2022年地理信息系统相关思考题.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 多练出技巧 巧思出硕果1.试述遥感技术体系的组成结构？遥感通过遥感技术系统实现对目标的识别；遥感技术系统是一个从地面到空中,乃至空间,从信息收集、储备、处理到判读分析和应用的完整技术体系；它能够实现对全球范畴的多层次、息的现代高科技的重要手段；多视角、 多领域的立体探测, 是猎取地球资源信 遥感技术系统包括遥感平台、传感器、遥感信息接收和处理系统、遥感应用系统等 5 个部分；遥感平台遥感平台指搭载传感器的运载工具；空）平台、太空（航天）平台；传感器遥感平台按高度分为地面平台、 空中（航传感器是远距离探测地物反射或发射电磁波能量的仪器的总称,也称

2、遥感 器；1.按工作方式划分,传感器按工作方式分为被动式传感器和主动式传感器；2.按记录形式划分,传感器按记录形式分为成像传感器和非成像传感器；遥感数据传输和接收系统 直接回收方式：直接回收传感器获得记录数据的回收方式；其优点是回收方 便,信息缺失小,保密性较强；其缺点是容量受遥感平台载重限制,时效性较差；视频传输方式： 通过无线传输和接收成得记录数据的回收方式,分实时传输和延 时传输；视频传输的优点是猎取数据准时,容量不受遥感平台载重限制；其缺点 是信息缺失较多,保密性相对较差；遥感数据处理系统 图像预处理： 对原始遥感数据进行校正, 达到减弱或排除各种影响因素产生 的干扰；图像预处理的主要

3、工作是几何校正、辐射校正和图像配准；图像增强： 图像增强是通过突出图像中某些影像特点,以达到增强视觉成效, 提高图像可判读性的技术； 常用的图像增强技术有彩色增强、对比度变换、 空间滤 波等；图像解译与应用 图像是遥感信息应用的基础,包括目视判读和运算机解译；遥感图像目视判读也称目视解译,是运用专业背景学问, 通过肉眼观看, 经过综 合分析、规律推理、 验证检查, 将遥感图像中所包含的地物信息提取和解析出来 的过程；目视判读可借助某些工具完成,如放大镜、立体镜等；目视解译是人们 通过遥感技术猎取目标信息最直接、最基本的方法；2.如何看待遥感信息的局限性？遥感传感器所猎取的是地表各要素的综合光谱

4、,主要反映的是地物的群体特点而不是地物的个体特点,细碎的地物及地物的细节通常得不到反映；遥感主要是电磁波探测, 但目前遥感技术利用的电磁波仍很有限,仅是其中的几个波段范畴, 尚有很多谱段的资源有待进一步开发；此外,已经被利用的电磁波谱段对很多地物的某些特点仍不能精确反映,仍需要进展高光谱辨论率遥感以及遥感以外的其他手段相协作,特殊是地面调查和验证尚不够；名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 多练出技巧巧思出硕果遥感遥感数据反映的是一种综合信息,数据和信息没有直接对应关系；数据在宏观上是多种地理要素,如地质、地貌、水文、土

5、壤、植被、社会生态等的综合反映； 在专题应用中也是多种相关要素的综合,例如海面后向散射系数是海面风场、 波浪、温度和盐分等的综合反映； 从综合反映各种信息的遥感数据中 精确提取遥感任务所需的相关信息会具有极大的挑战性；人们对遥感的熟悉也具局限性,即对遥感过程、 遥感机理、 遥感对象特点和遥感数据特点及其之间的联系,仍缺乏基础性的、 深化的熟悉； 如电磁波与实体 相互作用是如何携带实体所含信息的？携带的信息量与所含的信息量有什么关 系？对这些最基本的问题至今并没有中意的答案；这是影响遥感进展的重要障 碍；近年来,量子遥感概念的提出,可能为人们更深化熟悉遥感机理、更深刻掌 握遥感的物理和化学以及信

