遥感
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。
（1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
（2）可见图像和不可见图像
单波段和多波段，超波段
数字图像和模拟图像
2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。
（1）摄影，扫描属于被动遥感
雷达属于主动遥感
（2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片
扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像
雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收
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。
采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。
量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空
4遥感数字图像的存储空间大小的计算。
图像的灰度级有：2,64,128,256
存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit)
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB
TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米
5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）；
（1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期
空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小
光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高
辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。
（2）常见传感器和空间分辨率书17-18页
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）
（1）数据级别：
0级产品：未经过任何校正的原始图像数据
1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正
2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中
的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。
3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。
不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。
一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。
0-2级产品由图像发布部门生产，3级产品可由图像发布部门按照精度要求生产，但大多由用户自己来生产。对于一般的应用来说，2级产品已经能够满足用户的需要。对于几何精度要求较高的应用，则必须使用几何校正后的3级产品。
（2）存储格式：BSQ（band sequential）数据格式按波段顺序依次排列的数据格式。即先按照波段顺序分块排列，在每个波段块内，再按照行列顺序排列。同一波段的像素保存在一个块中，这保证了像素空间位置的连续性。
排序规律：第一波段为第一块，第二波段为第二块，…….第k波段为第k 块。每个波段块中，像素按行列顺序存储。
BIP （band interleaved by pixel）数据格式：每个像元按波段次序交叉排序。以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。保持行的顺序不变，在列的方向上按列分块，每个块内为当前像素不同波段的像素值。
排序规律：第一个像素第一波段第一行，第一个像素第二波段第一行，以此类推。
BIL （band interleaved line）数据格式：逐行按波段次序排列。像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。同一行不同波段的数据保存在一个数据块中。像素的空间位置在列的方向上是连续的。
排序规律：第一行第一波段，第一行第二波段，第一行第k波段，…..第M 行第一波段，第M行第二波段，第M行第K波段。
（3）元数据（meta data）又称为“头文件”，是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据，它描述了与图像获取有关的参数和获取后所进行的处理。
元数据与图像数据同时发布，或嵌入图像文件中，或单独列出。
其多为文本格式，或二进制格式存储。
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。
（1）定义：利用计算机对遥感图像进行一系列的操作，以求达到预期目的的技术称作遥感图像处理。
遥感数字图像处理的内容：
主要内容：数字图像变换：a光学图像变成数字图像b数字图像转变成光学图像c图像变换工作
如：彩色空间转换、二维傅里叶变换、沃尔什—哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等
数字图像校正：a辐射校正b几何校正（几何粗校正和几何精校正）
数字图像增强：采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称之为图像增强。
多源信息复合：多源信息复合是指将多种遥感平台、多时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术。
计算机解译处理：综合运用地学分析、遥感图像处理、地理信息系统、模拟识别与人工智能技术，这些技术的运用都应在计算机系统支持下进行，采取相应的遥感数字图像的处理方法.
（2）特点：图像信息损失低，处理的精度高
抽象性强，再现性好
通用性广，灵活性高
8 遥感数字图像处理系统（硬件+软件）。
硬件系统的组成（五大部分）：计算机平台、数字化器、大容量存储器、显示器和输出设备及操作台
核心：计算机平台
遥感数字图像处理的软件系统：ERDAS IMAGINE （美国莱卡） 、ENVI 、PCI Geomatica(加拿大)、ER Mapper (澳大利亚)
第二章
9 多源图像：在同一地区，随时间、波段和极化方向不同而获得的多个图像的组合。可分
为; a 多波段图像（多光谱图像） b 多时相图像（多日相图像 ）c 多极化图像
对于某一景单波段遥感图像，t, r ,p 三个参数均以固定的，故这景图像的数学物理模型可以简化为：(x,y)这2参数的模型，t 为多时段，r 为多极化，p 为多极化
10 遥感图像的统计学描述特征（单波段、多波段的参数计算）：
