不同，可能出现红绿的各种颜色。此外，还有TM754（研究地质构造、环境），TM743，TM541等组合，可据需要选择合适的波段组合。4 为何小于地面分辨率的物体有时也能在卫星影像上辨认出来？卫星的空间分辨率（也即地面分辨率）大致相当于传感器探测地面上瞬时视场的大小。由于传感器在地面扫描时，瞬时视场前后有重叠部分，这就使分辨率大于瞬时视场，也
8、就是在卫星图像上可以分辨的最小面积小于瞬时视场的面积。5 陆地卫星图像的注记含义各是什么？（只记图像编号即可，其余不用管）重点掌握Landsat图像的编号：按标准分幅，一幅卫星图像称为一景，为使用方便，每一景有一个编号，这种编号称为“全球参考系统（WRS）”，由两个数字组成，如：123-32，前者123为“轨径（path）”号，后者32为“行（row）”号。陆地卫星4，5号覆盖全球一次共飞行233圈，轨径编号为001至233。规定穿过赤道西经64.6度为第一圈轨径，编号为001，自东向西编号。我国领土大致位于113-146号轨径之间。行是指在任一给定的轨道圈上，横跨一幅图像的纬度中心线，当卫星
9、沿轨道圈移动时给定的一个编号。第一行起始于北纬80度47分，与赤道的降交点作为第60行，到南纬81度51分为122行。然后开始第123行，向北方行数增加，穿过赤道（相当于184行），并继续向北直至北纬81度51分为第246行。（丛123行后为夜间飞行）。我国领土的白昼图像大致位于23-48行之间（叠合符号，纵向重叠符号，经纬度注记，成像时间等文字的注记, 不用细究）6 SPOT卫星扫描方式与陆地卫星有何不同？SPOT首次采用线性阵列传感器和推阻式扫描系统，landsat为光机扫描。7 SPOT携带的传感器有哪些？（1）HRV: 高分辨率可见光扫描仪：HRV有两种工作方式:一是全色单波段(PA)
10、0.51-0.73, 空间分辨率10米;二是多波段(xs): G, R, NIR（2）VGT:宽视域植被探测仪(粗分辨率)：VGT:检测自然植被和农作物, 对大范围的环境变化、气象、海洋等应用研究很有意义。垂直方向空间分辨率1.15km, 扫描宽度2250km. （3）HRG:高分辨率几何成像装置（4）HRS:高分辨率立体成像装置SPOT5的高分辨率立体成像装置(HRS)采用两个相机沿轨道向前、向后实时获取立体图像，这与先前的旁向立体成像模式(即轨道间立体成像)相比，几乎能在同一时刻、同一辐射条件获得立体像对，避免了像对间由于获得时间不同而存在的辐射差，提高了所获取立体像对的质量，可广泛应用于
11、制图、虚拟现实等领域。8 关于陆地卫星(Landsat)图像几何特性、物理特性和符号及注记前面没有介绍的基本不考。（要知道陆地卫星属于多中心投影）9 概念（1）传感器：是指收集和记录地物电磁辐射能量信息的装置，如：航空摄影机、多光谱扫描仪、雷达等，它是信息获取的核心部件。（2）扫描成像(P67)：是依靠探测元件和扫描镜对目标地物以瞬时视场为单位进行的逐点、逐行取样,以得到目标地物电磁辐射特性信息,形成一定谱段的图像.（3）瞬时视场角：扫描镜在一瞬时时间可以视为静止状态，此时，接受到的目标地物的电磁波辐射限制在一个很小的角度之内，这个角度称为瞬时视场角，即扫描仪的空间分辨率。（ P68）（4）总
12、视场角（2）：扫描带的地面宽度称为总视场。从遥感平台到地面扫描带外侧所构成的夹角，叫总视场角，也叫总扫描角。扫描带对应的地面宽度（L）为：L=2Htan扫描成像总视场角不宜过大，否则图像边缘的畸变太大。（5）空间分辨率(P80):是指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。 如TM1-5, 728.5m X 28.5m（6）波谱分辨率：是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。间隔愈小，分辨率愈高。（7）辐射分辨率:是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。（8）时间分辨率: 指对同一地点进行遥感采样的
