遙感數(shù)字圖像處理習(xí)題與答案第一部分1 .什么是圖像？并說明遙感圖像與遙感數(shù)字圖像的區(qū)別。答：圖像（image）是對(duì)客觀對(duì)象的一種相似性的描述或?qū)懻?。圖像包含了這個(gè)客觀對(duì) 象的信息。是人們最主要的信息源。按圖像的明暗程度和空間坐標(biāo)的連續(xù)性劃分，圖像可分為模擬圖像和數(shù)字圖像。模擬圖像（又稱光學(xué)圖像）是指空間坐標(biāo)和明暗程度都連續(xù)變化的、計(jì)算機(jī)無法直接處理的圖像， 它屬于可見圖像。數(shù)字圖像是指被計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存，處理和使用的圖像，是一種空間坐標(biāo)和灰度都不連續(xù)的、用離散數(shù)字表示的圖像，它屬于不可見圖像。2 .怎樣獲取遙感圖像？答：遙感圖像的獲取是通過遙感平臺(tái)搭載的傳感器成像來獲取的。根據(jù)傳感器基本構(gòu)造和成像原理不同。大致可分為攝影成像、掃描成像和雷達(dá)成像三類。3 .說明遙感模擬圖像數(shù)字化的過程?；叶鹊燃?jí)一般都取 2m （ m是正整數(shù)），說明m = 8時(shí)的灰度情況。答：遙感模擬圖像數(shù)字化包括采樣和量化兩個(gè)過程。采樣：將空間上連續(xù)的圖像變換成離散點(diǎn)的操作稱為采樣?？臻g采樣可以將模擬圖像具有的連續(xù)灰度（或色彩）信息轉(zhuǎn)換成為每行有N個(gè)像元、每列有 M個(gè)像元的數(shù)字圖像。量化：遙感模擬圖像經(jīng)離散采樣后，可得到有MX N個(gè)像元點(diǎn)組合表示的圖像，但其灰度（或色彩）仍是連續(xù)的，不能用計(jì)算機(jī)處理。應(yīng)進(jìn)一步離散、歸并到各個(gè)區(qū)間，分別用 有限個(gè)整數(shù)來表示，稱為量化。當(dāng)m=8時(shí)，則得256個(gè)灰度級(jí)。若一幅遙感數(shù)字圖像的量化灰度級(jí)數(shù)g=256級(jí)，則灰度級(jí)別有256個(gè)。用0 255的整數(shù)表示。這里 0表示黑，255表示白，其他值居中漸變。 由于8bit就能表示灰度圖像像元的灰度值，因此稱8bit量化。彩色圖像可采用24bit量化,分別給紅，綠，藍(lán)三原色 8bit ,每個(gè)顏色層面數(shù)據(jù)為 0255級(jí)。4. 什么是遙感數(shù)字圖像處理？它包括那些內(nèi)容？答：利用計(jì)算機(jī)對(duì)遙感數(shù)字圖像進(jìn)行一系列的操作，以求達(dá)到預(yù)期結(jié)果的技術(shù)，稱作遙感數(shù)字圖像處理。其內(nèi)容有： 圖像轉(zhuǎn)換。包括模數(shù)（A/D）轉(zhuǎn)換和數(shù)模（D/A）轉(zhuǎn)換。圖像轉(zhuǎn)換的另一種含義是為 使圖像處理問題簡化或有利于圖像特征提取等目的而實(shí)施的圖像變換工作，如二維傅里葉變換、沃爾什-哈達(dá)瑪變換、哈爾變換、離散余弦變換和小波變換等。 數(shù)字圖像校正。主要包括輻射校正和幾何校正兩種。 數(shù)字圖像增強(qiáng)。采用一系列技術(shù)改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度、 對(duì)比度,突出所需信息的工作稱為圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)處理不是以圖像保真度為原則，而是設(shè)法有選擇地突出便于人或機(jī)器分析某些感興趣的信息，抑制一些無用的信息， 以提高圖像的使用價(jià)值。多源信息復(fù)合（融合）。遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)解譯處理。5. 說明遙感數(shù)字圖像處理與其它學(xué)科之間的關(guān)系。