（1） 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） 均值： 中值： 众数： 方差： 变差（反差差）：
反差（图像对比度 ）：C1=像素最大/最小C2=像素最大-最小值C3=标准差（方差的平方根）
（3）直方图定义：直方图是反映灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数，反映出原遥感图像的灰度值概率密度函数离散化后的图形 。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。
（4）灰度直方图绘制方法：1 统计灰度级 2 统计灰度级像素的个数 3 建立直角坐标系 横轴为灰度级，纵轴为灰度级像素个数 4 根据横轴的灰度级画柱状图 5 了解灰度分布状态
（5）直方图性质：a 直方图反映了图像灰度的分布规律；
b 形态多与正态分布的曲线形态类似；
c 图像与直方图相对应，但直方图可对应多个图像；
d 图像中包括两个不相连的区域，则直方图=这两区域的直方图之和。
（6）、累积直方图：横轴表示灰度级，纵轴表示每一灰度级及其以下灰度级所具有的像素数或此像元数占总像素数的比值
多波段——协方差、相关系数
累计直方图与直方图纵轴的意义不同
第三章
11（1）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。（R G B ） 1100(,)N M j i f i j f MN
--===∑∑max min med (,)(,)(,)2f i j f i j f i j +=mod max e f =频率之灰度值
112002[(,)]M N i j f i j f MN σ--==-=∑∑
max min (,)(,)range f f i j f i j =-
一般，单波段图像的直接输出显示，反映出该波段上图像的量化信息。主要以灰度级来展示，从识别效果看就是一幅灰度图像。
（2）伪彩色显示：伪彩色(pseudo color)合成显示方法。它将单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，再将其显示出来，以此突出某些特殊的地物信息，准确区分地物的类别。
（3）真彩色(true color)：如果彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相近或相同，那么得到的图像的颜色与真彩色相似，这种合成方式称为真彩色合成（选择的波段与RGB 相对应）
假彩色(false color)：选择任意3个波段，分别赋予RGB三种颜色，既合成彩色图像。(选择任意波段不与RGB对应）
（4）、加色法原理：R+G=黄色R+B=品红G+B=青色R+G+B=白色
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。
（1）TM:1(0.45-0.52)蓝波段，2(0.52-0.60)绿波段，3(0.63-0.69)红波段，4(0.76-0.90)近红外波段，5(1.55-1.75)近红外波段，7(2.08-2.35)近红外波段
（2）真彩色：TM 321
假彩色：TM 432 ，TM 741等
（3）SPOT5 ：Band1：0.5-0.59um (绿波段)
Band2：0.61-0.68um (红波段) 20m
Band3：0.79-0.89um （近红外）
Band4：1.58-1.75um （短波红外）
Pan：0.51-0.73um (全色波段) 10m
第四章
13图像校正，它包括两部分（辐射校正、几何校正）；
（1）为什么要做图像校正：现实的遥感影像，存在畸变，无法不歪曲地反映出地物的辐射能量分布和几何特征（存在降质现象）。图像校正是针对数字影像的，因为数字影像存在误差（空间，量度）。
（2）辐射校正：定义：辐射失真亮度属性，消除图像和数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程。原因：a 遥感传感器本身特征b地物光照条件c大作用d其他
（3）几何校正：定义：空间几何位置的失真，原因：a传感器不稳定b遥感平台c地球14 什么是辐射校正？辐射误差产生的主要原因是什么?
定义：针对遥感图像产生的辐射失真产生的误差，做订正进行的校正。消除图像和数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程。
【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】
辐射校正的主要内容包括？（对辐射校正产生该怎么做）依据童庆禧的流程或讲课时介绍的思路。
1）光学摄影机内部辐射误差校正：（定量或者半定量）光学摄影机内部辐射误差主要是由镜头中心和边缘的透射光的强度不一致造成的，它使得在图像上不同位置的同一类地物有不同的灰度值。
设通过透镜达到像平面o 点的光强度为Eo ，与主光轴成 角通过透镜到达像平面P 点的光强度为Ep ， 则有:
2）光电扫描仪内部辐射误差的校正
两类误差:（1）光电转换误差（2）探测器增益变化引起的误差。
消除方法：楔校准模型和和增益校准模型；
3）大气校正：指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
大气校正方法主要有3种：
1）统计学方法——包括内部平均法、平场域法、经验线性法（实测光谱回归方法）等 ；
2）辐射传递方程计算法；
3）波段对比法——分为回归分析法和直方图最小值去除法两类。
4） 太阳高度角的辐射误差校正：（1）太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。（2）太阳的高度角θ可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定，即：sin θ=sin ? ·sin δ±cos ? ·cos δ·cos t （3）太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的。特别是对于多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。比值图像是用同步获取的相同地区的任意两个波段图像相除而得到的新图像。
5） 地形坡度辐射误差校正：（1）太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐射
亮度和地面倾斜度有关。（2）若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g （x ，y ），则校正后的图像f （x ，y ）为：
由上式看出，地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM 数据，校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引起的误差不做校正。
6）其他原因引起的辐射误差及其校正：（1）遥感影像中有时因各检测器特性的差别、干扰、故障等原因引起不正常的条纹斑点。（2）条纹误差主要是由检测器引起的。（3）斑点误差主要由噪声或磁带的误码率等原因造成，具有分散和孤立的特点
15 大气校正的常用方法有？
1）统计学方法——包括内部平均法、平场域法、经验线性法（实测光谱回归方法）等 ；
2）辐射传递方程计算法：测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐射量
