2022年遥感数字图像处理课件考试题型 .pdf

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1、1 考试题型：选择题10*1 =10填空题10*1 =20 左右名词解释5*4 =20问答题4*7 =28计算题2=20 左右考试复习提纲第一章1）遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。2）遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。3）遥感图像的数字化（模数转换）过程两大过程：采样、量化，名词解释。4）遥感数字图像的存储空间大小的计算。5）遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）；6）遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义）。7）遥感数字图像处理的主要内容（包括含义要理解）和处理的特点。8）遥感数字图像处理系统（硬件+软件）。第二章9）多源图像；10

2、）遥感图像的统计学描述特征（单波段、多波段的参数计算）：单波段平均信息（均值、中值、众数）；变化信息（反差对比度、变差、方差）；直方图及累积直方图（定义、绘制方法、直方图性质）多波段协方差、相关系数第三章11）图像显示的方法（单波段灰度图像显示+伪彩色显示；多波段全色显示+彩色显示（真彩色、假彩色合成）；补充：加色法原理。12）可以举出例子证明什么样的显示符合上述图像的显示方法，比如对于TM 数据来说，7个波段的对应表达。第四章13）图像校正，它包括两部分（辐射校正、几何校正）；14）什么是辐射校正？辐射误差产生的主要原因是什么?【辐射误差产生的原因有两种，传感器响应特性和外界（自然）条件，后

3、者包括太阳照射（位置和角度）和大气传输（雾和云）等条件。（1）因传感器的响应特性引起的辐射误差l）光学摄影机引起的辐射误差2）光电扫描仪引起的辐射误差（2）因大气影响引起的辐射误差（3）因太阳辐射引起的辐射误差1）太阳位置引起的辐射误差2）地形起伏引起的辐射误差（4）其他原因引起的辐射误差】名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 4 页 -2 辐射校正的主要内容包括？依据童庆禧的流程或讲课时介绍的思路。15）大气校正的常用方法有？16）几何畸变；影响图像几何畸变的因素（6 大因素）；17）几何精校正；几何精校正的基本原理；几何精校正的工作流程（比如：多项式矫正法20 题）

4、；核心步骤。18）多项式纠正方法中，选择GCP 的基本出发点（原则）？19）图像重采样过程包括：空间几何位置变换（直接法、间接法）和灰度重采样变换两大部分；灰度重采样的方法有4 大种：最近邻方法、双线性内插方法、三次卷积内插方法（立体卷积）、双像素重采样法。20）试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤。遥感图像多项式纠正法的基本思想是回避成像的空间几何过程，而直接对影像变形的本身进行数学模拟，认为图像变形规律可以看做为平移、缩放、旋转、仿射、偏扭和弯曲以及更高次的基本变形的综合作用结果。这种方法纠正的基本过程是利用有限个地面控制点的已知坐标，解求多项式的系数，然后将各像元的坐标代入多项式进行

5、计算，从而求得纠正后的坐标。多项式纠正法纠正卫星图像，一般有7大步骤，如下：其中核心步骤 3个为：建立纠正函数、选择地面控制点以及图像重采样（包括几何位置变换和灰度重采样两步）。第五章20）图像增强的主要目的是什么?包含的主要内容有哪些?点运算和邻域运算(空间域增强的两大种方式)21）图像拉伸的方式主要有？22）直方图均衡化，具体计算过程。23）直方图规定化的基本原理是什么?24）图像代数运算方法主要有？25）植被指数，常用的植被指数有？包括运算公式。正交的植被指数公式不用记。常用的传感器进行计算植被指数时选择使用的波段。26）彩色三基属性；彩色空间变换流程。27）多光谱空间（名词）；多光谱变

6、换的本质；多光谱变换的常用方法：PCA，和K-T。28）什么是主成分变换？主成分变换的应用意义是什么?K-L 变换又称为主成分变换（principal component analysis）。它的原理如下：对某一n个波段的多光谱图像实行一个线性变换，即对该多光谱图像组成的光谱空间X乘以一个线性变换矩阵 A，产生一个新的光谱空间Y，即产生一幅新的n个波段的多光谱图像。其表达式为Y=AX 式中：X为变换前多光谱空间的像元矢量；Y为变换后多光谱空间的像元矢量；A为一个 n n的线性变换矩阵。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 4 页 -3 根据以上的分析可将K-L 变换的应