答：應(yīng)具備的基礎(chǔ)理論知識(shí)有：數(shù)學(xué)、地學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)、GIS、現(xiàn)代物理學(xué)。6. 說明全數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)的任務(wù)和主要功能。目前，比較著名的全數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)有哪些？答： 全數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)的任務(wù)是利用數(shù)字影像完成攝影測量作業(yè)。 主要功能有： 數(shù)字影像處理、 單像量測、 多像量測、 攝影測量解算、 等值線自動(dòng)繪制、 生成數(shù)字高程模型（ DEM）與正射影像圖、機(jī)助量測與解譯、交互編輯等。目前， 比較著名的全數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)有四維公司的 JX-4 、 適普公司的 VirtuoZo 、 萊 卡公司經(jīng)銷的 Helava 全數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)等。第二部分1. 說明遙感圖像幾何變形誤差的主要類型。答： 遙感圖像的幾何變形誤差可分為靜態(tài)誤差和動(dòng)態(tài)誤差兩大類。靜態(tài)誤差是指在成像過程中， 傳感器相對(duì)于地球表面呈靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)所具有的各種變形誤差；動(dòng)態(tài)誤差主要是由于在成像過程中地球的旋轉(zhuǎn)所造成的圖像變形誤差。2. 簡述遙感數(shù)字圖像幾何糾正的一般過程。答：準(zhǔn)備工作。輸入原始數(shù)字圖像。建立糾正變換函數(shù)。確定輸出影像范圍。像元幾何位置變換。像元的等灰度重采樣。輸出糾正圖像。3. 試述中心投影的航空像片、多光譜掃描儀圖像、推掃式成像儀圖像和真實(shí)孔徑側(cè)視 雷達(dá)圖像各自的幾何特征。答：航空像片幾何特征：a. 地物點(diǎn)通過攝影中心與其成像點(diǎn)共一條直線。b. 投影中心到像平面的距離為物鏡主距f 。c. 地面起伏使得各處影像比例尺不同。d. 地物由于成像平面傾斜其成像會(huì)發(fā)生變形。e. 具有高差的物體成像在像片上有投影差。多光譜掃描儀圖像幾何特征：多光譜掃描儀使用點(diǎn)掃描方式， 對(duì)地面景物靠掃描鏡與衛(wèi)星軌道相垂直方向的擺動(dòng)或旋轉(zhuǎn)依次向下掃描，航向掃描則以飛行器的運(yùn)行實(shí)現(xiàn)。幾何特征有：a. 點(diǎn)中心投影， 瞬間成像一個(gè)點(diǎn)。 垂直于飛行方向的掃描影像為圓弧， 圓弧掃描線沿飛行方向累加形成的圓柱面，構(gòu)像方程在幾何上等效于全景投影。b.在每個(gè)瞬間獲得的不是一條縫隙影像，而是相應(yīng)于地面方形地區(qū)（如79mx 79n）的一個(gè)像元。c. 在形成構(gòu)像方程式時(shí)， 應(yīng)取每個(gè)像元的瞬間位置為該片坐標(biāo)原點(diǎn)， 因此像點(diǎn)坐標(biāo)x=0 ，y=0。d.對(duì)于每條圓弧掃描線，其幾何關(guān)系等效于框幅攝影機(jī)以中心線（y=0）為基準(zhǔn)沿旁向傾斜一個(gè)掃描角0后的情況，此時(shí)x = 0, y = f，tg8 。真實(shí)孔徑側(cè)視雷達(dá)圖像的幾何特征真實(shí)孔徑側(cè)視雷達(dá)是斜距投影，其圖像的幾何特征有：a.當(dāng)波束照射到傳感器一側(cè)的物方斜面時(shí)，其波束到達(dá)斜面頂部的斜距之差R比地距之差（即水平距離之差） X要小，即 R小于4X時(shí)，在圖像上斜面應(yīng)有的投影長度被縮 短了，這種現(xiàn)象稱為透視收縮。