遥感数字图像处理复习资料

遥感数字图像处理与应用☆1、图像、数字图像、遥感图像、遥感数字图像（名词解释四选一）图像：图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述（RC冈萨雷斯）。数字图像：用计算机存储和处理的图像，空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理（矩阵）表达的图像。在计算机内部，数字图像表现为二维阵列（网格），属于不可见图像。遥感图像：遥感数字图像：指以数字形式表达的遥感影像。存储在硬盘或光盘中，区别于以摄影胶片存储的遥感模拟图像（光学图像）。(像素值:亮度值,DN)2、NASA：NationalAeronauticsandSpaceAdministration美国国家航空航天局☆3、卫星运行周期、卫星重访周期4、传感器分类按工作方式分为：主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、微波辐射计。被动方式传感器：航空摄影机、多光谱扫描仪（MSS）、TM、ETM、HRV、红外扫描仪等。按照记录方式非成像方式：探测到地物辐射强度，以数字或者曲线图形表示。如：辐射计、雷达高度计、散射计、激光高度计等。成像方式：地物辐射（反射、发射或两个兼有）能量的强度用图象方式表示。如：摄影机、扫描仪、成像雷达。☆5、遥感的基本原理（简答题）6、电磁波的特性：横波，不需要媒介传播7、电磁波波长顺序按波长由小到大依次为：γ射线—X射线—紫外线—可见光—红外线—8、实际物体发射率大小（3个）9、瑞利散射、米氏散射、非选择性散射的条件、发生地点、区别蓝色；昏暗；白色、灰色；瑞利散射：dλ米氏散射：d≈λ非选择性散射：dλ10、遥感信息特点：多平台、多波段、多视场、多时相多平台：遥感平台指飞行器，是用于安置各种遥感仪器，使其从一定高度对地面目标进行探测，并为其提供技术保障和工作条件的运载工具。多波段：在遥感技术中，通常按波长把电磁波谱划分为大大小小的波段。多视场：平台越高，视场越大，地面覆盖越大。多时相：根据获取影像时间的不同，按时间规律形成的影像数据集，有按日，旬，月，季，年等等。这种增加了时间维度的遥感数据就叫时相遥感数据。11、视场：何谓视场？视场即观察范围大小12、空间分辨率三种表示方式：像元、线对数、瞬时视场像元（pixel）：单个像元所对应的地面面积大小，单位为m或km.线对数（linepairs）：1mm间隔内包含的线对数，单位：线对/mm.线对：一对同等大小的明暗条纹或规则间隔的明暗条对。瞬时视场（IFOV）：指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野。单位：毫弧度（mrad）IFOV越小，最小可分像元越小，空间分辨率越高。13、高空间分辨率和高时间分辨率不能两全：一般瞬时视场越大，最小可分像元越大，空间分辨率越低；但瞬时视场越大，瞬时获取的入射能量越大，辐射测量越敏感，对微弱能量差异的检测能力加强，使辐射分辨率增强。因此，空间分辨率增大，辐射分辨率降低。14、图像直方图的概念和意义概念：是图像中每个波段亮度值与像元数关系的分布曲线。横坐标表示图像的灰度级变化，纵坐标表示图像中某个灰度级像元数目占整个像元数目的百分比或累计百分比。意义：直方图可直观描述图像分布，能反映图像的信息量及分布特征，因此，可通过修改图像直方图来增强图像中的目标信息。lee01黑体灰体选择性辐射体15、纹理分析：纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。16、几何校正的目的改正原始遥感图像中的几何畸变将遥感图像投影到某一地理坐标系中由校正方程（多项式、共线方程），图像坐标计算地理坐标（还有重采样）17、控制点选取原则易于判读，表征空间位置的稳定，如：道路交叉点，标志物，水域的边界，山脊线交点，小岛中心，机场边缘等；同名控制点要在图像上均匀分布；只在自己关注的区域选取控制点；数量应当超过多项式系数的个数（(n+1)*(n+2)/2）。当控制点的个数超过多项式的系数个数时，采用最小二乘法进行系数的确定，使得到的系数最佳。☆18、最小二乘原理（计算）已知x和y存在如下关系：y=ax+b测得几组（x，y）值：（1，2），（2，3），（1，3）如何确定a，b的值？找出a，b，使M最小。M=bababa令bMaM，求得：a=1/2，b=2.19、RMS均方根误差控制点质量评价-----RMS误差RMS误差（均方根）是GCP的输入点位和地理坐标反算的位置之间的距离，所期望输出的坐标（以像素为单位）与实际输出的坐标之间的偏差。RMS误差用计算距离的方程求得：xi和yi是输入同名控制点的图像坐标；xr和yr是同名控制点逆变换后的图像坐标。