7、用归纳如下。（1）数据压缩。经过主成分变换，多光谱图像变成了新的主成分图像，像元的亮度值不再表示地物原来的光谱值。但变换后的前几个主分量包含了绝大部分的地物信息，在一些情况下几乎是100%，因此可以只取前几个主分量，既获得了绝大部分的地物信息，又减少了数据量，如TM 图像，经主成分变换后可只取前3个主分量，波段数由7个减少到 3个，数据量减少到 43%，实现了数据压缩。（2）图像增强。主成分变换的前几个主分量包含了主要的地物信息，噪声相对较少；而随着信息量的逐渐减少，最后的主分量几乎全部是噪声信息（如MSS数据中的条纹）。因此，主成分变换突出了主要信息，抑制了噪声，达到了图像的目的。（3）分类

8、前预处理。多波段图像的每个波段并不都是分类最好的信息源，因而分类前的一项重要工作就是特征选择，即减少分类的波段数并提高分类效果。主成变换即是特征选择最常用的方法。29）图像空间滤波的处理计算（平滑【主要是均值滤波、中值滤波】、锐化【梯度法（多种梯度算子）】）。特别注意，图像的空间域增强的方式有两种：一种是针对像元的点运算；一种是针对像元和周边相邻像元关系之间的邻域运算。30）图像锐化处理有几种方法?试述 Laplace算法的特点。图象锐化处理的方法：1 梯度法 2 Roberts梯度 3 Prewitt和Sobel 梯度 4 Laplace算法 5 定向检测Laplace 算法的特点Lapla

9、ce 算子检测的是变化率的变化率，是二阶微分，在图像上灰度均匀和变化均匀的部分，根据 Laplace 算子计算出的值为),(2yxf为0。因此，它不检测均匀的灰度变化，产生的图像更加突出灰度值突变的部分。第六章31）遥感图像计算机分类（名词）；遥感图像分类的主要依据；32）什么是监督分类，什么是非监督分类？简述监督分类和非监督分类的异同。答：1)监督分类是基于对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的知识，即已经知道它所对应的地物类别，于是可以利用这些样本类别的特征作为依据来判断非样本数据的类别。2)非监督分类是遥感图像地物的属性不具有先验知识，纯粹依靠不同光谱数据组合在统计上的差别来进行“

10、盲目分类”，事后再对已分出各类的地物属性进行确认的过程。（也可以从两方法的基本原理出发来解释也可以。）3)异:a.监督分类对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的知识，即已经知道它所对应的地物类别;非监督分类对于遥感图像地物的属性不具有先验知识。b.监督分类以样本类别的特征作为依据可直接判断判断非样本数据的类别；非监督分类仅凭据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，随其自然地进行盲目的分类，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。4)同:都是依据地物的光谱特性的点独立原则来分类的，且都采用的是统计方法。33）简述遥感图像计算机分类的一般流

11、程。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 4 页 -4 34）度量相似度的指标主要有？比较绝对值距离、马氏距离、欧氏距离判别函数之间的异同点。1绝对值距离在二维空间中可以看出，这种距离是计算两点之间的直角边距离。绝对值距离的特点是各特征参数以等权参与进来，所以也称等混合距离。2欧几里德距离欧几里德距离（Euclidean）距离就是两点之间的直线距离（以下简称欧氏距离）。欧氏距离中各特征参数也是等权的。绝对值距离和几里德距离又简称闵氏距离或明氏距离：（1）闵氏距离与特征参数的量纲有关,常应用于等权的特征参数，当有不同量纲的特征参数的闵氏距离常常是无意义的。（2）闵氏距离没有考虑特征参数间的相关性。而哈拉诺比斯距离解决了这个问题。3马哈拉诺比斯距离与前两种距离不同，马氏距离是一种加权的欧氏距离，它是通过协方差矩阵来考虑变量相关性的。35）监督分类和非监督分类法各自经典的算法有哪些？36）如何提高遥感图像的分类精度（建议）。计算题1）图像的统计学特征2）直方图均衡化3）平滑和锐化处理名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 4 页 -