b.透視收縮進(jìn)一步發(fā)展，使得波束到達(dá)頂部的斜距比到達(dá)底部的斜距更短時(shí)，其頂部和底部是顛倒顯示的，這種現(xiàn)象稱為頂?shù)孜灰?。c.雷達(dá)陰影是由波束照射到有起伏的地形時(shí)，在斜面的背后往往存在微波不能到達(dá)的部分，稱雷達(dá)陰影（注意雷達(dá)陰影不是太陽光陰影，二者概念截然不同）。雷達(dá)陰影的斜距長度可以由地形斜面的高度 h求出，它等于h cose 。4 .為什么說中心投影構(gòu)像是遙感影像構(gòu)像的基礎(chǔ)。答：遙感影像中，框幅式影像屬于純中心投影構(gòu)像，全景影像屬于多中心等焦距圓柱投影，多光譜影像屬于多中心掃描投影，HRV1M象屬于多中心推掃掃描投影，合成孔徑側(cè)視雷達(dá)屬于多中心斜距投影。由此可見，中心投影構(gòu)像是遙感影像構(gòu)像的基礎(chǔ)。5 .什么是內(nèi)、外方位元素？答：內(nèi)方位元素：確定投影中心S與像片坐標(biāo)系之間關(guān)系的數(shù)據(jù) f , x。，yo稱內(nèi)方位元素。外方位元素：確定投影中心S與像片在地面坐標(biāo)系中的位置的數(shù)據(jù)Xs,YS, Zs,華齡六，稱為外方位元素。6 .什么是像空間輔助坐標(biāo)系？答：像空間輔助坐標(biāo)系是一種過渡坐標(biāo)系，它以攝站點(diǎn)（也就是投影中心）S為坐標(biāo)原點(diǎn)。在航空攝影測量中，其一，通常以鉛垂方向（或設(shè)定的某一豎直方向）為 Z軸，并取航 線方向?yàn)閄軸，這樣有利于改正沿航線方向積累的系統(tǒng)誤差。其二，以每條航線內(nèi)第一張像片的像空間坐標(biāo)系作為像空間輔助坐標(biāo)系。其三，以每個(gè)立體像對(duì)的左片攝影中心 S為坐標(biāo)原點(diǎn)，攝影基線方向?yàn)?X軸，以攝影基線及左片主光軸構(gòu)成的面（左主核面）作為XZ平面,構(gòu)成右手坐標(biāo)系。7 .試述中產(chǎn)，M轉(zhuǎn)角系統(tǒng)的轉(zhuǎn)角關(guān)系。答：以攝影中心S為原點(diǎn)，建立像空間輔助坐標(biāo)系 S-XYZ,與地面攝影測量坐標(biāo)系 D-XYZ 軸相互平行，其中平表示航向傾角，它是指主光軸So在XZ平面的投影與Z軸的夾角；口表 示旁向傾角，它是指主光軸與其在XZ平面上的投影之間的夾角；K表示像片旋角，它是指YSo平面在像片上的交線與像平面坐標(biāo)系的y軸之間的夾角。8 .遙感圖像幾何糾正的目的是什么? 答：解決遙感圖像的幾何變形問題。9 .試述多項(xiàng)式糾正法糾正衛(wèi)星圖像的原理和步驟。答：原理：遙感圖像多項(xiàng)式糾正法的基本思想是回避成像的空間幾何過程，而直接對(duì)影 像變形的本身進(jìn)行數(shù)字模擬，認(rèn)為圖像變形規(guī)律可以看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、仿射、偏扭和彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結(jié)果。該方法適用于各種傳感器影像的糾正。步驟：選擇控制點(diǎn)（控制點(diǎn)數(shù)量大于多項(xiàng)式系數(shù)的個(gè)數(shù)）。按最小二乘法平差解求系數(shù)。 將各像元的坐標(biāo)代入已知系數(shù)的多項(xiàng)式進(jìn)行計(jì)算， 求得糾正后的坐標(biāo)。 灰度重采 樣。第三部分1. 什么是輻射誤差？輻射誤差產(chǎn)生的主要原因是什么？答： 輻射誤差： 傳感器探測目標(biāo)的反射或輻射能量時(shí)， 所得到的測量值與目標(biāo)的光譜反射率或光譜輻射亮度等物理量之間的差值稱為輻射誤差。輻射誤差造成了遙感圖像的失真，影響人們對(duì)遙感圖像的判讀、解譯，因此必須進(jìn)行消除或減弱。