13、时间间隔，即采样的时间频率，也即重访周期。如静止气象卫星：1次/0.5小时；太阳同步气象卫星：2次/天。（9）灰阶：地面上各种地物的辐射强度不同表现在卫星图像上是色调的深浅不同，色调深浅的分级称灰阶（或称灰度）。因此灰阶是区分地物辐射强度和影像色调的深浅的标准。在每幅卫星图像的下边框都附有灰标，灰标是灰阶的视觉标志，又称灰阶尺。(10) 定标：即依据遥感器的输出值(DN)与入射辐射亮度值之间的定量关系, 将探测器获得的扫描数据转换为地物实际精确的辐射信息.(zys:p122, p83)(11) 热红外(TlR)波段临边变暗订正：TIR通道探测数据随探测点卫星天顶角的不同而有差异，越靠扫描线边缘
14、，探测路径越长，大气衰减越甚，探测值越小，在图像上显得越暗，此为“临边变暗”，必须加以纠正。即由每个像元的坐标，计算出对应的扫描角与相应亮度值，使其恢复到相应于卫星在天顶探测时的探测值。（12）可见光近红外(VIR)通道的太阳高度角订正：即把不同太阳高度角所形成的像元亮度值调整为太阳垂直照射的亮度值，表示为 Ec = E/sin h = E/cos，式中：Ec为定标后的反射亮度；h为探测点的太阳高度角；为其太阳天顶角。10 遥感影像的记录方式（1）影像记录方式-模拟图像(P58)主要指摄影乳胶的光学记录方式. 它以感光材料乳胶（以AgBr为主）作为探测元件，运用光敏胶片表面的化学反应（即感光物
15、质遇光能发生分解反应），来直接探测地物能量变化，并记录下来。感光材料胶片既是探测媒介，又是记录的介质.除摄影照片、胶片记录的图片以外，模拟图像还可包括各种硬拷贝方式记录的图像，如打印机，绘图仪输出的图像。广义的图像：指图像数据的任何图片表示形式。包括模拟图像和数字图像（如：计算机屏幕显示的数字图像）。（2）数字记录方式-数字图像主要指扫描磁带磁盘等的电子记录方式.它是以光电二极管等作为探测元件,将地物的反射或发射能量,经光电转换过程,把光的辐射能量差转换为模拟的电压或电位差(模拟电信号),再经模数变换(A/D)，将模拟量变为数值（亮度值），存储于数字磁带、磁盘、光盘等介质上。构成数字影像的最小
16、单元为像元。一个像元只有一个亮度值。它是像元内所有地物辐射能量的积分值。11 扫描成像方式（1）光/机扫描成像(P67)光学机械扫描成像系统，一般在扫描仪的前方安装光学镜头，依靠机械传动装置使镜头摆动，形成对目标地物的逐点逐行扫描。（2）固体自扫描成像：是用固定的探测元件，通过遥感平台的运动对目标地物进行扫描成像的一种成像方式。（3）高光谱成像光谱仪在一定波长范围内分割的波段数足够多的条件下进行遥感时，既可取得地物的图像，也能得到地物的光谱组成（可得地物连续变化的波谱曲线）。高光谱成像光谱仪：即既能成像又能获取目标物的光谱曲线的“谱像合一”的技术，称为成像光谱技术，按该原理制成的扫描仪成为成像
17、光谱仪。12 气象卫星特点及应用领域特点：(1) 轨道有高轨和低轨之分。低轨是近极地太阳同步轨道，轨道高度800-1600km；高轨指地球同步轨道, 轨道高度36000km左右; (2) 重复周期短; (3) 成像面积大,有利于获得宏观同步信息, 减少数据处理容量;(4) 资料来源连续,实时性强,成本低.气象卫星的应用领域：天气分析和气象预报；气候及其变迁研究；资源环境其它领域.13 陆地卫星数据：一、Landsat数据；二、SPOT数据；三、IKONOS数据；四、QUICKBIRD数据；五、CBERS数据；六、JERS数据；七、IRS数据第五章 卫星图像的目视解译（或目视判读）(视进度可增补
18、热红外等图像解译内容)1 卫星图像的解译标志有哪些？(参阅教材第5章相关内容，如P135-138，153-162，171-175)（1）直接解译标志：（理解含义即可，不用死记硬背）色：色调、颜色、阴影形：形状、纹理、大小、图型位：空间位置、相关布局（2）间接解译标志目标地物与其相关的指示特征、地物与环境的关系、目标地物与成像时间的关系2 试述目视解译的原则、步骤和方法。一、目视解译的原则（P161）先图外、后图内，先整体、后局部，勤对比、多分析.先图外、后图内：是指遥感扫描影像判读时，首先要了解影像图框外提供的各种信息，如图像覆盖的区域及其所处的地理位置；影像比例尺；影像重叠符号；影像注记；影
