遥感概论复习参考资料.docx

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1、遥感概论复习参考资料()绪论1 .什么是遥感遥感:一种在远离冃标,不与目标直接接触的情况下,通过传感器获取其特 征信息,并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术。遥感过程: 是指遥感信息的获取、传输、处理,以及分析判读和应用的全过程。包括遥感信 息的获 取;遥感信息的处理;遥感信息的应用。遥感技术系统:是指个从地 面到空中、甚至空间的从遥感信息收集、存储、处理、判读分析和应 用的技术 系统。包括:遥感试验系统；遥感信息的获取系统；遥感信息的处理系统；遥感 信息的应用系统2遥感的分类按工作平台：地面遥感、航空遥感、航天遥感按所利用的电磁波的光谱段分:紫外遥感、可见光遥感、反射红外遥感,热

2、红 外遥感、微波遥感按传感器的工作原理分：主动遥感,被动遥感按数据获取方式:成像遥感:非成像遥感按研究对象分:资源遥感、环境遥感、空间遥感、大气遥感、陆地遥感、海 洋遥感按应用空间尺度分:全球遥感、区域遥感和城市遥感按应用领域分：资源、环境、农业、林业、军事等主动遥感:指从传感器系统上的人工辐射源,向冃标物发射一定形式的电磁波, 再由传感器接收和记录其反射波的遥感系统。如主动传感器:雷达被动遥感: 指由传感器从远距离接收和记录冃标物所反射的太阳辐射电磁波及物体自身发 射的电磁波(主要是热辐射)的遥感系统。如各种摄像机、扫描仪、辐射计3.遥感技术的特点:1)感测范围大，具有综合、宏观性。便于发现

3、和研究 宏观现象2)信息量大,手段多、技术先进。可提供丰富的光谱信息,根据应用 目的不同可选用不同功能的传感器和工作波段3)获取信息快,更新周期短， 具有动态监测特点。能用于洪水,土地利用,农作物长势、森林火灾等监测4) 用途广,效益高5)约束少,不受地利、交通、国界等限制(二)电磁辐射与地物光谱特征1电磁波谱、电磁辐射的度量、黑体辐射等基本概念;遥感中常用的电磁波 谱段答:电磁波谱:按照电磁波在真空中传播的波长或频率排列形成的个连续 谱带。可见光:0.38可.7光m红外:近红外(NIR, near-infrared) ： 0. 7-3. 0 m近红外(NIR, near-infrared)

4、： 0. 7-1. Im短波红外(SWIR, shortwave IR) ： 1. 1-3. 0 m中红外(MWIR, Mid wave IR) ： 3. 0-6. 0 m远红外:6. 0-15 m超远红外:6. 0-15 m热红外(TIR, Thermal IR) ： 3. 0-15 m微波波段:(lmm-lm,最常用lcm-lm)黑体辐射:指由理想放射物放射出来的辐射,在特定温度及特定波长放射最 大量之辐射。如果个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收,则该物体是 绝对黑体。遥感中常用的电磁波段:包括可见光,红外和微波波段0. 3-1. 3 u m,即紫外、可见光、近红外波段。这一波段是摄影

5、成像的最佳 波段,也是许多卫星传感器扫描成像的常用波段。比如,Landsat卫星的TM 的4波段,SPOT卫星的HRV波段等。1.5-1.8U m, 2.0-3.511 m,即近、短波、中红外波段,在白天日照条件好 的时候扫描成像常用这些波段,比如TM的5、7波段等用以探测植物含水量以 及云、雪或用于地质制图等。3. 5-5. 5 P m,即中红外波段,物体的热辐射较强。这一区间除了地面物体 反射光谱反射太阳辐射外,地面物体也有自身的发射能量。如NOAA卫星的 AVHRR传感器用3. 55-3. 93 u m探测海面温度,获得昼夜云图。8-14U m,即远红外波段。主要来自物体热辐射的能量，适