輻射誤差產(chǎn)生的主要原因： 因傳感器的響應(yīng)特性引起的輻射誤差。 因大氣影響引起 的輻射誤差。2. 因大氣和太陽輻射引起的輻射誤差，其相應(yīng)的校正方法有哪些？答： 大氣引起的輻射誤差校正方法有： 野外波譜測試回歸分析法。 輻射傳遞方程計(jì) 算法。波段對(duì)比法。太陽引起的輻射誤差校正方法有：公式法。波段比值法3. 簡述SAR輻射校正的技術(shù)？答：在SA啖據(jù)流中的不同位置插入一系列已知的信號(hào)以獲取必要的校正信息，再在數(shù)據(jù)流通過信號(hào)處理器之前或之后測試系統(tǒng)的響應(yīng)，再加以校正。4. 簡述遙感衛(wèi)星輻射校正場的含義。答： 利用地球表面大面積均勻的地物為目標(biāo)， 當(dāng)衛(wèi)星過頂時(shí)實(shí)施同步地面觀測， 以實(shí)現(xiàn) 對(duì)在軌道上運(yùn)行的衛(wèi)星傳感器做輻射校正。第四部分1. 圖像增強(qiáng)的主要目的是什么？它包含的主要內(nèi)容有哪些？答：主要目的有：改變圖像的灰度等級(jí)、提高圖像對(duì)比度；消除邊緣和噪聲，平滑 圖像；突出邊緣或線狀地物，銳化圖像；合成彩色圖像；壓縮圖像數(shù)據(jù)量，突出主要 信息等。主要內(nèi)容有：空間域增強(qiáng)、頻率域增強(qiáng)、彩色增強(qiáng)、多圖像代數(shù)運(yùn)算、多光譜圖像增強(qiáng)2. 直方圖均衡化的基本思想和采用何種變換函數(shù)？答： 直方圖均衡化是將原圖像的直方圖通過變換函數(shù)變?yōu)榫鶆虻闹狈綀D， 然后按均勻直 方圖修改原圖像，從而獲得一幅灰度分布均勻的新圖像。采用“累積直方圖曲線”作為直方圖均衡化的基本變換函數(shù)。3. 方圖規(guī)定化的基本原理是什么？答： 直方圖規(guī)定化的原理是對(duì)兩個(gè)直方圖都做均衡化， 變成相同的歸一化的均勻直方圖。以此均勻直方圖起到媒介作用，再對(duì)參考圖像做均衡化的逆運(yùn)算即可。4. 何謂圖像平滑？試述均值平滑與中值濾波的區(qū)別。答： 圖像在獲取和傳輸?shù)倪^程中， 由于傳感器的誤差及大氣的影響， 會(huì)在圖像上產(chǎn)生一些亮點(diǎn)（ “噪聲”點(diǎn)）或者圖像中出現(xiàn)亮度變化過大的區(qū)域，為了抑制噪聲、改善圖像質(zhì)量或減少變化幅度，使亮度變化平緩所做的處理稱為圖像平滑。均值平滑方法均等地對(duì)待鄰域中的每個(gè)像元， 對(duì)于每個(gè)像元在以它為中心的鄰域內(nèi)取平均值，作為該像元新的灰度值。中值濾波是對(duì)以每個(gè)像元為中心的WN鄰域內(nèi)的所有像元按灰度值大小排序， 取排序后位于中間那個(gè)像元的灰度值作為中心像元新的灰度值， 因此它是一種非線性的圖像平滑法。一般MMX N取奇數(shù)（有中間像元），窗口運(yùn)算與模板運(yùn)算相同。5. 何謂圖像銳化？圖像銳化處理有幾種方法？試述Laplace 算法的特點(diǎn)。答： 圖像銳化可使圖像上邊緣與線狀目標(biāo)的反差提高， 即邊緣增強(qiáng)。 銳化的結(jié)果突出了邊緣和輪廓、線狀目標(biāo)信息。圖像銳化是通過微分算子使圖像邊緣突出，清晰。圖像銳化處理方法有： 梯度法。 Roberts 梯度。 Prewitt 和 Sobel 梯度。 Laplace 算法。定向檢測等方法。Laplace 算法的特點(diǎn)是檢測圖像灰度變化率的變化率，是二階微分，在圖像上灰度均勻和變化均勻的部分，根據(jù)Laplace 算子計(jì)算出的值為 0 。因此，它不檢測均為的灰度變化，產(chǎn)生的圖像更加突出灰度值突變的部分。6. 頻率域銳化的基本思想是什么？常用的高通濾波器有哪些？有何特點(diǎn)？答：頻率域銳化的基本思想是：采用高通濾波器讓高頻成分通過，阻止削弱低頻成分，達(dá)到圖像銳化的目的， 其結(jié)果是突出了圖像的邊緣和輪廓。 