3）波段对比法——分为回归分析法和直方图最小值去除法两类。
4）经验线性法（公式法）：与卫星扫描同步进行野外波谱测试，将地面测量结果与卫星影像对应像元亮度值进行回归分析，回归方程为： 式中，LAi 为卫星观测值；Ri 为地面反射率； a 和b 为回归系数；
系数a 为大气散射引起对辐射的干扰部分：(公式)
式中，Si 为系统增益因素；Lbi 为大气路径辐射率；
系数 b 表示辐射率Lai 随地面反射率Ri 递增而增长的程度大小：（公式）式中，Ti 为大气透射率；Hi 为太阳辐照度；θ为太阳天顶角；
5）回归分析法：用长波数据来校正短波数。
作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析。 i
Ai bR a L +=
例如：式中，X为TM5波段的亮度均值；Y为TM1亮度均值；
a1,b1计算如下：
T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值, 为TM1波段校正后的灰度值。
6)直方图最小值去除法:通过灰度直方图对比找出校正量。
16几何畸变；影响图像几何畸变的因素（6大因素）；
定义：遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中目标物相对位置的坐标关系图像中发生变化。
因素：1）传感器成像几何形态影响：传感器一般的成像几何形态有中心投影、全影投影、斜距投影以及平行投影等几种不同类型。a)全景投变形b) 斜距投影变形，侧视雷达属斜距投影
2）传感器外方位元素变化畸变
3）地球自转的影响：地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。
4）地球曲率影响：1、在星下点视场角较小，曲率影响可忽略。2、产生的误差原理与航空像片像点位移相同。
5）地球起伏的影响：地形起伏在中心投影影像上造成的像点位移是远离原点向外移动的，而在雷达影像上则是向内变动的中心投影成像时大气折射的影响
6）距离投影成像时大气折射的影响：像点位移误差为ΔУ=λ（R＇-R）
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）；核心步骤。
（1）定义：是把多平台的不同的传感器或多时相的同一传感器，具有几何精度的图像、地图或数据集中地相同地物元素彼此匹配、叠加在一起的过程。
图对图：相对，以一景图像作为基础，纠正其他图像
图对标准数据：绝对，以地图作为标准，纠正图像
（2）几何（数字）纠正的基本原理：回避成像的空间几何过程，直接利用地面控制点数据对遥感图像的几何畸变本身进行数学模拟，用一个适当的数学模型表示校正前后的图像对应点坐标关系。
（3）几何精纠正的操作步骤流程：
X
b
a
Y
1
1
+
=
)
T
(T
)
T
)(T
T
[(T
b
5
5
1
1
5
5
1-
-
-
=
∑
∑
5
1
1
1
T
b
T
a-
=1
1
'
1
a
T
T=
=
'
1
T
核心步骤：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）。
包括：像素空间坐标的变换（几何位置变换）和像元值大小的变换（灰度重采样）
a) 几何位置变换：
首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系，其次按选定的纠正变换函数，将原始的数字影像逐个像元地变换到输出影像的相应的位置上去的过程。
变换方法分直接法（或正解法）和间接法（或反解法）纠正。
b) 灰度值的重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
某像元P ’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，我们将这种内插获得灰度值的过程称为数字图像的灰度值重采样 。
常用的重采样方法有：
最近邻方法、
双线性内插方法、
三次卷积内插方法（立体卷积）、
双像素重采样法等。
18 多项式纠正方法中，选择GCP 的基本出发点（原则）？
a)易识别和定位且不易发生变化的的明显地物点
b)要有一定的数量 ：一般选择控制点的最小数量为: (n+1)(n+2)/2, n 为多项式次数。 c)分布比较均匀
d)限定控制点像元匹配误差 ：( < 0.5个像元 )
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。
（1）包括：像素空间坐标的变换（几何位置变换）和像元值大小的变换（灰度重采样）
b) 几何位置变换：
首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系，其次按选定的纠正变换函数，将原始的数字影像逐个像元地变换到输出影像的相应的位置上去的过程。
变换方法分直接法（或正解法）和间接法（或反解法）纠正。
b) 灰度值的重采样
校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。
某像元P ’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，我们将这种内插获得灰度值的过程称为数字图像的灰度值重采样 。
常用的重采样方法有：
最近邻方法、
双线性内插方法、
三次卷积内插方法（立体卷积）、
双像素重采样法等。
（2）直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（纠正后）
图像的坐标，即： {
(,)(
,)x y x y X F x y Y F ==
间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P （X ，Y ）在原始图像中的位置P （x,y ），
然后把该点的灰度值计算后返送给P(X,Y)。其纠正公式为： 式中，x,y 为P 点原始图像的行数和列数；X ，Y 为P 在新图像中的坐标（即地面坐标系），
并把P （x,y)的灰度值重新计算后送到P （X ，Y ）位置上去。
（3）区别：直接法：像素坐标位置发生变化，但像素值不变（灰度重配置）
间接法：不仅空间位置发生变化，而且灰度值采用周围内插方法重新分配（灰度重采样）
（4）最近邻法： 用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。即：取x=INT(x+0.5),y=INT(y+0.5)处的像素值
作为重采样值 。
（5）双线性内插法：投影点周围4个相邻像元灰度值，并根据各自权重计算输出像元灰度值，公式简述为：
（6）三次卷积法：获取与投影点邻近的16个像元灰度值计算输出像元灰度值，公式为：
（7）双像素重采样法 （了解即可）
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：
为输出像元灰度值
''y x g 的灰度值
为邻近点i g i ()1/,i i i i p p d d =为邻近点对投影点的权重
表示邻点到投影点的距离为输出像元灰度值
''y x g 的灰度值
为邻近点i g i ()离表示邻点到投影点的距重为邻近点对投影点的权i i i i d d p p ,/1={),(),(Y X G x Y X Gy y x ==∑
∑===++++++=414
1432144332211''i i