19、像灰阶先整体、后局部：指作整体观察，了解各种地理环境要素在空间上的联系，综合分析目标地物与周围环境的关系。勤对比、多分析（扫描影像可同时获取多波段图像，多波段、多时相和不同地物的对比）二、目视解译的方法（P171）1 直接判读法2 对比分析法3 信息复合法4 综合推理法5 地理相关分析法三、目视解译的步骤（P174-175）1目视解译的准备工作2 初步解译与判读区的野外考察3 室内详细判读4 野外验证与补判5 目视解译成果的转绘与制图3 MSS、TM和SPOT图像单波段的解像力及其对应关系如何？（见第4章）4 如何在TM图像上识别水体、植被和土壤？水体判读水体在卫星图像上要较其他地物容易判读。
20、尤其在近红外波段的影像上，由于水体对近红外的强烈吸收，水体为黑色，与周围地物的界限很清楚。湖、河、海以其外部形态，很容易区别。水中的泥沙含量等状况，在可见光短波影像上有显示。一般水浅或含沙量大的色调浅。水体明显易判的特点，常作为其他地物定点定位的标志。植被的判读卫星图像上，植被是群体的特征，不能反映个体的形态，只能判读出植被的类型、生长状况、分布范围。植被类型的判读要依据纹理结构和色调，并要有该地植物群落组成和植被分类图等资料，要经过实地调查和验证。植被的判读一般要用多波段合成的图像，如标准假彩色合成图像。在该图像上植被为红色。土壤遥感不同土壤类型之间的光谱差异不明显，而且土壤的性状主要表现在
21、剖面，而光谱反映的是表面，因此直接判读困难。一般用间接判读法，根据其上生长的植被类型、地区的气候条件等分析，推断出土壤的类型。地质地貌遥感遥感图像上可判读出地貌类型、大型的地质构造、岩石性质。TM5，TM7为区分岩石性质最好波段，各种岩石的光谱差异最明显。地貌类型的外形差异在影像上很好区别，如流水地貌的冲积平原、风沙地貌的沙丘、火山地貌的火山锥、冰川地貌的冰川和角峰等。遥感图像上可识别构造的类型和岩层倾向，分析构造的运动。水体遥感水体是地表重要的覆盖类型，遥感可获得水体的分布、泥沙、有机质、水深、水温等。水体的反射率很低，特别是红外波段，色调为均匀的暗色，加之水体的特殊形状，在图像上很好识别。
22、水体的水面性质、悬浮物的性质和含量、水深、水温能影响水体的反射光谱特性，所形成的光谱差异，成为遥感探测水体性状的基础。随着悬浮泥沙浓度的加大，水体的反射能力加强，而透射能力减弱，遥感图像上的色调就浅。蓝波段对水体有较大的透射能力，因此该波段的色调可反映水深和浅水区的水下地形水体的热容量大，在热红外波段的昼夜图像上有明显的色调差异。根据该波段传感器的温度标定，可推算出水温。遥感探测水体的污染很有效，污染物改变了水体的性质，图像上的光谱特性会有很大的差异，而易于区别。地貌的判读地貌在卫星图像判读时是较为直观的要素。卫星图像的比例尺小，能反映大的地貌形态特征，如平原、山地、丘陵。能判读主要的地貌类型
23、及范围，如风沙地貌、黄土地貌、冰川地貌、火山地貌、流水地貌等。第六章 遥感数字图像处理1 何谓图像增强？增强处理的主要方法有哪几种？图像增强是为改善图像显示质量，以利于信息提取和识别而对原图像（或图像特征）所施行的某种变换。增强处理的方法有：彩色增强处理（包括彩色合成、假彩色密度分割和HIS变换）、对比度增强、滤波增强、差值比值增强等。2 什么是数字图像？何谓数字图像直方图？直方图的实际意义是什么？数字图像：是指能够被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像。它以二维数组形式对一定范围的地面进行数字抽象。数字图像直方图：是以每个像元为统计单元，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现频率的分布图
24、。直方图的实际意义：从数字图像的直方图上可以直观的了解图像的亮度值分布范围、峰值位置、均值以及亮度值或亮度值分布的离散程度。一般来说，图像直方图分布包络曲线越接近正态分布曲线形式，说明图像反差适中，亮度分布均匀层次丰富，图像质量高；若图像直方图峰值偏向一边呈偏态分布，则说明图像偏亮或偏暗，缺少层次，图像质量较差。因此，可以通过调整图像直方图形态，来改善图像显示质量，使图像得到增强。3 图像的差值运算、比值运算、彩色合成和色彩空间变换各有何作用？图像的差值运算的作用：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值运算，所得图像即为差值图像，即：gD= gi-gj （1）由于不同地物反射率差