高通濾波器有： 理想高通濾波器;Butterworth高通濾波器；指數(shù)高通濾波器；梯形高通濾波器。以上4種高通濾波器各有優(yōu)缺點(diǎn)。 理想高通濾波器處理的圖像中邊緣有抖動(dòng)的現(xiàn)象； Butterworth 銳化效果較好，邊緣抖動(dòng)現(xiàn)象不明顯，但計(jì)算復(fù)雜；指數(shù)高通濾波器比 Butterworth 效果差些，邊緣抖動(dòng)現(xiàn)象不明顯；梯形高通濾波器會(huì)產(chǎn)生輕微抖動(dòng)現(xiàn)象，但因計(jì)算簡單經(jīng)常被使用。7. 假彩色增強(qiáng)的基本原理是什么？最佳假彩色合成方案的原則是什么？答： 假彩色增強(qiáng)處理的對(duì)象是同一景物的多光譜圖像。 對(duì)于多波段遙感圖像， 選擇其中的某三個(gè)波段，分別賦予紅，綠，藍(lán)三種原色，即可在屏幕上合成彩色圖像。由于三個(gè)波段原色的選擇是根據(jù)增強(qiáng)目的決定的， 與原來波段的真實(shí)顏色不同， 因此合成的彩色圖像并不表示地物真實(shí)的顏色，這種合成稱為假彩色合成。最佳假彩色合成方案的原則是：合成后的圖像應(yīng)信息量最大而波段間的相關(guān)性最小。8. 試述彩色變換的原理，彩色變換的主要方法有哪些？答：遙感數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中一是采用RGBfe彩模型，是基于色光混合來再現(xiàn)顏色的，即圖像中的每個(gè)像素是通過紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三種色光按不同的比例組合來顯示顏色的， 由多光譜圖像的三個(gè)波段組合的彩色圖像實(shí)際上是顯示在R、 G、 B 空間中。 二是采用IHS 模型。亮度（ intensity ） 、色度（ hue ） 、飽和度（ saturation ）稱為色彩的三要素，亮度（I）、色度（H）、飽和度（S）構(gòu)成的HIS模型所表示的彩色與人眼看到的更為接近。RGB和 HIS 兩種色彩模式可以相互轉(zhuǎn)換， 有些處理在某個(gè)彩色系統(tǒng)中可以更方便。 以上所述即為彩色變換的原理。把RGB系統(tǒng)變換為IHS系統(tǒng)稱為HIS正變換，HIS系統(tǒng)變換為RGB系統(tǒng)稱為HIS逆變換。彩色變換的主要方法有1 ，球體變換2 ，圓柱體變換。9. 什么是植被指數(shù)？常用的植被指數(shù)如何計(jì)算？答： 根據(jù)地物光譜反射率的差異作比值運(yùn)算可以突出圖像中植被的特征， 提取植被類別或估算綠色生物量，通常把能夠提取植被的算法稱為植被指數(shù)( Vegetation Index ，簡稱 VI ) 。常用的植被指數(shù)算法：比值植被指數(shù)(ratio vegetation index 即 RVI) RVI=IR/RIR 為遙感多波段圖像中的近紅外( infrared )波段的反射值； R 為紅波段的反射值。 歸一化植被指數(shù)(normalized vegetation index 即 NDVI) NDVI=(IR-R)/(IR+R)差值植被指數(shù)(difference vegetation index 即 DVI) DVI = IR-R正交植被指數(shù)(perpendicular vegetation index 即 PVI) PVI=1.6225(IR)-2.2978(R)+11.0656 (NOAA的 AVHRRZfi星資料)PVI=0.939(IR)-0.344(R)+0.09 (Landsat衛(wèi)星資料 )10. 以陸地衛(wèi)星TM圖像和SPOT勺全色波段圖像為例，說明 TM圖像和SPOT圖像融合的 優(yōu)越性。答：不同傳感器獲取的同一地區(qū)的圖像， 由于其波長范圍不同，幾何特點(diǎn)不同，分辨率不同等因素而具有不同的應(yīng)用特點(diǎn)。