i i i y x p g p p p p p g p g p g p g p g ∑∑===161
161''i i i i i y x p g P g
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)
图像增强的主要目的：改变图像的灰度等级
提高图像对比度
消除边缘和噪声，平滑图像
突出边缘或线状地物，锐化图像
合成彩色图像
压缩图像数据量，突出主要信息
主要内容：图像拉伸——对比度增强
图像变换：
代数运算
彩色空间变换
多光谱变换
图像空间变换
图像空间滤波增强
空间域增强：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？
直接：对灰度线性1）全域线性拉伸
2）分段线性变换
3 ）灰度窗口切片
非线性：1. 指数变换
2. 对数变换
多波段拉伸
间接：对直方图1. 直方图均衡化（计算书P82）直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同，使图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布；最终达到增强图像显示的效果。
2. 直方图规定化（计算书P84）：依据直方图均衡化，先对目标直方图和参考直方图均作均衡化，使二者都变成归一化均匀的直方图，再以此为中介，在对参考图像作均衡化逆运算即可。
（1）做出原图像的直方图。
（2）做出原图像的累积直方图Zb=T（xa），对原图像进行均衡化变换。
（3）做出参考图像的直方图或确定参考直方图。
（4）做出参考累积直方图Zb=G（yc），进行均衡化变换。
（5）对于原图像中的每一灰度级xa的累积值Zb，在参考累积直方图中找到对应的累积值G
（yc）；如果G为数学公式可直接计算求值，则得到对应的新灰度值yc。
（6）以新值yc替代原灰度值xa，形成均衡化后的新图像。
（7）根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图，实现规定化。（8）按照新的规定化后的直方图进行图像显示。
22 直方图均衡化，具体计算过程。书82页
（1）统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数。
（2）根据变换函数式计算每一灰度级xa均衡化后对应的新值，并对其四舍五入取整，得到新灰度级xb。
（3）以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像。
（4）根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图。
23 直方图规定化的基本原理是什么?
依据直方图均衡化，先对目标直方图和参考直方图均作均衡化，使二者都变成归一化均匀的直方图，再以此为中介，在对参考图像作均衡化逆运算即可。
24 图像代数运算方法主要有？
根据地物本身在不同波段的灰度差异，通过不同波段之间的某种简单数学运算，产生新的“波段”灰度值，从而体现某些自己感兴趣的信息，压抑不感兴趣的信息。是提取地物的主要方法
加法运算；乘法运算；比值运算；植被指数
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。
（1）定义：植被指数是根据地物光谱反射率的差异进行比值运算，以此突出图像中的植被特征信息、有助于提取植被类别或估算绿色生物量的识别绿色植被的信息特殊运算方法。常见的植被指数主要有：
比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI, ）、差值植被指数（DVI）、正交植被指数（PVI）等。
RVI=IR/R DVI=IR*R NDVI=(IR-R)/(IR+R)
（2）波段：
传感器IR波段（近红外）R波段（红外）
LANDSAT TM 4 3
LANDSAT MSS 7 5
3 2
SPOT
XS
NOAA AVHRR 2 1
2 1
TERRA / AQUA
MODIS
一景TM影像，求植被信息:比值：RVI=IR/R=TM4/TM3
26 彩色三基属性；彩色空间变换流程。
彩色三个基本属性：色调(Hue)、明度(强度, Intensity )和饱和度（色度, Saturation ）。模型:IHS
工作流程为五大步骤：
选择波段进行RGB合成显示——>进行彩色变换（RGB-IHS）——>进行其他图像处理——>进
行彩色逆变换（HIS-RGB）——>RGB重新合成显示。
RGB -> IHS 称为: IHS正变换
IHS -> RGB 称为: IHS逆变换
RGB-HIS之间的变换方法主要有：球体变换和圆柱体变换两大类。
27 多光谱空间（名词）；多光谱变换的本质；多光谱变换的常用方法：PCA，和K-T。(1)多光谱空间是一个n维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为该波段的亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。这种空间只表示各波段光谱之间的关系，仅含光谱空间维数信息，而无任何空间意义
(2)多光谱变换的本质是对遥感图像实行数学上的线性变换，使多光谱空间的坐标系按一定得规律进行旋转，以此得到变换后的新波段，新波段涵括了变换前图像的主要信息，达到了我们变换的目的（保留主要信息，分离噪声，增强或提取有用信息，降低数据量）。
PCA ：1） K-L变换原理
Y=AX
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
流程：主成分正变换——主成分逆变换
2） K-L交换分析
（1）数据压缩
（2）图像增强
（3）分类前预处理
K-T变换：Y=BX其中，X为变换前多光谱空间的像元矢量，Y为变换后的新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。
K-T变换同样是旋转坐标空间，但旋转后的坐标轴不同于PCA中的指向主成分的方向，而是指向另外的方向。这些方向和地面目标物十分相关，尤其是植被和土壤信息。经研究，缨帽变换后获得的n个新分量（对TM数据来说，n=7）我们常常仅取前三个分量。
其关系为：y1为亮度，反映出图像总体的反射值；y2为绿度，反映了绿色生物量的特征；y3为湿度，对土壤湿度和植被湿度最为敏感
K-T变换可以对植被、土壤等地面景物作出更精细的、更准确的分析，同时，仅用这3分量也实现了信息压缩。此方法常应用在农业监测和农作物估产方面。
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。
根据以上的分析可将K-L变换的应用归纳如下。
（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。154页和161页
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
Laplace 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),(2
y x f 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；
（1）名词解释：是针对原始遥感影像或各种变换处理之后的图像，在计算机技术的协助下，采用决策理论或统计方法等对变量特征空间进行地物属性的识别和划分等达到图像分类的目的。
