遥感技术应用考试复习资料

第一章绪论1、遥感的分类划分标准1.以探测平台划分2.以探测的电磁波段划分3.按电磁辐射源划分4.以应用目的划分按探测的电磁波段划分:紫外遥感：探测波段0.05~0.38um可见光遥感：探测波段0.38~0.76um红外遥感：探测波段0.76~1000um微波遥感：探测波段1mm~10m多光谱遥感：在可见光波段和红外线波段的范围内，在分成若干窄波段来探测高光谱波段：在某一波长范围内，以小于10um按电磁辐射源划分：主动遥感：探测器主动发射一定电磁波能量被动遥感：探测器不向目标发射电磁波2、遥感技术应用存在的问题一方面是：遥感技术本身的局限性（1）由于仪器老化，灵敏度减弱，性能改变。以NOAA/AVHRR为例，其可见光和近红外波段仪器的增益平均每年衰减5%左右，所以需要随时定标和校准，以保证其数据可靠性。（2）遥感数据定位目前主要依赖于卫星的的姿态、轨道及轨道参数，对这些因素的变化进行纠正，也有不小的误差。（3）遥感系统的空间分辨率有限，限制了遥感定量化精度。（4）数据处理方法的局限，大气纠正中，大气参数的随机性难以测定和反演，限制大气校正的精度和定量化水平等。另一方面是：人们认识上的局限性（1）我们利用的数据大多采用垂直对地观测来采集数据，对数据分析的前提是把地物与电磁波的相互作用简化为各向同性、均匀的“朗伯体”，而忽略了其明显的方向性特征。（2）建立模型时，假设条件大多过于理想化、概念化，导致结果具有不确定性，其精度难以满足实用需求。第二章地物反射光谱与遥感数字图像信息提取一、地物反射光谱特征不同地物对入射电磁波的反射能力是不一样的，通常采用反射率来表示。当电磁辐射能到达两种不同介质的分界面时，入射能量的一部分或全部返回原介质的现象，称之为反射。反射的特征可以通过反射率表示，它是波长的函数，故称为光谱反射率r(l)。物体对电池波的反射三种形式：镜面反射、漫反射、方向反射。方向反射同种地物的反射光谱不同第地物的反射光谱二、典型地物反射光谱特征1、岩石的反射光谱特征岩石反射光谱曲线不同于植被那样具有明显的相似特征，其曲线特征与其成分、风化程度，含水状态、颗粒大小、表面粗糙程度、色泽等有关。所以不同的岩石其光谱图形态各异。2、土壤的反射光谱特征自然状态下土壤表面反射率没有明显峰值和谷值。土壤的反射光谱特征主要受土壤中原生矿物和次生矿物、土壤水分含量、土壤有机质、铁含量、土壤质地等因素决定。3、水体的反射光谱特征水体反射率较低，小于10%，远低于大多数的其他地物，水体在蓝绿波段有较强反射，在其他可见光波段吸收都很强。纯净水在蓝光波段最高，随波长增加反射率降低。在近红外波段反射率为0；含叶绿素的清水反射率峰值在绿光段，水中叶绿素越多则峰值越高。这一特征可监测和估算水藻浓度。而浑浊水、泥沙水反射率高于以上，峰值出现在黄红区。水体反射光谱与水的状态、所含能量、水中有机质、水藻、泥沙等有关。4、植被的反射光谱特征地面植物具有明显的光谱反射特征，不同于土壤、水体和其他的典型地物，植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的，这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。植被的反射光谱特征在可见光波段0.4-0.76um有一个反射峰值，大约0.55um（绿）处，两侧0.45um（蓝）和0.67um（红）则有两个吸收带；近红外波段0.7-0.8um有一反射陡坡，至1.1um附近有一峰值，形成植被独有特征；中红外波段1.3-2.5um受植物含水量影响，吸收率大增，反射率大大下降。红边位移现象红边是绿色植物在680nm～740nm之间反射率增高最快的点，也是一阶导数光谱在该区间内的拐点。红边与植被的各种理化参数是紧密相关的，是描述植物色素状态和健康状况的重要的指示波段，因此红边是遥感调查植被状态的理想工具。植被覆盖度和叶面积指数有关，植被覆盖度越高，叶面积指数越大，红边斜率也就越大，相应的植被生长状态越好，红边位置会出现向波长增长方向偏移，即“红移”；反之，则红边位置会相应“蓝移”。