6、息性能等规律,从而为利用这些规律服务于遥感理 论、技术和应用开创新的途径；成像的空 随着遥感技术的进一步进展, 所能利用的电磁波谱段将愈来愈多,间辨论率和光辨论率也愈来愈高,其感测的目标更广, 对地球上得资源和环境的调查、监测起到更大的作用； 随着遥感技术的进展, 人们对遥感的熟悉也会进一 步深化,利用和提取遥感信息的才能愈来愈强；3.举例说明遥感数据的评判指标体系？遥感技术的进展、遥感采集手段的多样性,观测条件的可控性,确保了所获 得的遥感数据的多源性,即多平台、多视场、多时相、多角度、多极化等从这个意义上可以认为遥感数据是“ 多维的”性来度量和描述；,这种多维性可以通过不同的辨论率和特空间

7、辨论率：空间辨论率是指图像上能够具体区分的最小单元的尺寸或大 小或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量；光谱辨论率：光谱辨论率指遥感器所选用的波段数量的多少、各波段的波 长位置及波长间隔的大小,即挑选的通道数、每个通道的中心波长、带宽,这三 个因素共同打算光谱辨论率； 光谱辨论率越高, 专题讨论的针对性越强, 对物体的识别精度越高, 遥感应用分析的成效也越好； 但是,面对大量多波段信息以及名师归纳总结 它所供应的这些微小的差异, 人们要直接地将它们与地物特点联系起来,综合解第 2 页,共 5 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 多练出技巧 巧

8、思出硕果译是比较困难的, 而多波段的数据分析, 可以改善识别和提取信息特点的概率和精度；时间辨论率： 时间辨论率是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标；遥感探测器按肯定的时间周期重复采集数据,这种重复周期, 又称回来周期； 时间分辨率的大小, 除了主要打算于飞行器的回来周期外,仍与遥感探测器的设计等因素直接相关；辐射辨论率：辐射辨论率指遥感器对光谱信号强弱的敏锐程度、区分才能,即探测器的灵敏度遥感器感测元件在接收光谱信号时能辨论的最小辐射度差,或指对两个不同辐射源的辐射量的辨论才能；一般用灰度的分级数来表示,即最暗最亮灰度值 （亮度值） 间分级的数目量化级数；它对于目标识别是一个很有意义的元素；

9、4.试述地球系统科学与地球观测系统进展之间的关系？地球系统科学是为了说明地球动力、地球演化和全球变化,对组成地球系统各部分相互作用机制进行综合讨论的一门科学,是全球变化的基础理论； 地球系统就是地核、地幔、岩石圈、海洋、大气、冰冻圈相互作用而组成的统一体；地 球系统科学的目标是通过懂得对地球系统的各组成部分及其相互作用的演化、运作机制以及它们在全部时间尺度上将怎样连续演化,描述和熟悉掌握地球系统的关键的相互作用的物理、 化学和生物学过程, 获得全球范畴内整个地球系统的科 学熟悉；随着人类活动的加剧与地球本身进展周期的影响,人来面临着愈来愈大的挑战人口剧增、资源短缺、环境恶化、灾难频发等一系列紧

10、迫问题；实质上,它们是地球系统各圈层相互作用的结果；由此,人类面临的全球性重大问题、地球系统的全球化、 传统地球科学的成熟, 以及对地观测技术的进步推动了地球系统科学的产生和进展； 为了深刻熟悉全球变化、 弄清晰地球系统整体运行机制和各部分之间的相互作用, 为制定出正确的环境政策供应科学依据,目前,世界各国已建立了面对各种应用的多个对地观测系统,构成了对陆地、 海洋、大气等各个层面的全方位、 立体观测体系, 在保护国家安全、 促进经济建设和推动技术发 展等方面发挥着重要的作用； 地球系统科学的产生和进展进一步要求我们实现对名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 5 页精选学习资