（2）遥感图像分类的主要依据就是地物的光谱特征的相似程度。
遥感图像分类以每个像素的光谱数据为基础进行的。
（3）相似性度量
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“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程。
1. 原始图像的预处理
2. 选择分类方法（训练区的选择）
3．特征选择和特征提取
4．图像分类运算
5．分类后处理及检验结果
6．结果输出
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？
非监督：
K-均值算法（K-mean）
基本原则是：使得每一分类中，像素点到该类别中心的距离的平方和最小，在迭代过程中，逐次移动各类的中心，直到满足图像中互不相交的所有任意类的像素值与该类的均值差的平方和的总和达到最小，停止迭代结束聚类。该方法由于每调整一个样本类别就重新计算一次各样本的均值，故此又称为逐个样本修正法。
迭代式自组织数据分析算法，又简称为迭代法。这是一个最常用的非监督分类算法，在很多图像处理系统或软件中都有相关模块，可以直接运用。
监督分类：
1）最小距离法
2）最大似然法
36 如何提高遥感图像的分类精度（建议）。
a）充分利用遥感图像提供的多种信息
b) 多种信息复合（融合）有易于提高单一方法分类精度
c) 混合像素的分解处理
d) 研究和采用智能分类技术，灵活运用多方面知识，分区、分层次进行分类实验
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
遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念
方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色
考试时间：6月21日晚上19:00-21:00 地点：待定 题型：选择、填空、判断、简答、计算 1．考核方式：闭卷考试+ 平时成绩。 2．总成绩评定：闭卷卷面成绩（满分100分）占考核成绩的70％，平时成绩（满分100分）占30％。 3．平时成绩评定 （1）实验完成情况（80分）：。根据学生实验报告提交次数及完成质量进行评定。 （2）作业完成情况（10 分）：根据学生平时作业提交次数及完成质量进行评定。 （3）课堂考勤（10分）：旷课一次扣3分，请假一次扣1分，扣完为止。 2018遥感数字图像处理习题 第1章概论 1．理解遥感数字图像的概念 2．理解遥感数字图像处理的内容 3．了解遥感数字图像处理与分析的目标和指导思想 4．了解遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系 第2章遥感数字图像的获取和存储 1. 理解摄影成像和扫描成像传感器的成像方式 2. 熟练掌握摄影成像和扫描成像影像的几何投影方式和影像特性 3. 掌握遥感常用的电磁波波段 4. 熟练掌握传感器的分辨率 5. 掌握数字化过程中的采样和量化 第3章遥感数字图像的表示和度量 1. 理解遥感图像的数字表示 2. 熟练掌握灰度直方图 第4章图像显示和拉伸 1. 熟练掌握图像的彩色合成 2. 熟练掌握灰度图像的线性拉伸 3. 熟练掌握直方图均衡化，理解直方图规定化
第5章图像校正 1．理解辐射误差产生的原因及辐射校正的类型 2．理解遥感数字图像大气校正的主要方法 3．理解几何畸变的类型与影响因素 4．熟练掌握多项式几何校正的原理与方法 第6章图像变换 1．理解傅立叶变换的原理 2．理解波段运算 3．理解K-L变换 4．理解缨帽变换 5．理解彩色变换 6．了解数字图像融合 第7章图像滤波 1．理解图像噪声与卷积、滤波的原理 2．掌握图像平滑 3．掌握图像锐化 4．掌握频率域滤波 第8章图像分割 1．了解图像分割的概念、方法和流程； 2．了解灰度阈值法； 3．了解梯度和区域方法。 第9章遥感图像分类 1．了解遥感图像的计算机分类的一般原理； 2．熟练掌握非监督分类和监督分类方法； 3．熟练掌握分类精度评估方法； 4．了解计算机分类新方法。 部分习题 几何校正 一、填空题： 1、控制点数目的最小值按未知系数的多少来确定。k阶多项式控制点的最少数目为＿＿＿。 2、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要＿＿个控制点，二次项最少项需要＿＿个控制点，三次项最少需要＿＿＿个控制点。
（1）以多波段组合方式将GeoTIFF格式的白银市TM原始数据转换为ENVI Standard 格式： 利用Basic Tools/Layer Stacking弹出对话框然后Import File，弹出对话框，导入GeoTIFF格式的TM原始数据，选择波段1、2、3、4、5和7， 点击OK，利用Choose选择输出路径及文件名，同时可以利用Reorder Files对输入的文件根据自己的需要进行调换顺序，点击OK输出ENVI Standard格式的数据。 （2）查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息，然后编辑头文件： 利用Basic Tools/Resize Data弹出对话框里面选择要查看的影像，左 边会出现其基本信息，如图所示：也有投影信息，既可以用来看单波段的也可以看合成后整个影像的信息。在对话框下，合成影像的名字上右击，选择Quick Statistics弹出对话框，在此对话框中点击Select Plo下拉菜单，选择单波段或者多波段的直方图，相应的对话框中会出现直方图（在结果与分析中记录），还可以右击选择edit修改横、纵坐标的单位。 同样的在合成影像的名字上右击，选择Edit Head，弹出对话框
然后点击Edit Attributes/Band Name弹出对话框，选中波段输入修改 后名字，点击OK即可进行波段名字的修改。点击Edit Attributes/Wavelengths弹出进行相应的波长的修改。 （3）在View视窗中，利用影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型: 可以结合当地的google earth上高分辨率的遥感影像，进行识别，利用Viewer视窗下Tools/SPEAR/Google Earth/Jump to Location可以在google earth上显示View主视窗中相应选中地物对应的位置。 （4）利用Viewer视窗打开影像，分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成，观察实习内容中所要求地物的色调变化： 利用File/Open Image File，选择第1步合成的ENVI Standard 格式的数据，弹出对话框，在其中选择RGB Color，将R、G、B分别设为4、3、2波段，点击Load Band，在Viewer#1中出现了4、3、2波段组合的假彩色图像，再在此窗口中，点击Display/New Display,弹出Viewer#2，选择RGB Color,将R、G、B分别设为7、4、2波段，点击Load Band，在Viewer#2中出现了7、4、2波段组合的假彩色图像，在Viewer窗口中右击选择Link Displays，弹出对话框，点击OK，可以把两个窗口中同一位置进行连接起来， 即其中一个窗口放大、缩小、漫游到某个位置，另外一个也跟着漫游到其相对应的位置。