25、值不同，两波段亮度值相减后，差值大的被突出出来；差值图像利于目标与背景反差较小的信息提取，如冰雪覆盖区，黄土高原区的界线特征；海岸带的潮汐线等。(2)差值运算还常用于研究同一地区不同时相的动态变化分析。如监测森林火灾发生前后的变化和计算失火面积；(3)有时为了突出边缘，也用差值法将两幅图像的行、列各移一位，再与原图像相减，也可起到几何增强的作用（出现浮雕一样的效果）。比值运算及其作用：两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除(除数不为0)就是比值运算， 所得图像即为比值图像。gR=a gi/gj + bgi和gj为不同波段或时像的影像，如：TM4/TM3；(TM4-TM3)/ (TM4+T
26、M3);作用：（1）比值使差别大的得到增强（如：比值大于1的）；（2）淡化阴影，但不可能完全消除阴影。（3）其他应用（比值处理还有其他多方面的应用，例如对研究浅海区的水下地形有效，对土壤富水性差异、微地貌变化、地球化学反应引起的微小光谱变化等，对与隐伏构造信息有关的线性特征等都能有不同程度的增强效果）色彩空间变换作用（2009年12月11日修订）：IHS变换也称彩色变换或蒙塞尔(Munsell)变换。IHS变换就是RGB空间与IHS空间之间的变换。包括IHS正变换和反变换，其中从RGB到IHS的变换为IHS正变换，从IHS到RGB的变换为IHS反变换。其作用可概括如下：（1）可以进行不同分辨率
27、遥感图像的合成显示（也即多源数据的综合显示或图像融合）；1)可将具有最高分辨率的图像当作I成分，次高分辨率的图像当作H成分，最低分辩率的图像当作S成分，然后作反变换，求出R，G，B进行合成显示；2)对低分辨率图像作IHS变换，令求出的H，S图像保持不变，然后用高分辨率图像作I成分把低分辨率的I分量替掉，再将I，H，S作反变换，求出R，G，B进行合成显示，这样可在保留色调和饱和度特点的条件下，提高图像分辨率；（2）可以通过对饱和度分量的拉伸使合成的图像更加饱和；（3）可以通过对亮度的滤波增强图像；（4）可对色调进行分段扩展，以突出某一色调或加大某一范围内的色调之间的差异；（5）其它作用：在对图像
28、作IHS变换后，根据亮度、色调、饱和度相互独立的特点，除了可作上述变换外，还可进行其它处理以达到特定的增强和信息提取的目的，如:(1)色调图像不改，将亮度和饱和度置常数，以突出地物色调在空间上的分布；(2)色调图像和饱和度图像不改，亮度置常数，以减少遥感图像合成显示中的地形起伏的影响，突出阴影地区内部分地物信息；4 常见的图像对比度增强的方法有哪几种？线性变换：简单线性拉伸、分段线性拉伸、带饱和的线性拉伸；非线性变换：指数变换、对数变换、直方图均值化、直方图标准化。5 遥感数字图像几何校正的目的何在？具体方法有哪些？几何校正的目的是消除由卫星运行姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以
29、及传感器自身性能等所引起的几何位置偏差或几何畸变。具体方法分几何粗校正和几何精校正两种。几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。几何粗校正是针对卫星运行和成像过程中引起的几何畸变进行的校正，即卫星姿态不稳、地球自转、地球曲率、地形起伏、大气折射等因素引起的变形。按图像引起几何畸变的原因，推导出畸变校正公式，这类校正公式一般与传感器的有关参数、传感器的位置、姿势等数据有关，将这些数据代入公式对原始图像进行几何校正，叫做系统性校正。 几何精校正
30、：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正6 遥感数字图像重采样有何作用？重采样的方法有哪些？重采样的精度有何要求？（不必回答）重采样又称像素亮度重采样，即计算校正后图像上每一个像元点的亮度值。（由于几何校正后的像元中心位置(u,v)多数不在原图的像元中心处，因此必须重新计算新位置的亮度值。一般来说，新点的亮度值介于邻点亮度值之间，所以常用内插法计算）常见的重采样方法有：最近邻法 双向线性内插法 三次卷积内插法7 高通滤波和低通滤波作用有何差异？各有哪些具体滤波方法？低通滤波（或称：平滑）：平均值法（又称：均值滤波）、加权平均值法、中间值法(median)(教材:中值滤波)、众值法（mode