例如： Landsat的TM有7個(gè)波段，有豐富的光譜信息， 其空間分辨率為28.5m (重采木后為30m), SPOT的全色波段(0.510.73Wm)是一個(gè)單波 段圖像，但它的空間分辨率大大提高，可達(dá)到10mo將這兩種圖像融合，產(chǎn)生的具有 10m分辨率的 7 個(gè)波段的新圖像具有以上兩種圖像的優(yōu)點(diǎn)，既提高了圖像的分辨率，又保留了 TM 豐富的光譜信息。 因此， 圖像融合的方法可以綜合不同傳感器圖像的優(yōu)點(diǎn)， 大大提高圖像的 應(yīng)用精度。11. 什么是多光譜空間？主成分變換的應(yīng)用意義是什么？答： 多光譜空間是一個(gè)n 維坐標(biāo)系， 每一個(gè)坐標(biāo)軸代表多波段圖像的一個(gè)波段， 坐標(biāo)值代表該波段像元的灰度值，圖像中的每個(gè)像元對(duì)應(yīng)于坐標(biāo)空間中的一個(gè)點(diǎn)。主成分變換的應(yīng)用意義是：數(shù)據(jù)壓縮圖像增強(qiáng)分類前預(yù)處理12. 簡述多光譜增強(qiáng)的方法和目的。答：多光譜增強(qiáng)采用對(duì)多光譜圖像進(jìn)行線性變換的方法，減少各波段信息之間的冗余，達(dá)到保留主要信息， 壓縮數(shù)據(jù)量， 增強(qiáng)和提取更具有目視解釋效果的新波段數(shù)據(jù)的目的。13. 簡述遙感多光譜圖像的特點(diǎn)。答：遙感多光譜圖像的波段多，例如應(yīng)用最為廣泛的 Landsat 的 TM 圖像有 7 個(gè)波段；而高光譜圖像則包含幾十個(gè)甚至數(shù)百個(gè)很窄的波段， 包含了大量的信息， 但這些圖像的數(shù)據(jù)量過大， 運(yùn)算時(shí)耗費(fèi)大量機(jī)時(shí)和占據(jù)大量的磁盤空間。 同時(shí)， 多光譜圖像的各波段之間具有 一定的相關(guān)性，造成不同程度的信息重疊。14. 目前多光譜增強(qiáng)主要有哪2 種變換？答：K-L(Karthunen-Loeve) 變換，又稱為主成分變換。 K-T（Kauth-Thomas） 變換，又稱為纓帽變換。第五部分1. 什么是監(jiān)督分類？什么是非監(jiān)督分類？答： 監(jiān)督分類是基于對(duì)遙感圖像上樣本區(qū)內(nèi)的地物的類屬已有先驗(yàn)的知識(shí)， 即已經(jīng)知道它所對(duì)應(yīng)的地物類別， 于是可以利用這些樣本類別的特征作為依據(jù)來判斷非樣本區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)的類別。 非監(jiān)督分類是遙感圖像地物的屬性不具有先驗(yàn)知識(shí)， 純粹依靠不同光譜數(shù)據(jù)組合在統(tǒng)計(jì)上的差別來進(jìn)行“盲目分類” ，事后再對(duì)已分出各類的地物屬性進(jìn)行確認(rèn)的過程。2. 簡述增強(qiáng)處理與分類處理的異同。答：圖像增強(qiáng)處理與圖像分類處理都是為了增強(qiáng)和提取遙感圖像中的目標(biāo)信息。圖像增強(qiáng)處理主要是增強(qiáng)圖像的視覺效果， 提高圖像的可解譯性。 給目視解釋提供的信 息是定性的。圖像分類處理則著眼于地物類別的區(qū)分，給目視解釋提供定量信息。3. 什么是特征選擇？答： 特征選擇實(shí)際上就是確定分類的信息源。 多光譜圖像一般有波段多、 數(shù)據(jù)量大等特 點(diǎn)。在分類時(shí)， 特別是用最大似然分類方法， 要對(duì)每一類計(jì)算均差和協(xié)方差矩陣， 以及判別 式的比較， 計(jì)算量是非常大的。 實(shí)際上， 并不是每一個(gè)波段都是分類時(shí)最好的波段，對(duì)分類 精度影響不大。 在分類時(shí)所使用的波段或波段組合稱為特征， 所以， 這個(gè)選擇過程稱為特征 選擇。