6、于夜间成像，测 量探测目标的地物温度。0. 8-2. 5cm至更长,即微波波段,由于微波穿云透雾的能力，这一区间可以 全天候工作。而且工作方式为主动遥感。其常用的波段为0.8cm, 3cm, 5cm, 10cm等等,有时也可将该窗口扩展为0. 05cm至300cm波段。2.大气散射的类型;被动遥感的辐射源;太阳辐射和地球辐射的分段性三种散 射类型:瑞利散射、米氏散射、无选择性散射被动遥感的辐射源:除了太阳以 外，遥感探测屮被动遥感的辐射源还有地球太阳辐射和地球辐射的分段性：1)太阳辐射。接近于温度为6000K的黑体辐射，最大辐射的对应波长为 0.47 m,主要集中于波长较短的部分,从紫外、可见

7、光到近红外区域,即 0. 3-2. 5 m,在这一波段地球的辐 射主要是反射太阳的辐射。2)地球辐射。接近于温度为300K的黑体辐射,最大辐射对应波长为9. 66 m,自身发出的辐射主要集中在波长较长的部分,即6 m以上的热红外区 段。3)在2.5-6 m的中红外波段,地球对太阳辐照的反射和地表物体自身的 热辐射均不能忽略3大气窗口的概念和意义大气窗口:通常把电磁波通过大 气层时较少被反射、吸收或散射,透过率较高的波段成3.为大气窗口的概念 和意义大气窗口：通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射,透过率较 高的波段称为大气窗口。常用的大气窗口: 1) 0. 3-1.3U m,即紫外、可

8、见光、近红外波段。这一波段是 摄影成像的最佳波段,也是许多卫星传感器扫描成像的常用波段。比如,Landsat 卫星的TM的1-4波段,SPOT卫星的HRV波段等。2) 1.5-1.8U m, 2. 0-3. 5 u m,即近、短波、中红外波段,在白天日照条件好的时候扫描成像常用这些波段, 比如TM的5、7波段等用以探测植物含水量以及云、雪或用于地质制图等3) 3. 5-5. 5 U m,即中红外波段,物体的热辐射较强。这一区间除了地面物体反射 光谱反射太阳辐射外,地面物体也有自身的发射能量。如NOAA卫星的AVHRR 传感器用3. 55-3. 93 u m探测海面温度,获得昼夜云图4) 8-1

9、4 u m,即远红 外波段。主要来自物体热辐射的能量,适于夜间成像，测量探测冃标的地物温度 5) 0. 8-2. 5cm至更长,即微波波段,由于微波穿云透雾的能力,这一区间可以 全天候工作。而且工作方式为主动遥感。其常用的波段为0. 8cm, 3cm, 5cm, 10cm等等,有时也可将该窗口扩展为0. 05cm至300cm波段。4地物反射波谱特征、反射波谱曲线,同物同谱、异物异谱的概念:主要地物的 反射波谱特征地物的波谱特征:地物的电磁波响应特性随电磁波长改变而变化 的规律,称为地物波谱,地物波谱随波长而变的特性叫做地物波谱特性,是遥 感识别地物的基础。反射波普曲线:通常指用于表示地物的反射

10、率随波长的变化同物异谱:同类地物具有不同的光谱特征 同谱异物:不同的地物可能具有相似的光谱特征。主要地物的波谱反射特征:1 .植被的光谱曲线可分为三段:1） 0.4-0. 76 m:有一个小的反射峰,位于绿色波段（0.55 m ）,两边 （蓝、红）为吸收带2） 0. 76-1.3 m:高反射,在0. 7 m处反射率迅速增大,至L1处有 峰值3） 1.3-2. 5 m:受植物含水量影响,吸收率增加,反射率下降,形成几个 低谷2 .岩石:形态各异,没有统一的变化规律3 .土壤：没有明显的波峰波谷。土质越细,反射率越高,有机质含量越高、 含水量越高,反射率越低4 .水体：反射主要在蓝绿波段,其它波段