这样可以进行地物色调变化的对比。 （5）提取6种地物在不同波段的数值（Digital Number，DN），做光谱剖面图： 在Viewer视窗中Tools/Profile/Z Profile(Spectrum)弹出对话框,在其 Options下拉菜单中勾选Plot Key,对话框中出现了Viewer视窗中选中的目标地物的X，Y坐标，然后勾选Collect Spectra，鼠标箭头变为十字箭头，在目标地物中取九个点（本来图上就有一个，总共是十个点），然后在选择File/Save Plot As/ASCII弹出对话框 ，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击 OK，将其保存为.txt格式。选六种地物，重复以上操作，提取不同波段的数值（Digital Number，DN）。将.txt格式的文件用excel打开，然后用插入函数中的average函数求出每种地物的平均DN值，然后做出光谱剖面（光谱图如结果与分析中所示）。 （6）使用Excel制作6种地物的样本特征光谱统计表： 在Excel中分别使用插入函数中的AVERAGE、VAR、STDEV、MAX和MIN函数求出各地物样本DN值在各个波段的平均值、方差、标准差、最大值和最小值。然后，在07版Excel 的“Microsoft Office 按钮”，单击“Excel 选项”。“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载项”，单击“转到”弹出“加载宏”，在弹出来的对话框中选择“分析工具库”，并点击确定。然后从“工具”中找到“数据分析”，从“数据分析”对话框中选择“协方差”，并导入某种地物需求协方差的数据区域并选择“逐行”进行，最后选择数据输出区域并确定，则可得该地物的协方差矩阵。同理，在从“数据分析”对话框中选择“相关系数”，进行相应操作，可求得相关系数矩阵。（在结果与分析中附有个地物的样本特征光谱统计表）（7）制作散点图： 在Excel中，打开6种地物的样本DN数据（5步骤产生的），选择band2和band4做散
遥感数字图像处理重点 第一章概论 图像：对客观对象的一种相似性的描述或写真。 数字图像：是以数字形式存储和表达的遥感图像。 根据人眼的可视性，图像可分为可见图像和不可见图像。 图像具有空间坐标和数值，根据其连续性，图像可分为数字图像和模拟图像。 数字图像最基本的单位是像素，像素的基本属性特征为像素值，其高低反映了图像的明暗程度和能量高低。像素的属性是位置和灰度值； 遥感数字图像处理的内容： （1）图像增强：目的是压抑和去除噪声，增强显示图像整体，使图像更容易理解、解译和判读。方法：彩色合成、图像拉伸、图像平滑、锐化、图像融合。 （2）图像校正：主要是对传感器和环境造成的图像退化进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。方法：辐射校正和几何校正。 （3）信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定提取规则，并以此为基础从校正后的遥感图像的中提取各种有用信息的过程。方法：图像分割、图像分类。 遥感数字图像处理系统的典型功能包括： ○1不同传感器图像数据的测存取和转换○2几何校正○3辐射校正○4图像增强处理○5统计分析○6图像变换○7图像分类○8专题制图○9专业工具，如雷达图像处理工具。 第二章遥感数字图像的获取和储存 遥感图像是通过遥感平台上的传感器获取的，不同的传感器具有不同的辐射、电磁波谱、时间、空间分辨率。 遥感是通过非接触传感器获取测量对象信息的过程，是信息的获取、传输、处理以及判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统。 传感器又称遥感器，是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件。 传感器的分辨率：传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。分为：（1）辐射分辨率：传感器区分所接受到的电磁波辐射强度差异的能力。 （2）光谱分辨率：传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。 （3）空间分辨率：遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。 （4）时间分辨率：传感器对同一空间区域进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔。图像数字化：数字化的两个过程是采样和量化。 （1）采样：分波谱采样和空间采样，通过空间采样，空间上连续的图像变换成离散点。 （2）量化：将像素灰度级转换成整数灰度级的过程。量化后，图像像素的原有灰度值转换为灰度级。 元数据：关于图像数据特征的表述，是数据的数据，主要参数包括：图像获取的日期和时间、投影参数、几何纠正精度、图像分辨率、辐射校正参数等。
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前，比较著名的全数字摄影测量系统有哪些？
遥感 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。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 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。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 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） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。
遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。 利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换； 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1）计算机 是图像处理核心，大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2）数字化设备
遥感数字图像处理教程实习报告
《数字图像处理》 课程实习报告 （ 2011 - 2012学年第 1 学期） 专业班级：地信09-1班 姓名：梁二鹏 学号：310905030114 指导老师：刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩： 教师评语： 教 师
签 名 ： 年月日 实习一：图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选 项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按 钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。