這種選擇出來的、新的對(duì)于表示類別可分性更為有效的變更稱為特征參數(shù)， n 個(gè)特征 參數(shù)組成 n 維特征空間。具體的分類就是在該空間中進(jìn)行的。4. 簡述計(jì)算機(jī)分類的基本原理。答： 遙感圖像分類就是把圖像中的每個(gè)像元或區(qū)域劃歸為若干類別中的一種， 即通過對(duì) 各類地物的光譜特征分析來選擇特征參數(shù)， 將特征空間劃分為互不重疊的子空間， 然后將影 像內(nèi)各個(gè)像元?jiǎng)澐值礁鱾€(gè)子空間中去，從而實(shí)現(xiàn)分類。5. 簡述遙感圖像計(jì)算機(jī)分類的一般流程。答：原始圖像的預(yù)處理；訓(xùn)練區(qū)的選擇；特征選擇和特征提??；圖像分類運(yùn)算；檢驗(yàn)結(jié)果；結(jié)果輸出。6. 什么是距離判別函數(shù)？答：距離判別函數(shù)的建立是以地物光譜特征在特征空間中是按集群方式分布為前提的。也就是說， 假定不知道特征矢量的概率分布， 但認(rèn)為， 同一類別的特征矢量在特征空間內(nèi)完全聚集成團(tuán)狀（集群） ，每個(gè)團(tuán)（集群）都有一個(gè)中心。這些團(tuán)內(nèi)點(diǎn)的數(shù)目越多，也即密度越大或點(diǎn)與中心的距離越近， 就可以肯定， 他們屬于一個(gè)類別， 所以點(diǎn)間的距離成為重要的 判斷參量。7. 比較絕對(duì)值距離、歐氏距離、馬氏距離判別函數(shù)之間的異同點(diǎn)。答：絕對(duì)值距離是計(jì)算兩點(diǎn)之間的直角邊距離，其特點(diǎn)是各特征參數(shù)以等權(quán)參與進(jìn)來，所以也稱等混合距離。歐氏距離是計(jì)算兩點(diǎn)之間直線距離。歐氏距離中各特征參數(shù)也是等權(quán)的。以上兩種距離與特征參數(shù)的量綱有關(guān)。而且沒有考慮特征參數(shù)間的相關(guān)性。馬氏距離是一種加權(quán)的歐氏距離，它是通過協(xié)方差矩陣來考慮變量的相關(guān)性8、簡要說明ISODATAt的基本內(nèi)容。答： ISODATA( iterative self-organizing data analysis techniques algorithm) ，稱為“迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)” 。 ISODATA 法的實(shí)質(zhì)是以初始類別為“種子”進(jìn)行自動(dòng)迭代聚類的過程，它可以自動(dòng)地進(jìn)行類別的“合并”和“分裂” ，其各個(gè)參數(shù)也在不斷地聚類調(diào)整中逐漸確定，并最終構(gòu)建所需要的判別函數(shù)。因此，可以說基準(zhǔn)類別參數(shù)的確定過程，也正是利用光譜特征本身的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)對(duì)判別函數(shù)的不斷調(diào)整和“訓(xùn)練”過程。9. 簡述計(jì)算分類的新方法。答：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器；基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像分類；模糊聚類法；樹分類器；專家系統(tǒng)方法的應(yīng)用。第六部分1. 一般分析方法各有什么特點(diǎn)？參數(shù)的確定應(yīng)考慮什么因素？答： 遙感數(shù)字圖像一般分析主要是對(duì)圖像進(jìn)行各種空間分析， 進(jìn)行像元之間或?qū)ｎ}分類之間的空間關(guān)系處理，使處理后的圖像能夠更好地表達(dá)主要的專題信息。鄰域分析 (neighborhood) 是針對(duì)分類專題圖像， 采用類似于卷積濾波的方法對(duì)圖像分類值 (class values) 進(jìn)行多種分析。