RMS误差以坐标系统的距离来表示。用像元数。例如，RMS误差是2意味着参考像元与逆转换像元之间的距离是2个像元。20、重采样纠正后的新图像的每一个像元，根据变换函数，可以得到它在原始图像上的位置。如果求得的位置为整数，则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。21、阴影检测方法：模拟计算法、特征检测方法针对遥感图像的阴影检测方法主要分为两类：模拟计算法：DEM数据+光线方向阴影区域特征检测方法：光谱特征+纹理特征（色调特征）阴影区域☆22、阴影消除（计算过程）23、大气校正：从传感器接收到的信号中，消除大气效应的影响，提取有用的地表反射辐射的信息。24、大气校正常用方法辐射传输模型法：基于电磁能量在大气中传输的辐射传输方程，需要精确地估计大气参数。基于图像信息的大气校正方法：基于图像信息来获取大气参数，克服大气校正对实测大气参数的依赖。25、图像增强的概念、目的、技术分类线性变换非线性变换当变换函数是非线性时，即为非线性变换。非线性变换的函数很多，常用的有指数变换和对数变换。1)指数变换其意义是在亮度值较高的部分扩大亮度间隔，属于拉伸，而在亮度值较低的部分缩小亮度间隔，属于压缩。数学表达式为cbeyxgyxafa，b，c为可调参数，可以改变指数函数曲线的形态，从而实现不同的拉伸比例。2）对数变换与指数变换相反，它的意义是在亮度值较低的部分拉伸，而在亮度值较高的部分压缩，其数学表达式为cyxafbyxga，b，c仍为可调参数，由使用者决定其值。☆26、直方图调整：均衡化、规定化P112均衡化的目的、步骤和实例直方图均衡化的具体步骤（1）统计原始图像每一个灰度级的像素数及累积像素个数；（2）计算每一个灰度级均衡化后对应的新值，并对其四舍五入，得到新的灰度级；（3）根据原图像的像素统计值找到新的灰度级对应的像素个数；（4）形成均衡化后的图像。直方图均衡化的效果：各灰度级出现的频率近似相等；原图像上频率小的灰度级被合并，实现压缩；频率高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的图像得到改善，增强图像上面积地物与周围地物的反差。☆27、对比假彩色和伪彩色28、图像融合的方法29、遥感图像融合：30、遥感图像融合的层次和层次之间的比较基于像素的融合基于特征的融合基于决策层的融合31、遥感图像融合的具体目标遥感图像融合可以提高多光谱图像的空间分辨率，同时保留其多光谱特性实现1+12，达到优势互补的目的32、遥感图像融合的关键技术和融合方法基于像素的图像融合基于特征的图像融合基于决策层的图像融合33、遥感图像融合的效果评价1.视觉评价：纹理、细节、边缘的清晰程度2.定量化评价：一般通过多种统计分析方法来评判融合图像的质量，如用熵和联合熵来评定其信息量的大小；用梯度和平均梯度来评定融合图像的清晰度；计算图像偏移、逼真度、影像的方差和相关等作为图像质量的数学评定标准等。34、遥感影像分类的定义、方法定义（计算机自动识别）：自然界中不同类型的地物具有各自不同的电磁波谱特性，遥感数字图像中像元的不同数值（亮度值）反映了相应地物的波谱特性。因此，通过计算机对图像像元的数值的统计、运算、对比和归纳，对像元进行分类，即可达到对地物的自动识别，这种技术处理称为~。2.方法（1）非监督分类方法定义：非监督分类又称边学习边分类法。它直接对输入的数字图像像元数值（亮度值）进行统计运算处理，分别将每个像元归纳到由图像各波段构成的多维空间的集群中，达到分类识别的目的。（2）监督分类方法定义：监督分类又称训练场地法或先学习后分类法。它是先选择具有代表性的典型试验区或训练区，用训练区已知地面样本的光谱特征来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别模式或判别函数，并依此模式或判别函数，对未知地区的像元进行处理分类，分别归入到已知的类别中，达到自动分类识别的目的。35、监督分类和非监督分类的比较（定义和根本区别）根本区别：有无人的参与根本区别：是否利用训练场地来获取先验类别知识。监督分类根据训练场提供的样本选择特征参数，建立判别函数。训练场地选择是监督分类的关键。对于不熟悉区域情况的人来说，选择足够数量的训练场地带来很大的工作量。由于训练场地要求有代表性，训练样本的选择既要考虑到地物光谱特征，样本数目有要能满足分类的要求，常难周全，这是监督分类不足之处。相比之下，非监督分类不需要更多的先验知识，分类方法简单，且分类具有一定的精度。当光谱特征类能够和唯一的地物类型(水体、植被)相对应时，非监督分类可取得较好分类效果。当两种地物类型对应的光谱特征类差异很小时，非监督分类效果不如监督分类效果好。共同点：分类效果的好坏需要经过实际调查来检验。36、图像分割：P19737、图像分割的条件P198