遥感考试

一．概念解释。 多波段图像:传感器的一大特点就是可以按波长分波段图像，在传感器中有一组色散原件，传感器接收到的电磁辐射通过色散原件被分为了多个光束，每一光束对应着不同波段的电磁辐射被分别记录，即形成了多波段图像。 BRDF:即二向反射传输方程，许多地物的反射特性既不属于镜面反射也不属于漫反射，它们的反射特性随着太阳的入射角和观察的角度的不同而改变。因此引入BRDF模型，定义为在特定的太阳入射角和观察角度下，反射的辐射亮度与入射的辐照度之比，是入射的天顶角，入射的方位角，反射的天顶角，反射的方位角与波长的函数。 图像变换:是指处在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间（如频率域等），或称为域变换。 图像增强:是指为了特定的目的，增强遥感图像中的一些信息，而减弱另外一些不需要的信息，从而使遥感图像更易于判读。实质上是增加了感兴趣地物与图像背景的反差。 高光谱遥感:当遥感的光谱分辨率达到10的-2次方um的数量级时，称此遥感为高光谱遥感。 方位分辨率:平行于飞行方向称为方位向，在方位向上能够分辨两个物体之间的最短距离即为侧视雷达的方位分辨率。 距离分辨率:垂直于飞行方向称为距离向，在距离向上能够分辨两个物体之间的最短距离即为侧视雷达的距离分辨率。 激光雷达:以激光扫描测距系统为传感器，能实时获取地球表面的三维空间信息，还能提供一定的红外光谱信息，是获取地球空间信息的高新技术手段之一。 采样量化:采样，把空间连续的景物或图像在x和y方向上按一定的采样间隔离散化的过程；量化，把采样过程中得到的每个像元平均辐射亮度值，按照一定的编码规则，划分为若干个等级的过程。 植被指数与LAI: 植被指数，通过遥感多波段计算出来植被的光谱特性的遥感变量用NDVI表示；LAI，即叶面积指数，单位水平地面面积上单面叶面积的总和。 遥感图像分类特征:即能反映遥感空间信息和光谱信息的变量。 监督分类:是在已知遥感图像地物类别的基础上，在已知类别的训练场地上提取各类训练样本，通过选择特征变量，确定判别函数或判别规则，把图像中的每一像元划分到相应的类别中去。 非监督分类:是指在没有先验类别知识的情况下，仅依靠图像上反映出的统计学特征对图像上的每一个像元进行分类。其分类结果只是对不同类别进行了区分，但并不能确定每一类别的属性。 遥感电磁波分类： 卫星轨道两种同步： 太阳同步轨道:指太阳与地球之间的连线与卫星运行轨道之间的夹角在黄道平面内保持恒定，不随指地球的公转而发生改变。 航空相片的主比例尺:用焦距比上设计航高即为之比例尺。 点扩散函数:如果输入一个单脉冲，则系统输出一个脉冲响应，这个脉冲响应在光学中称为点扩散函数（PSF）。它是一个二维点光源图像，它的大小与形状能够决定成像系统的性能高低。 二.基本参数 TM图像的空间分辨率：其中第六波段的空间分辨率:120m。 ETM+第六波段的空间的分辨率:60m。 Spot5的多光谱图像空间分辨率:10m。 全色波段未经处理的空间分辨率:5m。 按照探测电磁波的工作波段遥感分为:可见光遥感，红外遥感，微波遥感和激光遥感。 陆地遥感卫星轨道的四大特点:1近地级轨道，2近圆形轨道，3与太阳同步，4可重复观测。 太阳辐射波峰的波长:0.5um。 地球辐射峰值的波长:10um。 传感器的扫描方式分为:掸扫式扫描，推扫式扫描，线性扫描。 卫星轨道的六个参数:升交点赤径，近地点角距，轨道倾角，轨道长半轴，轨道扁率，近地点时刻。 两种同步卫星:FY（中国），NOAA。 TM传感器的第四波段的波长范围:0.76-0.9um。 TM传感器的过程： 三.地面光谱仪测定的光谱与从遥感数据提取的光谱有什么不同？ 有三个方面的不同：1）大气的影响：在遥感中提取的光谱信息要经过大气的吸收和散射，而在地面则不受大气的影响；2）尺度的不同：在遥感中对地物光谱的提取是在几千米的高空中，用光谱仪测定地物光谱时是在近地面完成；3）分辨率不同：在遥感中对地物光谱的提取只能达到高光谱，而在地面上能达到纳米级。 四.按电磁波波长遥感可分为几种?光学遥感提取的基础是什么？从什么方面掌握地物光谱特性？ 按波长遥感可以分为可见光遥感，红外遥感，微波遥感和激光遥感。光学遥感是指可见光和近红外波段的遥感，光学遥感提取的基础是地物的光谱特性。 掌握地物光谱特性主要要从光谱随波长的变化和光谱随方向的变化两方面进行考虑。 在研究光谱随波长的变化时主要掌握地物随着波长的变化，反射率和出射率的变化； 在研究光谱随方向的变化时主要考虑建立和运用BRDF模型。 