11、料 - - - - - - - - - 多练出技巧 巧思出硕果全球的全方位、 立体观测, 世界多个国家和组织也分别建立对地观测系统；全球化问题的日益严峻, 迫切需要我们加深对地球系统的懂得,制定出相应的有效政策和措施,而对地观测可供应多方面的信息；5.试列举基于对象的影像分析与基于像元的影像分析的相像性和差异性？所谓面对对象的影像分析方法, 通过对影像的分割, 使同质像元组成大小不同的对象； 正是由于对象内部的光谱差异小,所以对任一对象可以忽视其纹理等空间信息, 而从光谱和外形两方面刻画； 利用对象的空间特点和光谱特点进行分类,可以有效地克服基于像元层次分类的不足；利用面对对象分析方法进行信息

12、提取时,处理的最小单元不再是像元, 而是含有更多语义信息的多个相邻像元组 成的多尺度对象,在分类时可以利用对象的几何信息以及对象之间的语义信息、纹理信息和拓扑关系,而不仅仅是单个对象的光谱信息；面对像元的影像分析方法实际上是以像元为基本单元,利用光谱 （颜色） 信 息进行信息的提取与归并；基于像元的分类方法, 依据主要是利用像元的光谱特点,大多应用在中低分辨率遥感图像； 而高辨论率遥感图像的细节信息丰富,图像的局部异质性大, 传统的基于像元的分类方法易受辨论率影像局部异质性大的影像和干扰,在处理高辨论率遥感影像时面临很多问题：第一,地类的光谱统计特点不稳固, 类间相像性大,忽视了丰富的空间信息

13、；其次,不是真正意义上得图像分析,它属于图像 处理的范畴, 处于图像工程的底层； 再次,说明人员的学问和推理不能积存和再 利用；而面对对象分类方法可以结合高辨论率图像丰富的光谱、外形、结构、纹 理、相关布局以及图像中地物之间的上下文信息,可以结合专家只是进行分类,可以显著提高分类精度, 而且使分类后的图像含有丰富的语义信息,便于说明和 懂得；对高辨论率影像来说, 仍是一种特别有效的信息提取方法,具有很好的应 用前景；6.基于对象的影像分析中包含哪些基本步骤？所谓面对对象的影像分析方法, 通过对影像的分割, 使同质像元组成大小不同的对象； 正是由于对象内部的光谱差异小,所以对任一对象可以忽视其纹

14、理等名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 多练出技巧 巧思出硕果空间信息, 而从光谱和外形两方面刻画； 利用对象的空间特点和光谱特点进行分 类,可以有效地克服基于像元层次分类的不足；基本方法和步骤：影像分割生成影像对象 图像分割就是把图像分成如干个特定的、具有特殊性质的区域并提出感爱好 目标的技术和过程； 它是由图像处理到图像分析的关键步骤；现有的图像分割方法主要分为以下几类： 基于國值的分割方法、 基于边缘的分割方法以及基于区域 的分割方法等；建立影像对象层次结构 分割遵守以下思想： 像元层和整个影像视为两个特殊的对象

15、层,任何分割所 形成的对象层就介于其间； 大尺度分割下所形成的对象是由小尺度分割所形成的 对象组合产生的, 以确保不同尺度下的对象可以构成层次结构,从而有利于不同 层次间信息的传递；建立分类或特点提取规章集多尺度分割后, 影像的基本单元已不是单个像元,而是由同质像元组成的多边形对象；面对每一多边形对象可运算出所包含像元的光谱信息以及多边形的形 状信息、纹理信息、 位置信息以及多边形的拓扑关系信息等；具体的分类规章可以充分利用对象所提取的各种信息进行组合,以提取具体的地物； 不同层次可以针对特定地物建立各自的规章, 通过不同分类规章的层间传递, 使得分类规章的 建立不仅可以利用本层对象信息, 也可以利用比本层高或低的其他层次的对象信 息；完成分类或特点要素提取 面对对象的信息提取和分类过程所处理的不再是单个像元,而是影像分割后 所形成的对象；精度评判 利用 GIS 评判结果名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 5 页