31、）。高通滤波（或称：锐化、或边缘增强）：可突出边缘和轮廓等线状目标信息。有罗伯特（Roberts）梯度法、索伯尔梯度法、拉普拉斯算法、定向滤波。拉普拉斯算法的意义与罗伯特梯度法和索伯尔梯度法两种算法不同，它不检测均匀的亮度变化，而是检测变化率的变化率，相当于二阶微分。计算出的图像更加突出亮度值突变的位置。滤波是对图像结构特性的一种改变。低通滤波会使图像降质，边界变模糊，不起增强作用；只有高通滤波是增强，高通滤波可突出边缘和轮廓等线状目标信息。低通滤波的作用和目的：是去噪声（图像中亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点）；去条带；去空白点（如：矢量转栅格转出的空白点）从实质上来说：平滑通过积分过
32、程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分使图像边缘突出、清晰，因此也称之为边缘增强。8数字图像的特点（P189）(1)离散性(2)有限性：影像上灰度值被离散化，只能取确定的值，是个有限数，如0-255。(3)便于计算机处理与分析(二进制方式)(4)图像信息损失低在传输和存储过程中，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输复制而产生图像失真。（虽在获取时，在对连续辐射信号离散化采样时会有部分信息损失，但一旦成为数字形式）(5)抽象性强采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用遥感图像专家系统。9 卫星数字图像的数据格式（1）BSQ格式(Band Sequential Format)
33、 （2）BIL格式(Band Interleaved by Line)（3）BIP格式（4）HDF格式10数字图像的类型(1)二值图像：图像中每个像素的取值为0或1， 即g(x,y)= 0 或 1。 (2)灰度图像：0g(x,y)2k 1，K=2,8,.K=8是0-255 （如各单波段图像）(3)彩色图像：实际上是组合图像(4)多光谱图像： gi(x, y)，i = 1,2,.n(5)立体图像： gL(x, y)， gR(x, y)(6)动态图像11引起辐射畸变的主要原因(或引起遥感图像辐射误差的三个主要因素)：(1)传感器仪器本身产生的误差；(2)大气对辐射的影响；(3)太阳高度角和地形起伏
34、。12大气散射校正常用的方法是：a)直方图最小值去除法；b)回归分析法（P100-103）13互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这两种颜色就称为互补色。如：黄和蓝；红和青；绿和品红均为互补色。14三原色：若三种颜色，其中的任一种都不能由其余二种颜色混合相加产生，且这三种颜色按一定比例混合，可以形成各种色调的颜色，则称之为三原色。实验证明，红、绿、蓝三种颜色是最优的三原色。15 NDVI的计算公式及系数的含义：NIR即近红外波段,R即红波段；如: (TM4-TM3) / (TM4+TM3)植被NDVI ：0.2 0.8（理论上趋于1）；水体NDVI： 趋于-0.8 - 0.2；土壤、城建用地
35、：-0.2 0.2；US NASA每天网上发布NDVI信息16 K-L变换（或主成分变换）的性质和特点（P124） K-L变换的是正交线性变换，变换后各主成分之间互相正交，相关系数为零； 变换前后方差总和不变，变换只是把原来的方差不等量的再分配到新的主成分图像中； 第一主成分包含了原多波段图像总方差的绝大部分，信息量最大；其余各主成分的方差依次迅速递减，信息量也剧减。 K-L变换在几何意义上相当于进行坐标的旋转，第一主成分取波谱空间中数据散布最大的方向；第二主成分取与第一主成分正交且数据散布次大的方向，其余依次类推 K-L变换是一种数据压缩和去相关的技术。图像增强：KL变换后的前几个主分量，信
36、噪比大，噪声相对小，因此突出了主要信息，达到了增强图像的目的。此外将其他增强手段（如高通滤波等）与之结合使用，会收到更好的效果。17 K-T变换的特点a) 主成分分析是线性变换的一种。1976年，Kauth和Thomas发现了另一种线性变换；它使坐标空间发生旋转，但旋转后的坐标轴不是指向主成分的方向，而是指向另外的方向，这些方向与地面景物有密切的关系，特别是与植物生长过程和土壤有关。b) 这种变换既可以实现信息压缩，又可以帮助解译分析农业特征，因此有很大的实际应用意义。目前对这个变换的研究主要集中在MSS与TM两种遥感数据的应用分析方面。18 TM和MSS K-T变换的物理意义（变换后的Y矢量