同时，还应注意不同时间和季节地物光谱特性的变化。 五.遥感数据之间及其与栅格GIS数据有哪些复合应用方式？（遥感非遥感复合） 首先不同波段的遥感数据之间可以进行四则运算：加法，可以增加波段的宽度；减法，可以突出不同波段之间信息的差异；除法，可以消除一些地形起伏和坡度的影响。 其次，不同传感器之间还可以进行图像的融合（前提是不同传感器之间有互补性），如TM与SPOT图像进行融合，既增加了TM的空间分辨率又增加了SPOT的光谱分辨率，通过RGB->HIS->替换图像->RGB或主分量变换（PCA）->替换图像->主分量逆变换实现。 此外，还可以让遥感数据与其他数据源进行复合（如栅格GIS数据），可以进行视觉上的复合，以增强遥感图像的解译性，但更重要的是计算的复合与模型的复合。 又如在建立生物量的模型时：BIOMASS=a+b*坡度+c*坡向+d*降雨量+……时要用经过空间配准的GIS栅格图像（属性数据库）提取坡度和坡向信息。 六．普通数学模型和遥感数学模型的不同： 七．以森林生物量为题说明遥感提取信息的过程： 八．镶嵌配准原理和方法： 九．基于遥感方程，说明定量遥感方法涉及的主要问题，如何定量计算任一大气光学厚度处的辐射亮度？解释其物理意义。 定量遥感模型的两种形式为： 其中 为地面总的辐射量， 为地面辐射量， 为起始处的大气光学厚度， = ， 为程辐射， 为二向反射函数模型。 可见在这一过程中主要的问题是程辐射和BRDF模型的确定。 任一大气光学厚度处的辐射亮度的函数模型为： 第一项为电磁辐射在传输过程中减少的量，包括被大气吸收的和自身散射的，其余亮相为 电磁辐射在传输过程中增加的量，其中第二项是大气本身发射的量，第三项是其余小单元散射进来的量。 十.计算TM图像的总信息量，指出说明的问题，并论述遥感数据处理的应用方法。 一景TM图像是185km*185km，1-5、7波段的空间分辨率是30m*30m，6波段的空间分辨率是120m*120m。TM的辐射分辨率为256。 一个像元的信息量是8bit。对于1-5、7波段的图像约有6167*6167个像元，对于6波段的图像约有1542*1542个像元。 则总的信息量为：8*6167*6167*6+8*1542*1542=1844.55mb。 而实际的研究区域是无限的数据源，经过遥感成图之后就变为了有限的数据源。主要是由于：1.研究区域是连续的，而遥感成图使其离散化；2.遥感图像只是对其某一特定时间信息的记录。 为了恢复该研究区域信息的完整，主要应用以下方法：1.补充辅助信息，2.充分运用地学知识，3.充分发挥遥感的潜力。 十一.如何完成土地利用制图（以目视解译为例） 遥感数据源的选择，遥感地学对象的地学属性：土地利用的空间分布，光谱特征，调查的时间，尺度大小；考虑解决问题的精度要求和成本，综合考虑选择合适的遥感数据。进行精确的几何校正； 分类系统的确定：地表覆盖类型从粗到细以信息树表示的分级结构的分类形式。表示各类别等级的详细程度。我国土地分类的一级类型：耕地—林地—草地—居住用地、工矿用地、交通用地—水域—特殊用地、难利用地6类。 解译过程： 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和工具；选择合适波段与恰当时相的遥感影像。 2）初步解译与研究区的野外考察，初步解译的主要任务是掌握解译区域特点和地理概况，野外训练，根据任务制定分类系统，探索解译方法，为全面解译奠定基础。野外考察：编制各种地物的解译标志登记表，以作为建立地区性的解译标志的依据。在此基础上，针对分类系统，建立目视解译标志。 3）室内解译，勾绘出每种地物分布范围和界限，识别地物的属性。注意用统一的线型、符号和字体。对重要和有疑问的地方加以标记，以便检查 4）野外验证与补判，野外验证专题解译中图斑的内容是否正确，进行修改补充完成调绘工作。对重要和有疑问的地方做重点检查。必要时抽样计算精度。 制图过程：根据专题制图要求和，完成土地利用的制图，必要时建立属性数据库。 十二.简要论述遥感的正演反演过程，遥感能提取那些信息？主要采用什么方法？ 正演过程：与地物作用后的电磁辐射通过大气进入到传感器中，被传感器记录下与其辐射亮度对应的像元值的过程。记录的像元值与波长角度传感器参数和地物参数都有关系，可表示为DNi=f(θi,θr;φi,φr,波长，地物参数s，传感器参数s)，此式为前向模型； 反演过程：利用已建立的前向模型，求解其反函数，如：地物参数a= f(DNi,θi,θr;φi,φr,波长，地物参数s(除去地物参数a)，传感器参数s)或通过迭代的方法通过已知的DNi值来求出地物参数a的过程。 