其方法是每個(gè)像元的值都參與用戶定義的鄰域范圍( definition neighborhood )和分析函數(shù)(function) 所進(jìn)行的分析，而鄰域中心像元的值將被分析結(jié)果所取代。查找分析 (search) 是對(duì)輸入的分類專題圖像或矢量圖形進(jìn)行臨近(proximity) 分析，產(chǎn)生一個(gè)新的輸出柵格文件， 輸出像元的屬性值取決于其位置與用戶選擇專題類型像元的接近程度和用戶定義的接近距離，輸出文件中用戶所選擇專題類型的屬性值重新編碼為0，其它相鄰區(qū)域?qū)傩灾等Q于它們所選擇專題類型像元的歐氏距離。指標(biāo)分析(Index) 功能是將兩個(gè)輸入分類專題圖像或矢量地圖數(shù)據(jù)，按照用戶定義的權(quán)重因子 (Weighting Factor) 進(jìn)行相加，產(chǎn)生一個(gè)新的綜合圖像文件。疊加分析(overlay) 是根據(jù)兩個(gè)輸入分類專題圖像文件或矢量圖形文件數(shù)據(jù)的最小值或最大值， 產(chǎn)生一個(gè)新的綜合圖像文件， 系統(tǒng)所提供的疊加選擇項(xiàng)允許用戶提前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以根據(jù)需要掩膜剔除一定數(shù)值。歸納分析(summary)功能可以根據(jù)兩個(gè)輸入分類專題圖像產(chǎn)生一個(gè)雙向統(tǒng)計(jì)表格，內(nèi)容包括每個(gè)Zone 類型區(qū)域內(nèi)所有Class 類型的像元數(shù)量及其面積、百分比等統(tǒng)計(jì)值，可用于一定區(qū)域內(nèi)多種專題數(shù)據(jù)相互關(guān)系的柵格疊加統(tǒng)計(jì)分析。分類后分析(分類后處理)，不管從專題圖的角度，還是從實(shí)際應(yīng)用的角度，對(duì)獲得的監(jiān)督分類或非監(jiān)督分類結(jié)果， 都需要進(jìn)行一些處理工作， 剔除一些小圖斑， 才能得到最終相對(duì)理想的分類結(jié)果。 分類后處理是圖像解譯很重要的一部分， 它的作用是為了準(zhǔn)確提取遙感信息，獲得理想的分類結(jié)果。監(jiān)督分類或非監(jiān)督分類后的分析處理有聚類統(tǒng)計(jì)(clump) 、過濾分析( sieve ) 、去除分析( eliminate )和分類重編碼(Recode) 。2. 什么是分類后處理？處理的基本方法是什么？答： 無論遙感圖像是進(jìn)行監(jiān)督分類還是非監(jiān)督分類， 都是按照?qǐng)D像光譜特征進(jìn)行聚類分析，都帶有一定的盲目性，分類結(jié)果中都會(huì)產(chǎn)生一些面積很小的圖斑。 所以，不管是專題制圖，還是實(shí)際應(yīng)用， 對(duì)獲得的分類結(jié)果需要進(jìn)行處理，剔除一些小圖斑，才能得到最終相對(duì)理想的分類結(jié)果，這些處理操作通稱為分類后處理( post-classification process ) 。3. 就遙感而言，地球表面很多地物存在什么現(xiàn)象？怎樣提高分析精度？答：地球表面很多地物存在著“同譜異物，同物異譜”的現(xiàn)象。而目前所有的圖像自動(dòng)解釋， 主要都是依賴地物光譜特征， 使得分析結(jié)果存在較多的錯(cuò)分和漏分， 精度不高。 要提 高分析精度，應(yīng)提高圖像處理軟件對(duì)不同地物光譜的識(shí)別率，進(jìn)一步完善專家系統(tǒng)。隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展， 遙感數(shù)字圖像處理就顯得尤為重要。 更多、 更好的分析處理方法和相應(yīng)的軟件將會(huì)涌現(xiàn)，能彌補(bǔ)現(xiàn)在單憑遙感數(shù)字圖像的光譜特征進(jìn)行圖像分析的缺點(diǎn)，從而更準(zhǔn)確、更快速地提取地學(xué)信息。