11、吸收都很强，近红外吸收更强。 与含沙量、叶绿素含量等有关;含沙量越高、反射率越高5颜色的性质;HSV模型颜色的性质包括：明度、色调、饱和度1）明度 （Lightness, Value, Intensity）：人眼对明亮程度的感觉。物体反射率越高, 明度就越高。2）色调（Hue）：色彩彼此间相互区分的特性。3）饱和度 （Saturation）：彩色纯洁的程度,即光谱中波长段是否窄,频率是否单的表示。 HSV模型:H：色调用角度量表示范围从0到360度红绿蓝分别相隔120 度互补色分别相差180度S：饱和度表示所选颜色纯度和该颜色最大纯度之 比范围从0到1 S=0时,只有灰度V：明度范围从0到1。

12、6 真彩色（true color）;假彩色（false color）;伪彩色（pseudo color） 真彩色:红绿蓝三波段合成假彩色：真彩色之外的其它彩色合成方案伪彩色：将不同的灰度值赋予不同的颜色显示（三）遥感成像原理与遥感图像特征1传感器、遥感平台、成象光谱仪、高光谱遥感的概念;高光谱遥感的特点 传感器:是获取地面冃标电磁辐射信息的装置,是遥感技术系统中数据获取 的关键设备。遥感平台：搭载传感器的工具。主要包括：航天遥感平台、航空遥感平台、 地面遥感平台。成像光谱仪:能为每个象元提供数十至数百个窄波段（通常波段宽度为 10nm）光谱信息,能产生一条完整而连续的光谱曲线的仪器高光谱遥感：

13、在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域,获取许多 非常窄且光谱连续的图象数据的遥感技术高光谱遥感的特点：1）能探测到在宽波段遥感中难以探测的物质特征;2）光谱分辨率高,波段宽 度小于10nm,而宽波段遥感达100-200nm或更宽；3）能获得连续光谱,区分 出具有诊断性光谱特征的物质；4）图谱合一,在获取大量目标窄波段连续光谱 图象的同时,获得几乎连续的光谱数据2扫描方式的传感器:光机扫描仪；推帚式扫描仪光机扫描仪:是对地表的辐射分光后进行观测的机械扫描型辐射计。把搭载 扫描仪的飞行平台的移动与利用旋转镜或摆动镜在平台移动的直角方向进行扫 描结合起来,从而得到二维信息的遥感器。推帚式扫描

14、仪:通过光学系统一次获得一条线的图象,然后由多个固体光电 转换元件进行电扫描。将探测器搭载于飞行平台上,通过和探测器成正交方向的3传感器的性能指标和图像的特征:光谱分辨率(spectral resolution)； 空间分辨率(spatial resolution):辐射分辨率(radiometric resolution)； 时间分辨率(temporal resolution):温度分辨率(temperature resolution)光谱分辨率:传感器在接收目标辐射的光谱时能分辨的最小波长间隔空间 分辨率:遥感图象上能够详细区分的最小单元的尺寸，是用来表征图象分辨地面 目标细节能力的指标辐

15、射分辨率：传感器接收光谱信号时,能分辨的最小辐射差。在遥感图象上 表现为每像元的辐射量化级(D)时间分辨率:重访周期,对同一冃标进行重复探测时,相邻两次探测的时间 间隔温度分辨率:热红外传感器分辨地表热辐射(温度)最小差异的能力4航空遥感、航天遥感、像点位移、投影误差的概念;航空摄影方式:航空 遥感的优点航空遥感：以中低空航空遥感平台为基础进行的遥感方式航天遥 感:是利用搭载在人造地球卫星、探测火箭、宇宙飞船和航天飞机等航天平台上 的传感器对地表进行的遥感像点位移：指在中心投影的相片上,由于地形的起 伏等的影响而引起的平面上像点位置的移动投影误差：在中心投影的相片上, 由于地形的起伏等的影响而