37、）（P125-127）： MSS变换后的像元矢量的4个分量多数有明确的物理意义：y1叫亮度分量，主要反映了土壤信息，是土壤反射率变化的方向；y2叫绿色物质分量；y3叫黄色物质分量，它们分别反映了植物的绿度和黄度，黄度说明了植物的枯萎程度；TM进行K-T变换后的6个新的分量中，前3个分量与地面景物有明确的关系， y1：为亮度；y2：为绿度；y3：为湿度（与MSS不同）；第七章 遥感数字图像分类一、遥感数字图像计算机分类的基本过程1 分类前的准备工作（P174,195）(1)明确分类目的及要解决的问题, 选择合适的遥感数字图像（或选图像, 或特征选择(feature selection) ）；首先
38、明确遥感图像分类的目的及其需要解决的问题，在此基础上根据应用目的选取特定区域的遥感数字图像，图像选取中应考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量等。(梅安新教材P195)(2)收集与分析研究区域的地面参考信息与有关数据；(3)原始图像的预处理；原始图像的预处理(preprocessmg)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晰、对比度强、位置准确的图像以提高分类精度。(4) 特征提取（feature extraction）：既可以达到数据压缩的目的，又提高了不同类别特征之间的可区分性。2 选择图像分类方法和算法
39、，确定分类类别，制定分类系统；对图像分类方法进行比较研究，掌握各种分类方法的优缺点，然后根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分类方法和算法。根据应用目的及图像数据的特征制定分类系统，确定分类类别，也可通过监督分类方法，从训练数据中提取图像数据特征，在分类过程中确定分类类别。3 找出代表类别的统计特征，并计算类别总体特征参数；为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性的训练场地进行采样，测定其特征。在无监督分类中，可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类，测定其特征。（不用记,见教材P196(5)）4 图像分类 (或图像分类运算)就是根据影像特点和分类目的设计或选择恰当的分类器及其判别
40、准则，对特征矢量集进行划分，完成分类工作。分类阶段是计算机处理的核心阶段。对遥感图像中各像素进行分类。包括对每个像素进行分类和对预先分割均匀的区域进行分类（见教材P196(6) ）。5 分类后处理如：分类图的平滑、类别的合并与分割、临近类别的归并、类别的叠加等分类图的平滑：一定要用众值法(mode法),去掉漏分、机器错分及其他杂七杂八的东西。6 分类精度检验：主要是对分类的精度与可靠性进行评价。如何进行检验？根据航片、地形图、训练区数据（一半做分类，一半用作检验）进行精度检验。在监督分类中把已知的训练数据及分类类别与分类结果进行比较，确认分类的精度及可靠性。在非监督分类中，采用随机抽样方法，分
41、类效果的好坏需经实际检验或利用分类区域的调查材料、专题图进行核查。7 结果输出：包括分类结果图像的输出，以及分类结果的统计值，例如各类别的地物占地面积、类别集群的统计中心和方差等。以上分类过程可根据实际分类情况进行修改或补充。二、几个重要概念特征:分类时所使用的波段或波段组合称为特征；（汤国安P173 ）特征选择:实际上就是确定分类的信息源，即从众多的特征中挑选出可以参加分类运算的若干个特征，如TM分类时通常从7个波段中选择6个30米分辨率的波段（朱述龙P154 ）。特征提取：是在特征选择以后，利用特征提取算法（如主成分算法，K-T变换算法）从原始特征中求出最能反映其类别特性的一组新特征，完成