4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示：红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。
东南大学2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（）呈现黑色，而（）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征
实习一遥感图像处理软件系统 一、实习目的 了解遥感图像处理系统ENVI的工作界面、数据的读取、显示与存储等基本操作 二、原理与方法 无 三、实习仪器与数据 ENVI自带数据 ENVI安装路径下\IDL63\products\envi43\data\bhtmref文件 四、实习步骤 1、ENVI界面
ENVI的常用要工作界面由主菜单、图像显示窗口以及波段列表窗口所组成。主菜单 所有的ENVI 操作都可以通过使用ENVI主菜单来激活，主要包括File、Basic Tools、Classification、Tranform、Spectral等功能。 图像显示窗口 由一组三个不同的图像窗口组成：主图像Image窗口、滚动Scroll窗口、缩放Zoom窗口。 Image窗口：100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。 Scroll窗口：全局窗口，重采样(降低分辨率)显示整幅图像。 Zoom窗口：显示放大了的影像，以用户自定义的缩放系数来显示主图像窗口的一部分。 波段列表 包含所有被打开文件中可用的影像波段，以及与此有关的地图信息。 2、数据读取与显示 主菜单File > Open Image File，在Enter Input Data File对话框中打开bhtmref 文件。图像文件打开后，波段列表（ABL）自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，允许选择合适的波段来显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 从Available Bands List内，选择Gray Scale切换按钮。点击需要的波段名，然后在窗口底部点击“Load Band”，即以灰度方式显示所选择的波段数据。需要指出的是，ENVI默认对所打开的图像进行2%的线性增强。 从Available Bands List 内，选择RGB Color切换按钮。在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名，然后在窗口底部点击“Load Band”，即以彩色方式显示所选择的3个波段数据。彩色数据同样经过了ENVI默认的2%的线性增强。 在Scroll窗口移动红色方框，Image窗口中的图像随之发生移动；在Image 窗口移动红色方框，Zoom窗口中的图像随之发生移动。 3、数据存储
第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信
2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征
'. 遥感 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。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 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。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 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） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据
一、名词解释 1、数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、以离散数学原理表达的图像。 2、遥感数字图像是数字形式的遥感图像。 3、空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。空间分辨率通常用像素大小、解像力或视场角来表示。 4、直方图均衡化指对原始图像的像素灰度进行某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度呈均匀分布，即变换后的灰度级均匀分布。 5、几何精纠正又称几何配准，是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。 几何校正指校正图像中存在的空间位置的变形等几何误差的过程。 6、辐射校正指消除数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程。 包括三部分：传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正。 7、开运算指使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀后进行膨胀的运算。 作用是消除细小目标，在纤细处分离目标，平滑较大目标的边界时不明显改变面积的作用。 8、闭运算指使用同一个结构元素对图像先进行膨胀后进行腐蚀的运算。 作用是填充目标内细小空洞，连接近邻目标，在不明显改变目标面积的情况下平滑其边界。 二、选择题 1、遥感数字处理软件：ERDAS IMAGEINE、ENVI、PCI Geomatica 2、侧视雷达图像的影像特征 1）垂直飞行方向的比例尺由小变大 2）造成山体前倾朝向传感器的山坡影像被压缩，而背向传感器的山坡被拉长与中心投影相反，还会出现不同地位点重影现象 3）高差产生的投影差与中心投影影像差位移的方向相反，位移量不同4不同设站对同一地区获取的雷达图像也能构成立体影像。 3、航空像片几何特征： 1）地物点通过摄影中心与其成像点共一条直线。 2）投影中心到像平面的距离为物镜主距f。 3）地面起伏使得各处影像比例尺不同。 4）地物由于成像平面倾斜其成像会发生变形。 5）高差的物体成像在像片上有投影差 4、颜色叠加 5、影像统计 均值：像素值的算术平均值，反映的是图像中地物的平均反射强调，大小由图像中主体地物的光谱信息决定。 中值：指图像所有灰度级中处于中间的值，当灰度级数为偶数时，则取中间两灰度值的平均值。由于一般遥感图像的灰度级是连续变化的，因而大多是情况下，中值可以通过最大灰度值和最小灰度值来获得。 众数：图像中出现次数最多的灰度值，反映了图像中分布较广的地物反射能量。