16、引起的平面上像点位置的移动,其位移量称为“投 影误差”。航空摄影的方式:单片摄影:为特定目标或小块地区进行的摄影， 单张、不连续单航线摄影:航向重叠度:一般为60%,不小于53%多航线 摄影:旁向重叠度：一般为15%-30%。航空遥感的优点:航空遥感空间分辨 率高、信息容量大航空遥感灵活,适用于一些专题遥感研究信息获取方便 6遥感卫星的分类气象卫星:地球资源卫星:陆地卫星:海洋卫星7气象卫星 的分类、特点:主要气象卫星:FYT,N0AA： FY-2,G0ES,GMS。答:气象卫星的分 类:分极轨道和地球同步轨道两个系列特点:L重访周期短，数据更新快: 2.成像面积达,便于同步监测3.资料来源连

17、续,实时性强,成本低 4/108主要陆地卫星:陆地卫星的轨道特征:TM (ETM+)影像各波段的特点及应用: 高分辨率卫星:QuickBird. IKONOS的分辨率和波段主要陆地卫星:LANDSAT 系列陆地卫星的轨道特征:中等高度、近圆形、近极地、太阳同步、可重复轨 道TM/ ETM+主要波段及其特点波段 1 2 3 4 5 6 7 8 波长(n m) 0. 45-0. 52 0. 52. 60 0. 63-0. 69 0. 76-0. 90 1. 55-1. 75 10. 4-12. 5 2. 08-2. 35 0. 50-0. 90波段名称 蓝光 绿光 红光 近红外 短波红外热红外短波

18、红外全色地面分辨率30 30 30 30 30 120/60 30 15 波段特点水体透视深度大，对叶绿素和水体含沙量敏感水体透视深度较大,对 健康茂盛植物敏感绿色植物强吸收波段,可见光最佳波段水吸收带，绿色植物 强反射波段。茂密植物呈浅色调处于水的强吸收带,对土壤湿度、植物含水量 敏感地面分辨率低:对热异常敏感水的强吸收带,水体深色调:与5波段相 关性较强高分辨率卫星:IKONOS:全色:空间分辨率1米(波段:0.45-0.90微米)： 多光谱：空间分辨率 4 米,波段：(0.45-0.53) (0.52-0.61) (0.64-0. 72)(0. 77-0.88) 蓝绿红 近红 QUICK

19、BIRD： (1-3.5 天)全色：0. 61-0. 72 米多光谱：2.44-2.88米,波段同IKONOS (四)遥感图像冃视解译1遥感影 像解译/目视解译,遥感影像判读/计算机解译的概念,答:影像解译:是指对遥 感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断,最后提取所感兴趣的 信息的过程目视解译:是用眼睛目视观察,凭借人的经验、知识和有关资料, 通过人脑的分析、推理和判断，提取仃用的信息。冃视解译是遥感成像的逆过 程遥感影像判读:通过综合分析,并依靠间接解译标志。计算机解译:利用计 算机,运用模式识别方法自动提取信息的过程2遥感图像冃视解译的基本步骤; 准备丄作初步解译和野外调查野外

20、验证与补判解译成果转绘和制图 室内详判3解译标志的概念和分类;主要解译标志解译标志：即判读标志，指可用来识 别遥感图像上目标地物或现象及其属性的各种影像特征分类:直接解译标志: 直接反映或表现冃标地物信息的各种影像特征。如色调、色彩、大小、形状、 阴影、纹理、图形等间接解译标志:间接反映或表现冃标地物信息的各种影像 特征。如空间位置、地物与环境5/10的关系、目标地物的季节变化等，间接判读标志的运用需要相关专业背景主要 解译标志：形状(shape):目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。色调 (tone)：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调(也叫灰度)颜色(color)： 是彩色图像中目标地