42、样本空间到特征空间的转换。通过特征提取，既可达到数据压缩的目的，又提高了不同类别特征之间的可分性。模式、样本和观察值：在遥感图像分类问题中，常把图像中的某一类目标称为模式，而把属于该类中的像素称为样本，多光谱矢量X=(x1,x2,xn)T称为样本的观察值(或像元的特征值)。(朱述龙P153)三、OIF指数（特征选择的方法之一）：针对n个波段的多光谱图像的特征选择问题，美国的查维茨教授提出了最佳指数公式(OIF)为：式中Si为第i个波段的标准差，Si越大，该波段图像的信息量越大；Rij表示第i个波段与第j个波段之间的相关系数，Rij越小，两个波段数据之间的独立性越高。综合起来OIF值越大，波段组
43、合越优。四、何谓监督分类？具体流程如何？常见的方法有哪些？监督分类又称为训练场地法或先学习后分类法。它是先选择具有代表性的典型试验区或训练区，用训练区中的已知地面各类地物样本的光谱特征来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别模式或判别函数，并依此模式或判别函数，对未知地区的像元进行处理分类，分别归入到已知的类别中，达到自动分类识别的目的。常见的监督分类方法有：（1）最小距离分类（2）多级切割分类法（3）特征曲线窗口法（4）最大似然比分类法：最大似然比分类法是经常使用的监督分类方法之一，它是通过求出每个像素对于各类别的归属概率，把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法。（教材P198）似然度（即
44、归属概率）：是待分像元x(是个像素矢量或n维矢量)从属于分类类别k的后验概率。假设条件：数据(即训练区地物像元的光谱特征值，或不同波段的灰度值，ppt11)符合多维正态分布。如果不符合，分类的精度也将下降。（5）马氏距离分类法等等此外，二值编码分类和光谱角分类方法是两种高光谱数据分类常用的方法，传统的方法对于高光谱分类时间开销太大，要么进行特征的选取或者特征选择，要么采用新的分类方法。五、二值编码分类(要求掌握)对已知地物类别，根据其光谱曲线进行2值编码(0或者1)；编码方法：各个波段的灰度值（反射率）和平均值作比较，小于均值编码为0，大于均值编码为1；对于待判定的像元光谱曲线进行2值编码；使
45、用异或方法进行待判像元光谱和已知光谱匹配（异或操作用于检查两个数是否有差别，有则为1，无则为0）；将待分类的像元分到波段数目相似性最多的类别中；匹配的最小阈值（百分比）举例：待判像元1 和植被的运算结果：000000，6个波段匹配（100）待判像元1 和土壤的运算结果：001001，4个波段匹配（67），所以待判像元1属于植被。六、监督分类训练区选择的原则？（1）训练区中应该包括研究范围内的所有要区分的类别，通过它可获得需要分类的地物类型的特征光谱数据，由此可建立判别函数，作为计算机自动分类的依据。（2）训练区必须具有典型性和代表性；（3）对所有使用的图件要求时间和空间上的一致性，（4）训练区
46、样本直方图要求为单峰（5）训练样本数目的确定：由于训练样本数据是用来计算均值和协方差矩阵。根据概率统计，协方差矩阵的导出至少需要N+1个样本。这里N是多光谱空间的分量数或经过选择的特征数。七、何谓非监督分类？常见的方法有哪些？非监督分类:以集群为理论基础，又称边学习边分类法。它是指在没有类别先验知识的情况下，直接对像元亮度值进行统计运算，从而将所有样本划分为若干个类别的方法。 非监督分类主要采用聚类分析方法。分类的结果，只是对不同类别达到了区分，并不确定类别的属性，其属性是通过事后对各类的光谱响应曲线进行分析，以及与实地调查相比较后确定的。常见的非监督分类方法有：1分级集群法（Hierarch
47、ical Clustering）；2 K-MEANS；3ISODATA法。八、分类后处理有哪些内容？分类后处理包括分类精度评价和分类图的平滑（Mode法）。九、如何评价分类的精度？（1）精度评价流程（2）检验数据 检验数据主要来自于地面实况的调查或更高空间分辨率的航空图像的目视解译结果，但根据航空影像解译结果往往产生保守的精度。（3）采样方法 简单随机采样（Simple Random Sampling）分层随机采样（Stratified Simple Random Sampling）聚类采样（Cluster Sampling）系统采样（System Sampling）分层系统采样（Stratified System Sampling）除了聚类采样以块以外，其余4种方法都以像元为基本单位。检验样本的采样方法是影响精度评价结果的重要因素。（4）混淆矩阵 （参见ppt，详细内容暂不考）（5）Kappa统计 （参见ppt, 详