第一章 一、名词解释 1.数字图像: 指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连 续的、用离散数学表示的图像。 2.遥感数字图像: 是以数字形式表述的遥感图像。不同的地物能够反射或辐 射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 3.像素: 数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点，是计 算机图像处理的最小单元；每个像素具有特定的空间位置和属性特征 4.遥感数字图像处理: 遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥 感图像中的像素进行的系列操作过程。 5.频率域: 频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产 生的反映频率信息的图像进行处理。 二、简答 1.怎样理解图像处理的两个观点：离散方法的观点和连续方法的观点 答：（1）离散方法的观点认为，一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散方法进行图像处理才是合理的。与该方法相关的一个概念是空间域。空间域图像处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。 （2）连续方法的观点认为，我们感兴趣的图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。与该方法相关的一个主要概念是频率域。频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间域进行图像的显示和对比。 2.遥感数字图像处理需要掌握哪些基本知识： 答：（1）物理学中电磁辐射、光学和电子光学等方面的基本知识； （2）地理学知识是有效利用遥感图像处理技术，认识地球客观世界的基本条件； （3）遥感数字图像处理是信息处理的主要组成部分，只有掌握了信息论的基础和方法，才能保证遥感数字图像处理工作在正确的理论指导下进行； （4）计算机技术和地理信息系统的理论和知识。 三、填空 1.遥感数字图像处理的主要内容包括（图像增强）、（图像校正）、（信息 提取）。 2.图像校正也称图像恢复、图像复原，校正的方法除了图像增强中的一些方 法外，主要包括（辐射校正）和（几何纠正）。 3.遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分，其中硬件系统 主要由计算机、（数字化器）、（大容量存储器）、（显示器）和（输出设备）、操作台。 4.在计算机中，基本的度量单位是（比特(位)）。存储一幅1024字节的8 位图像需要（1MB）的存储空间。一景正常的包括7个波段的LANDSAT5的TM图像文件，至少占用（200MB）的存储空间。
河南大学环境与规划学院2005～2006学年第一学期期末考试 《遥感数字图像处理》试卷A（B）卷 一、名词解释：（每题2分，共8分） 1、几何畸变： 2、数字镶嵌： 3、影像增强： 4、遥感影像分类： 二、填空（每空1分，共22分） 1、遥感数据的处理流程包括：（1）观测数据的输入；（2）； （3）；（4）；（5）处理结果的输出。 2、在遥感数据的处理流程中，所采集的数据包括和数字数据两种，后者多记 录在特殊的数字记录器中（HDDT等），所以必须变换到一般的数字计算机都可以读出的等通用载体上。 3、在Erdas Imagine图标面板菜单条中，主要包括综合菜单（Session Menu）、菜 单、菜单、菜单、帮助菜单（Help Menu）。 4、在图像分类界面中，包括、、分类结果处理、知识工程 师、专家分类器。 5、在视图窗口中，主要有六部分组成：菜单条、工具条、、状态条、滑动 条、标题条。 6、在窗口中，可查阅或修改图像文件的有关信息，如投影信息、统计信息 和显示信息等。 7、三维图像操作的内部原理是将图像与叠加生成三维透视图，并在此基础 上的空间操作。 8、用户从遥感卫星地面站购置的TM图像数据或其他图像数据，往往是经过转换以后的单 波段普通数据文件，外加一个说明头文件。 9、遥感影像的降质可归结为两类：即遥感影像的和。 10、影像变换与增强的实质是：影像的和，实际 上是改善影像的质量以获得最好的主观效果。 11、影像对比度扩展又称反差增强。常常采用以达到易于识别的目的。 12、常用的直方图调整方法有以下两种：和直方图规定化。前者又称直方图 平坦化，将减少影像灰度等级来换取对比度的扩大。 13、滤波增强技术有两种：和。前者是在影像的空间变量内 进行的局部运算，使用空间二维卷积方法；后者使用傅氏分析等方法，通过修改原影像的傅氏变换式实现滤波。 三、单项选择题（每题2分，共20分）
第一章概论 1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。 数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。 模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。 2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。 2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。 1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。 图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。 图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。 2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。 注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。 3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。包括图像分割、分类等。 图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。分割的结果可作为监督分类的训练区。 图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。 3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。 4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域） 第二章遥感图像的获取和存储 1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统 2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应 用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。 3、传感器按是否具有人工辐射源，可分为被动方式和主动方式；按数据记录方式，可分为成像方式 （摄影成像、扫描成像）和非成像方式。按成像原理分为摄影成像和扫描成像两类。 a)摄影成像：其传感器主要为摄影机，其基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时收集目标 上所有的反射光，聚焦到胶片上成为一幅影像，并记录下来。 b)扫描成像：其特点逐点逐行地收集信息。 4、传感器分辨率指标主要有4个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。 A.辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率意味着 可以区分信号强度的微小差异。在可见、近红外波段用噪声等效反射率表示，在热红外波段