21、物识别的基本标志。阴影(shadow):是图像上光束被地物 遮挡而产生的地物的影子。据此可判读物体性质或高度。纹理(texture)：也叫 内部结构,指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。大小 (size):指遥感图像上目标物的形状、面积与体积的度量。位置(site):指目 标地物分布的地点。图型(pattern)：目标地物仃规律的排列而成的图形结构。 相关布局(association)：多个目标地物之间的空间配置关系。(五)遥感图像处理1.数字图像处理的主要内容图像校正：从具有畸变的图像中消除畸变的处理过程,包括辐射校正、几何 校正。图像增强：增强图像中的有用信息,利于识别分

22、析,包括辐射增强、几何增 强、图像运算、多光谱变换等。信息提取：提取图像中的有用信息,空间信息提取、属性信息、时间信息 2.数字图像、辐射校正、大气校正、几何校正、几何精校正等基本概念 数字图像：以数字的形式存储的,适合于计算机处理的影像数据辐射校正:消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出辐射能量中的 各种误差大气校正:指大气散射校正，即消除大气散射对辐射失真的影响。几何校正：从具有几何变形的图象中消除变形的过程几何精校正：利用地 面控制点进行的几何校正称为几何精校正。3.几何精校正的一般步骤;控制点的选择;三种插值方法：最邻近法、双 线性法、三次卷积法的特点步骤：选择控制点:在遥感图像

23、和地形图上分别 选择同名控制点,以建立图像与地图之间的投影关系,这些控制点应该选在能 明显定位的地方,如河流交叉点等。建立整体映射函数:根据图像的几何畸 变性质及地面控制点的多少来确定校正数学模型,建立起图像与地图之间的空 间变换关系,如多项式方法、仿射变换方法等。重采样内插:为了使校正后 的输出图像像元与输入的未校正图像相对应,根据确定的校正公式,对输入图 像的数据重新排列。在重采样中,由于所计算的对应位置的坐标不是整数值, 必须通过对周围的像元值进行内插来求出新的像元值。地面控制点(GCP,Ground Control Point): 些特定的象元,其地图坐标或 其它输出坐标为已知的人 工

24、地物、线性地物交叉点等不易随时间变化的冃标。大比例尺的图象：道路交 叉点、机场跑道、建筑物小比例尺的图象:城区、些线性地物交叉点(河流、 道路)分布：较均匀分布与图象范围内,保证足够数量1)多项式纠正法的精 度与地面控制点(GCP)的精度、分布、数量及纠正范围有关;2) GCP的位置 精度越高,则几何纠正的精度越高;GCP的个数不少于多项式的系数个数;适 当增加GCP的个数，可以提高几何纠正的精度。3) 20-30个GCP, 一般可以 满足需求4) 2.GCP分布应尽可能在整幅图像内均匀分布,否则在GCP密集区 精度较高,在GCP分布稀疏出现较大的误差。4 .图像增强、辐射增强、直方图均衡化,

25、直方图的性质;图像平滑的方法均值 滤波,中值滤波的应用；主要锐化算法的特点图像增强:用于改善图像质量或突出图像中感兴趣的信息,加强图像判读和 识别效果的图像处理方法辐射增强:-一种直接通过改变图像中象元的亮度值来改变图像的对比度,从 而改善图像质量的处理方法直方图均衡化:将原图像的直方图通过变换变为均匀宜方图,从而得到幅 灰度均匀分布的图像直方图的性质:1)直方图反映了灰度的出现频率,不包含 象素的位置信息2)同一图像的直方图唯一,反之不成立3) 一幅图像的直方图 等于其各部分图像直方图之和均值滤波：模板为y (m, n)=l/MN计算公式:g (i, j )=1/MN EEf(m,n)中值滤

26、波是对个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素的 原来灰度值,因此它是种非线性的图像平滑法。例:采用1X3窗口进行中值滤波原图像为：22621244424处理后为：22222244444它对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果 好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较 多的图像却不太合适。对中值滤波法来说,正确选择窗口尺寸的大小是很重要 的环节。一般很难事先确定最佳 的窗口尺寸,需通过从小窗口到大窗口的中值 滤波试验,再从中选取最佳的。主要锐化算法的特点：1)主要有空间梯度法a)梯度的方向是在函数f (x, y)最大变化率方向上b)梯度的幅度用Gf(x,y)表