遥感图像的处理分类（三到九部分）三、遥感图像解译方法与步骤指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。1、目视解译标志色调：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）阴影：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。形状：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。纹理：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：指遥感图像上目标物的形状、面积与体积的度量。位置：指目标地物分布的地点。图型：目标地物有规律的排列而成的图形结构。相关布局：多个目标地物之间的空间配置关系。2、目视解译方法（1）直接判识（2）对比解译（3）逻辑推理法（4）历史对比法3、目视解译步骤（1）目视解译准备工作阶段明确解译任务与要求收集与分析有关资料（2）建立解译标志路线踏勘建立分类系统和解译标志（3）室内解译（4）野外验证（5）成果整理编绘成图资料整理，文字总结四、遥感图像的获取通过各种传感器获得五、遥感图像预处理1、辐射校正传感器校正大气校正太阳高度角和地形引起的畸变校正2、几何校正选择地面控制点选择空间变换函数重采样和内插六、变换是指将图像从空间域转换到变换域的过程快速傅里叶变换K-L变换K-T变换七、增强、1、反差增强（1）灰度拉伸（2）直方图均衡化（3）直方图匹配2、空间域图像增强（1）边缘增强（2）平滑滤波（3）中值滤波（4）定向滤波3、频率域图像增强（1）低通滤波（2）高通滤波（3）带通滤波（4）同态滤波4、代数运算增强5、彩色图像增强（1）为彩色密度分割（2）彩色增强（3）假彩色合成八、融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。九、遥感数字图像分析图象分析是指在图象识别、图象量测的基础上，通过综合、分析、归纳，从目标物的相互联系中解译图象或提取专题特征信息，即定性、定量地提取和分析各种信息。1、遥感数字图像分类(1)监督分类平行六面体最大似然法最小距离法马氏距离神经网络支持向量机(2)非监督分类ISODATA分类法K—均值分类法最大似然法(3)数字图像分类新技术人工神经网络分类法模糊分类法亚像元分类法2、基于遥感影像的线状地物提取影像特征是由于景物的物理与几何特性使影像中局部区域的灰度产生明显变化而形成的。因而特征的存在意味着在该局部区域中有较大的信息量,而在影像中没有特征的区域,应当只有较小的信息量。下图是道路特征提取流程图：3、基于遥感影像的面状地物提取(1)目标检测与特征提取(2)特征编组和建模遥感信息定量化是指通过实验或物理模型将遥感信息与观测目标参量联系起来，将遥感信息定量地反演或推算为某些地学、生物学及大气等观测目标参量。两重含义：其一;遥感信息在电磁波不同段内给出的地表物质定量的物理量和准确的空间位置。其二；从这些定量的信息中，通过实验或物理模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量地反演或推算为某些地学、生物学参量。遥感信息定量化的过程其实就是建立遥感信息模型的过程六、遥感数字图像定量反演1、原理通过原始观测数据和物理模型（如：温度、植物叶面积指数、叶绿素含量、生物量、地表反照率、地表土壤水分含量等），求解或推算描述地面实况的目标参数，以此来表现地物的转态变化。三种遥感模型类型：（1）经验统计模型（2）物理模型（3）半经验模型2、方法（1）辐射传输模型（RT模型）（2）几何光学模型（GO模型）（3）几何光学—辐射传输混合模型（GORT混合模型）（4）计算机模拟模型七、遥感地表参数反演1、方向反射BBDF的反演利用各种地物方向反射反射的亮度、光谱、反射率的不同，来获取地物的变化，建立模型，获取地物分布、变化参数。2、植被结构参数反演植被机构参数包括了各种描述植物形状、大小、几何特征参数，其中用最多的是叶面积指数LAI和叶倾角分布LAD等。