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2006年武汉大学遥感原理真题解答一、名词解释（8*5）1、遥感指在高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取反映地表特征的各种参数，通过传输，变换，处理，提取有用的信息，实现研究地物形状、位置、性质、变化及与环境的相互关系的一门现代应用科学。2、斯忒藩－玻耳兹曼公式单位面积发出的总辐射能与绝对温度的四次方成正比5444232k15WTTch是Boltzmann常数：8245.669710mWK热红外遥感就是利用这一原理探测和识别目标物的。Eb=σT^4Eb是物体热辐射能流密度(Eb=c*u/4,光速与能量密度的乘积除以4)，单位为W/m^2；T是物体温度；σ即为斯忒藩-玻尔兹曼常数；自然界中σ=5.67*10^-8W/(m^2*K^4)。该定律描述了黑体辐射（在全部波长范围内）能流密度随表面温度的变化规律。3、比辐射率物体在温度T，波长λ处的辐射出射度M1（T，λ）与同温度，同波长下的黑体辐射出射度M2（T，λ）的比值。4、无选择性散射大气中粒子的直径比波长大得多时发生的散射称为无选择性散射。这种散射的特点是散射强度与波长无关，凡在符合无选择性散射条件的波段中，任何波长的散射强度相同。例如：云、雾粒子直径虽然与红外线波长接近，但相比可见光波段，云雾的水滴粒子直径就比波长大的多了，因而对可见光中各个波长的光散射强度相同，是故我们所看到的云雾是白色的，而且从任何角度看都是白色。5、双向反射比因子不同灰阶参考板的双向反射比因子随角度变化的特性,并阐明了参考板在野外太阳入射角不断变化条件下使用,双向反射比的校正显得非常必要。在遥感应用中，地物--参考板--地物--参考板的测量过程，是在太阳天顶角不断变化的情况下进行的，如果参考板是理想的朗伯体，则反射比因子将不取决于入射光的条件。然而，一般所研制的参考板不可能成为理想的朗伯体，从而造成反射比的误差.因此，为了获得较高精度的测量结果，参考板的双向反射比因子的确定是十分必要的。6、资源卫星用于勘测和研究地球自然资源的卫星。它能“看透”地层，发现人们肉眼看不到的地下宝藏、历史古迹、地层结构，能普查农作物、森林、海洋、空气等资源，预报各种严重的自然灾害。资源卫星利用星上装载的多光谱遥感设备，获取地面物体辐射或反射的多种波段电磁波信息，然后把这些信息发送给地面站。由于每种物体在不同光谱频段下的反射不一样，地面站接收到卫星信号后，便根据所掌握的各类物质的波谱特性，对这些信息进行处理、判读，从而得到各类资源的特征、分布和状态等详细资料，人们就可以免去四处奔波，实地勘测的辛苦了。资源卫星分为两类：一是陆地资源卫星，二是海洋资源卫星。陆地资源卫星以陆地勘测为主，而海洋资源卫星主要是寻找海洋资源。7、红外彩色片又称假彩色像片。指用彩色红外摄影拍摄的像片。记录景物反射的绿、红、近红外光，并在像片上呈现由蓝、绿、红3色组成的假彩色影像。本质上也是一种多波段摄影像片。只是集三波段摄影、假彩色合成成像于同一感光胶片。是一种具有3层乳剂的假彩色片，有负片和反转片两种，摄影时加黄色滤色镜吸收蓝光，负片获假彩色负像，由黄、品红、青3色组成；反转片获假彩色正像，由蓝、绿、红三色组成。最早用于军事侦察，利用绿色植物对近红外光的强烈反射（在像片上呈红色影像）来识别非天然植物的绿色伪装。现广泛应用于农、林、植被资源和植物病虫害调查，并在地质、地理、水文、海洋、环境污染监测等许多领域得到应用。除3层彩色红外片外，还有两种双层假彩色片，一种只记录红光和近红外光而形成由绿和红色组成的假彩色影像；一种只记录绿和近红外光而呈蓝和红色组成的假彩色影像，如苏联常用的CH—2型和CH—5型双层假彩色红外像片。彩色红外像片具有色彩鲜艳、信息丰富的特点，是一种具有良好判读性能的遥感影像资料。8、方位分辨力方位分辨力是指相邻的两束脉冲之间，能分辨两个目标的最小距离。