27、示：2)方向模板a)用于增强与模板方向一致的边缘b)据方向，分为三类:垂直(Vertical)模 板、水平(Horizontal)模板、对角(Diagonal)模板5 .图像运算,差值运算、比值运算的应用。图像运算:图像运算是指对两幅或两幅以上的输入图像的对应像元逐个地 进行和、差、积、商的四则运算,以产生有增强效果的图像差值运算:指两幅同样大小的图像对应象元的灰度值相减F ( x , y )= fl ( x, y )-f2(x, y)+b比值运算:两个波段对应像元的灰度值之比或几个波段组合的对应像元灰度 值之比 F ( x , y )=f2( x, y )/fl (x, y)6植被指数的概念

28、和计算植被指数：是基于植被在红光波段(R)的强吸收和近红外波段(IR)的强反射, 通过这两个波段影像的比值或线性组合来表达植被信息(如叶面指数、植被覆盖 度、生物量等)的参考量计算:差值植被指数DVI=IR -R比值植被指数RVI =IR/R归化差值植被指数NDVI=(IR -R )/( IR+R )绿度植被指数:KT变换中的绿度7.主成分变换的概念、性质和特点。缨帽变换的概念、缨帽变换后各分量 的物理意义。主成分变换:对于线性变换Y=TX,如果变换矩阵T是正交矩阵,并且它是 由原始图像数据矩阵X的协方差矩阵S的特征向量所组成，则称此变换为主 成分变换性质和特点：(1)由于是正交线性变换,所以

29、变换前后的方差总和不变,变换只是把原 来的方差(方差大说明信息量大)不等量的再分配到新的主成分图像中(2)第一主成分包含了总方差的绝大部分(一般在80%以上),信息最丰 富,图像对比度大，其余各主成分的方差依次减小(3)变换后各主成分之间的相关系数为零,也就是说各主成分间的内容是 不同的,是“正交”的(4)是种数据压缩和去相关技术,即把原来的多变量数据在信息损失最 少的前提下,变换为尽可能少的互不相关的新的变量,以减少数据的维数,便 于显示和分析。(5)第一主成分相当于原来各波段的加权和,而且每个波段的加权值与该 波段的方差大小成正比。其余各主成分相当于不同波段组合的加权差值图像。(6)第一主

30、成分还降低了噪声,有利于细部特征的增强和分析,适用于进 行高通滤波,线性特征增强和提取以及密度分割等处理。(7)在几何意义上相当于进行空间坐标的旋转,第一主成分取波谱空间中 数据散布最大的方向;第二主成分则取与 第一主成分正交且数据散布次大的方 向,其余依此类推。缨帽变换：是Kauth和Thomas通过分析陆地卫星MSS图像反映农作物和 植被生长过程的多时相数据,提出的种经验性的、固定核的多波段图像的线 性组合变换,又称K-T变换。变换后各分量的物理意义:MSS数据为4波段数据1) ul为“亮度(Brightness)”特征，反映地物总体辐射强度,土壤亮度;2) u2为“绿度(Greennes

31、s)”特征,反映地面植被状况;3) u3为“黄度(Yellowness)”特征,反映地面黄色物质；4) u4无明确物理意义。TM数据为6波段数据 l）u!为“亮度（Brightness）”特征,反映地物总体辐射强度,土壤亮度;2）u2 为“绿度（Greenness）”特征,反映地面植被状况;3）为“湿度（Waterness）”特征,反映地面水体及土壤湿度、植被含水量等;4）U4无明确物理意义。（六）遥感图象分类!遥感图象计算机分类的概念,基本原理,目标。光谱类、信息类的概念； 计算机分类一般步骤。计算机分类:是通过模式识别理论,利用计算机将遥感图象自动分成若干地 物类别的方法。基本原理:不同的