遥感能提取地物的类型信息和参数信息，类型信息的提取主要靠提高空间分辨率通过目视解译或计算机自动分类完成；而参数信息的提取不能靠提高空间分辨率来实现，首先此地物必须要具备光谱特征，可以通过提高光谱分辨率，利用建立的函数模型进行反演，提取地物参数。 十三.LAI和植被指数的应用。 利用植被在光谱上的可见光波段与近红外波段的显著差异，可以提取各类植被指数（如NDVI=（TM4-TM3）/(TM4+TM3)）；通过人工测量加上建立模型的方法可以计算出叶面积指数LAI。通过NDVI和LAI就可以建立各个领域的模型，推算出若干其他植被指数，如植株生物量、植被覆盖度、光合组织总量、光合有效辐射和初级生产力等。 十四.模拟图像转化为数字图像主要的处理过程，如何在视觉上控制数字图像与原始图像的相似性。 模拟图像转换成数字图像要经过采样，量化，几何校正和辐射校正等过程。 在采样时主要要考虑采样定理，即当采样频率大于等于2倍的图像频率时，就能用采样数据完全恢复原始图像数据；在量化时要考虑辐射分辨率与噪声之间的关系，当两个辐射强度的差异小于噪声时，这两种信号是不能在遥感图像上区分的。辐射分辨率过低，使区分信号的能力减弱，而辐射分辨率过高时会增加噪声。因此，在每一传感器数据都会统计出噪声信号百分数，作为其辐射灵敏度。 十五.遥感数据融合和多元数据复合的关键技术是什么？简要说明技术过程。 就是要将进行融合和复合的图像进行严格的空间配准。空间配准即遥感图像的几何校正，包括几何粗校正和几何精校正。 几何粗校正一般是由地面站通过搜集卫星的姿态以及参数和传感器的校正数据，建立起理论模型进行纠正； 几何精校正一般是由用户完成，包括将像元转换到地图坐标系和转换后的像元亮度值的重采样。前者通过建立多项式，利用多组地图控制点和与之对应的图像像元点进行最小二乘法求系数获得；后者主要利用间接法进行重采样，即在输出的图像上的像元用多项式反求其在原始图像上的位置，若位置为整数这直接把亮度值赋予像元，若不为整数，则用最邻近法，双线性插值，双三次卷积法求解。 十六.多波段遥感图像的三种存储方式。 BSQ方式：各波段图像数据按波段进行顺序存储（格式：image[b][i][j]）； BIL方式：各波段图像以行为记录，各波段同一扫描行的数据依次存储（格式：image[i][b][j]）； BIP方式：各波段按像元为记录，各波段同一像元按顺序依次进行存储（格式：image[i][j][b]）。 十七.用数学模型解释大气对电磁辐射的衰减，叙述遥感图像大气校正方法。 此式即为大气对电磁辐射的衰减作用， 为垂直大气光学厚度 遥感图像大气校正方法主要有： 1）基于图像特征的相对校正法 A．回归分析法 利用受大气辐射影响较小的波段数据作为横坐标（如MSS7），受大气辐射影响较大的波段数据作为纵坐标（如MSS4），则对应的数据点落在坐标系中，用线性回归的方法建立起一条回归直线（如MSS4=a+b*MSS7），则纵轴上的截距a，即为要消除的大气程辐射，用DNi（MSS4）-a可完成大气的校正； B．直方图法 利用遥感图像的DN值建立直方图，横坐标为DN值，纵坐标为像元的个数或频率。在图像中若有平静的水面或者阴影时，其DN值应为0，而由于大气的影响使最小的DN值也大于0，其横坐标的截距即为大气程辐射，将最小的DN值移动到原点就完成了大气的校正； 2）地面场数据线性回归模型法 在传感器接受地物的电磁辐射的同时，记录下地物的反射率或在预先已知地物反射率的前提下将一直数据与传感器输出的数据进行比较，来消除大气的影响。传感器上接收到的电磁辐射率与地物的反射率之间存在线性关系：Ri=a+b*DNi，b为回归系数，a为大气对电磁辐射的总影响； 3）大气辐射传输模型法 利用辐射传输方程 对大气的影响进行纠正。 十八.以TM数据为例，说明什么是标准假彩色图像，植被在这种图像上呈现什么颜色?为什么？ 把TM图像中的第4，3，2波段的图像分别作为图像合成时的红，绿，蓝分量，所合成出来的图像即为标准假彩色图像。 植被在此图像上呈现出红色。原因：从绿色植被的光谱图像中可以看出，绿色植被有典型的红边特性，即绿色植物的反射率在近红外波段陡然增大，并且在近红外波段的反射量是可见光波段的5倍以上，所以在图像上主要体现近红外波段所代表的颜色。TM4波段的波长为0.76-0.9um，属于近红外波段，且被赋予了红色，所以在TM图像上，绿色植被为红色。