9、监督分类方法监督分类的思想：根据已知的样本类别和类别的先验知识，确定判别函数和相应的判别准则，其中利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数的过程称之为学习或训练，然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数，再依据判别准则对该样本的所属类别作出判定。过程：1）确定每个类别的样区2）学习或训练3）确定判别函数和相应的判别准则4）计算未知类别的样本观测值函数值5）按规则进行像元的所属判别10、高光谱遥感高光谱遥感是高光谱分辨率遥感的简称。它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域,它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得有关数据，它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光谱遥感中能被探测。二、分析论述题（8*13）1、分析大气对辐射传输的影响及遥感器所接收辐射的构成（即有哪些辐射成分进入遥感器）从辐射传输方程可以看出，传感器接收的电磁波能量包含三部分：1)太阳经大气衰减后照射到地面，经地面反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的能量；2）地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量；3）大气散射、反射和辐射的能量2、分析对比在垂直航向上，垂直中心投影与雷达斜距投影的主要变形特点雷达图像是斜距投影，因此图像的变形与其他图像不同。影响空间判读主要表现在：①比例尺失真，即离飞机远的影像比例尺大，反之比例尺小。这与全景相片正好相反。②地形起伏引起的投影差变化与中心投影相片的位移相反。应注意，高山往往向飞机方向倾斜，如果获取立体像对，按常规方法观察立体，将是一个反立体。3、试说明归一化植被指数（NDVI）的设计原理和应用意义归一化差分植被指数（NDVI）NDVI=(红外-红)/(红外+红)例NDVI=(MSS7-MSS5)/(MSS7+MSS5)也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来，以消除部分大气影响。应用意义：可以利用NDVI监测植被，进而实现干旱监测例:NDVI与中红外反演土壤湿度Ws=a×Exp(NDVI)－b×CH3＋c4、在一副遥感图像的灰度直方图中，峰值处于灰度值较低的一端，且感兴趣的信息也在低灰度值部分。请设计一种非线性增强变换以突出所感兴趣的信息，并说明理由。运用直方图均衡将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图，其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。特点是：(1)各灰度级所占图像的面积近似相等(2)原图像上频率小的灰度级被合并(3)增强图像上大面积地物与周围地物的反差，同时也增加图像的可视度。(4)如果输出数据分段级较小，则会产生一个初步分类的视觉效果。(5)具体增强效果不易控制,只能全局均衡5、分析比较K-L变换和K-T变换的原理和应用意义。K-L变换也称主分量变换，是指由原始图像数据协方差矩阵的特征值和特征向量建立起来的变换核，将光谱特征空间原始数据向量投影到平行于地物集群椭球体各结构轴的主成分方向，突出和保留主要地物类别信息。原理：也是一种线性变换，是就均方误差最小来说的最佳正交变换；是在统计特征基础上的线性变换。对于遥感多光谱图像来说，波段之间往往存在很大的相关性，从直观上看，不同波段图像之间很相似。从信息提取角度看，有相当大的数据量是多余的，重复的。K—L变换能够把原来多个波段中的有用信息尽量集中到数目尽可能少的特征图像组中去，达到数据压缩的目的；同时，K—L变换还能够使新的特征图像之间互不相关，也就是使新的特征图像包含的信息内容不重叠，增加类别的可分性。几何意义：把原始特征空间的特征轴旋转到平行于混合集群结构轴的方向上。应用意义：用来进行图像增强、特征选择和图像压缩的处理方法。