32、地物具有不同的光谱特征,同类地物具有相同或相似的光 谱特征目标:将图象中所有的像元自动地按土地覆盖类型分类。光谱类:基于光谱特征形成的类别不同的光谱类信息类:根据实际需要待分的类别人为的划分不同地物光谱特征不同计算 机分类的一般步骤:1）分类预处理:大气校正、几何校正2）特征选择（提取）3）分类4）分类后处理,包括精度评价5）专题图制作5) 监督分类、非监督分类的概念;训练区、检验区。监督分类:通过分析代表各类别的已知样本（训练区）象元的光谱特征, 取得各类别的识别参数,确定判别函数,进行分类。非监督分类：根据事先指定分类器,进行计算机自动判别归类,无须人为干 预,分类后需确定地面类别训练区:

33、已知覆盖类型的样区;用于获取主要特征类型的光谱属性;其精度 直接影响分类结果检验区:用于评价分类精度的样区3监督分类的一般步骤1）确定分类区域的地面覆盖类型,即确定信息类;2）选取训练区,即在每个信息类中选择定数量有代表性的象元集作为样 本数据:3）训练分类器,即利用训练数据估计分类器参数;4）使用训练好的分类器对影像象元逐个进行归类;5）输出分类结果。包括用以描述分类结果的统计表格或专题图。4监督分类、非监督分类的主要方法；最小距离法、平行管道法、最大似然 法。答:监督分类的主要方法:最小距离法;平行管道法；最大似然法；光e Mapper, SAM）;人工神经网络法（ANN）非谱角填图法（S

34、pectral Angl 监督分类:K均值（K-means）最小距离法一种相对简化了的分类方法。前提是假设图象中各类地物光谱 信息呈多元正态分布。假设N维空间存在M个类别,某像元距哪类距离最 小,则判归该类通过训练样本事先确定类别数、类别中心,然后进行分类。分 类的精度取决于训练样本的准确与否平行管道法:使用简单的分类规则进行多光谱遥感图像的分类。决策线在n维光谱空间 中是个平行的管道。管道的直径根据距离平均值的标准差确定。如果某 个像元落在某类的平行管道的阈值范围内,则划分到该类别中。如果落在 多个类中,则将这个像元划分到最后匹配的类别。落不到任何管道中,则标 识为未分类像元最大似然法:建立

35、在贝叶斯准则基础上分类错误概率最小的种非线性分 类,是应用比较广泛、比较成熟的种监督分类方法。判别函数:gi(x)=p(wi/x) p(wi/x):后验概率根据贝叶斯公式:gi (x)=p(wi/x)= p(x/wi)p(wi)/p(x)p(x/wi)为在wi观测到x的条件概率,p(wi)为类别wi的先验概率,p(x) 为变量x与类别无关情况下的出现概率。当待分图像存在m个类别时,需要 计算并比较m个p(x/wi),根据贝叶斯准则,取其中最大者所代表的类别为待 判像元的归属类别。假设：训练区光谱特征服从正态分布计算每个像元属于每类的概率 gi(x),找出gi(x)最大者,将该像元归为概率最大的

36、这一类5分类后处理的主要内容;混淆矩阵的概念和分析;总体精度;用户精度、生产 者精度分类后处理的主要内容;消除类别噪声、类别统计、精度评价等混淆矩 阵;是通过比较分类结果和地面真实情况得到的数值矩阵混淆矩阵分析;通过 比较分类结果和地面真实情况来估计分类精度,根据混淆矩阵可以计算各种精 度评价参数总体精度;正确分类象元数除以图像象元总数用户精度;影像类中, 某类象元被正确分类为该类的概率，利用混淆矩阵的行来计算。如水的用户精 度:9180Auser=9180/56104=16. 36% =1 - Ec生产者精度:地面真实类中,某类象元被正确分类为该类的概率,利用混淆矩阵 的列来计算.加色法三原色是指红、绿和蓝。红色的互补色是绿色,蓝色，黄色的互补色是青色和紫色 传感器都由哪几个基本部件组成?答:收集器+探测器+处理器+输出器