利用这些植被结构参数通过建立的模型，进行处理转换，得到有价值的植被参数。案例：1、MODIS数据反演地表温度劈窗算法比较利用modis数据获取的地表温度、大气水汽含量、大气透过率。选用Becker、Sobrino以及覃志豪3种劈窗算法针对MODIS31、32通道数据进行地表温度反演,从MODTRAN模拟的情况来看,Becker算法适用范围较广,在不同水汽含量以及地表温度的条件下,都保持了较高的精度,最大误差为0.739。而其他2种算法在水汽含量达到3g/cm2,同时地表温度也较高情况下,误差达到1℃以上。文中还选取了冬季和夏季两景图像,将反演结果与NASA地表温度标准产品值进行了比较,并生成了温度差值直方图分布。2006年12月14日的计算结果显示,3种算法无明显差别,但整体高于标准产品值；2001年8月12日计算结果显示Becker算法计算结果与标准产品值更为接近,覃志豪和Sobrino算法计算值明显低于标准产品值。虽然MODIS标准产品并非地表温度真实值,但经验证具有较高精度,因此这种比较还是有一定价值的。综合MODTRAN模拟以及标准产品这2种比较方法来看,Becker算法较Sobrino和覃志豪算法更加精确。2、基于高光谱数据的叶面积指数遥感反演文中利用叶片辐射传输模型(PROSPECT)和冠层辐射传输模型(SAILH)模拟植被冠层反射率，分析了不同条件下LAI与植被指数的敏感性。发现常用于LAI反演的归一化差值植被指数(NDVI)受土壤背景因素影响严重，而且当LAI2时。基本处于饱和状态。此研究建立了具备抗土壤背景影响、对LAI敏感的改进型叶绿素吸收植被指数(MCARI2)与LAI之间的经验统计模型，并成功用于无人机高光谱数据的LAI反演。经实测数据验证表面，模型反演结果可以取得比较好的精度。遥感地学分析对遥感信息获取、处理、分析的过程。获取：根据不同的需求选择不同的遥感图像，对不同分辨率，不同波段，不同时间的图像进行筛选。处理：选择解译方法对图像进行解读，如目视解译，通过不同的解译标志色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小等对遥感图像进行解译。然后进变换、校正、变换、增强、融合。分析：其中包括图像分割、特征分析、图像分类。对图像进行分割，根据图像的特征，采用分类方法对遥感图像进行分类，再对遥感图像进行各类地物的提取。（1）遥感的特点：大面积同步观测；时效性；经济性；局限性（2）遥感信息在地学分析中的模糊性和多解性：地面信息室多维的、无限的（时空），而遥感信息是简化的二维信息；遥感信息的复杂性与不确定性：同物异谱，异物同谱；混合像元；时相变化；信息传输中的衰减与增益（辐射失真与几何畸变）（3）遥感影像的分辨率：空间分辨率，时间分辨率，光谱分辨率，辐射分辨率3.黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射都完全吸收的理想辐射体4.目视解译的标志：色调、颜色、图型、阴影、形状、纹理、大小。5.目视解译的方法与步骤：（1）自上而下的过程：特征匹配、提出假设、图像辨识；（2）自下而上的过程：图像信息的获取、特征提取的识别、证据的选取6.目视解译的步骤：7.遥感图像校正（1）辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程。包含遥感器校正、大气校正、地形辐射校正、地物反射模型校正；（2）几何校正：控制点的选择（3）大气校正：消除大气反射的影响8.图像处理1.图像显示合成（1）目的：综合不同波段的特征，突出显示对象的差异。原则信息量最大，相关性最小，差异最大。（2）主要方法：密度分割（将灰度按照指定的间隔分为不同的级别，对新的密度级别分别赋予不同的颜色）彩色合成：任选3个波段作为RGB进行彩色合成，产生彩色图像。反差增强/对比度增强：灰度拉伸、直方图均衡化、直方图匹配2.图像变换（1）目的：将图像从空间域转换到频率域的过程，简化图像处理的过程。（2）作用：更易于进行特征抽取（3）主要方法傅里叶变换：进行数据压缩、图像增强、特征提取K