K-T变换也称穗帽变换，是指根据经验确定的变换矩阵将图像投影综合变换到三维空间，其立体形态形似带缨穗的帽子，变换后能看到穗帽的最大剖面，充分反映植物生长枯萎程度、土地信息变化，大气散射物理影响和其它景物变化程度的一种线性特征变换的图像处理方法。原理：它也是一种线性特征变换，穗帽变换的变换矩阵根据经验确定。应用意义：在MSS图像中，土壤类地物各波段亮度值的比值相对地不受太阳入射角，大气朦翳或土壤类型的变化影响，这就意味着土壤在特征空间（光谱空间）的集群，随亮度的变化趋势沿从坐标原点出发的同一根辐射线方向上出现。第二个特点是，若把土壤和植被的混合集群投影到MSS5和MSS6波段图像所组成的特征子空间中，形成一个近似的帽状三角形，见图8-5。土壤亮度变化轴（上面讲的辐射线）ISB为穗帽的底边，帽上面各部分反映了植物生长变化状况，植物株冠的绿色发展到顶点（最旺盛时在帽顶）以后逐渐枯黄，枯黄过程是从帽顶沿着一些称为帽穗的路径回归到土壤底线（因此有穗帽之称）。6、简述农作物遥感估产的步骤及内容（1）计算植被指数①比值植被指数：RVI＝IR／RED；②归一化差异指数：NDVI＝（IR-RED）/(IR+RED)；③垂直植被指数：PVI＝[（PSR-PVR）2+(PSIR-PVIR)2]1/2，式中：PSR――土壤在红光光谱段反射率；PVR――植被冠层在红光光谱段反射率；PSIR――土壤在近红外光谱段反射率；PVIR――植被冠层在近红外光谱段反射率。（2）确定植被指数与叶面积指数之间的关系及与作物产量的关系可见光和近红外波段反射率组成的植被指数随作物冠层状态参数变化呈有规律变化。冠层状态的指标，主要有叶面积指数LAI，其为单位面积上植被叶片面积。光合作用――干物质积累－－叶面积增长－－生物量增加。生物量与叶面积指数LAI，叶干生物量有很好的相关关系,随叶面积指数及干生物量的增加而增加。（3）确定植土比植土比的定义是：某一地区作物的种植面积与该地区土地面积之比。它是另一个决定反射光谱特性的独立因子，它是联系遥感植被指数与作物种植面积的中间参数。植土比与叶面积指数相互独立。（4）分析遥感植被指数与植土比和叶面积指数的综合关系，并据此进行作物估产像元光谱反射率和植被指数是植土比和叶面积指数的二元函数。一个地区作物总产的线性相关因子Lk=平均叶面积指数LAI*植土比kw实例:气象卫星大面积冬小麦估产1）卫星资料的选用对AVHRR5个波段的数据可以用不同的数学方法加以组合，得出不同的组合模式。比值模式G＝PCH2／PCH1对绿色植物反应较敏感，可用比值植被指数G建立与单产的关系。由于大气状况的影响，往往导致比值植被指数偏小，不能准确反映地面情况，可采用几天内资料中最大的一次作为小麦的实际比值植被指数值。2）对产麦区分层气象卫星资料所反映的小麦长势是地面的实况，但由于地形、气候的差异，通常不是同一发育期的水平。通常可根据冬小麦返青、拔节期资料及卫星资料，对产麦区进行分层，然后按层建立估产模式。3）建立预报模式冬小麦单产与比值植被指数G也基本上呈线性关系。各像元点的比值植被指数值进行不同区间的组合，用逐步回归方法计算。4）冬小麦估产预报选定当年某时间的资料后，先把各层的植被指数值订正到预报模式所对应的积温水平上，再计算各层的平均植被指数值，代入模式进行预报。7、下图：若有红、绿、蓝三原色分别位于红：0.61m；绿：0.54m；蓝：0.47m附近，将这三点连成三角形，以此为基础找到他们的补色位置，说明补色黄、品红、青的波长和饱和度。当两个色光混合成白色色光时，则将这两个色光的主波长定义为互补波长，但在不同光源下补色的主波长是会有所不同的；在色度图上，任何通过光源的直线，其对光谱轨迹所截的任两点波长即为相对应的互补波长，而这一对互补波长的光称为补色。在自然界中每一种颜色都有其主波长，都可以找到与之相应的互补波长和补色。饱和度是指色彩的鲜艳程度，也称色彩的纯度。饱和度取决于该色中含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大，饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小。补色黄、品红、青的波长为0.55um，0.61um，0.49um。饱和度为：0.90，0.868、简述GPS定位的原理及其在遥感中的应用GPS定位