中科院遥感所考博 遥感图像处理2000-2004.
2000年遥感图像处理
一、基础部分
1.简述傅立叶变换和小波变换的特点及其适用条件
2.分别从空域和频域上解释图像增强原理,并说明它们的关系
3.写出图像退化模型,并简述各个量的意义及其求法
4.简述局部自适应几何纠正的原理及优点.
5.试述SSDA(序贯相似性检测)图像配准算法的原理
6.如何抑制斑点噪声?如何去除不均匀光照的影响?
二、综合部分(40)
在已学过（或从事过）的遥感图像处理内容中，选择你最熟悉的一个方向并结合自己的理解进行论述（包括：1.该方向所要解决的主要的问题2.目前的发展状况与主要存在的问题.3.可能的解决途径等）。
2001年遥感图像处理
一、 基础部分
1.如何利用傅立叶变换计算卷积（图示）?
2.如何判定并消除斑点噪声?
3.简述几何精纠正的步骤
4.如何利用直方图进行色调调整?
5.设一幅图像大小为N=64*64,有8个灰度级,其灰度概率分布如下表:
k r
k n k n /n o r =0
790 0.19 7/11=r
1023 0.25 7/22=r 850
0.21 7/33=r 656
0.16 7/44=r 329
0.08 7/55=r 245
0.06 7/66=r 122
0.03 7如何对图像进行直方图均衡化处理。
6.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y)
其中， s(x,y)表示所成的象， r(x,y)表示地面景物的发射率，代表原始信号， t(x,y)表示云层的透射率，代表云层噪声，L 为太阳光强度。试问采用什么方法可以实现薄云覆盖下地面景物的恢复，简述恢复原理及过程。
二、综合部分：试分析为什么目前自动图像分类方法不能完全取代人工，并指出可能的突破点。
2002年遥感图像处理
一、考试内容包括
1.如何抑制斑点噪声?
2.说明什么情况下进行线形拉伸处理.
3.什么叫灰度共生矩阵?
4.计算二维离散傅立叶变换时,用到傅立叶变换的那些性质?
5.试述RS 图像的几何纠正过程.
二、考试内容包括
1.试述图像分类的方法及原理，并指出不同分类方法的区别与联系。
2.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为:
s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y)
其中， s(x,y)表示所成的象， r(x,y)表示地面景物的发射率，代表原始信号， t(x,y)表示云层的透射率，代表云层噪声，L为太阳光强度。试问采用什么方法可以实现薄云覆盖下地面景物的恢复，简述恢复原理及过程。
FFT二维,三维
退化模型
纠正过程
辐射纠正.
计算题：1.给出变换函数，求分段线性拉申变换
2.给出函数的形式，求其傅立叶变换
3.几何纠正的计算：x’＝（x＋y）/根号2
y’＝（x＋y）/根号2
论述题：1.监督和非监督分类的异同，何时使用监督和非监督分类？
2.图象退化模型，恢复。
2003年数字图像处理试题
1.多选题（付立叶变换的计算题2个，计算M*N的一幅图像的存储量就是比特数，中值滤波的特
点，灰度共生矩阵的特点）
2.简答题：（1）中值滤波的作用，
3.计算与问答题
（1）直方图均衡化的作用和意义
（2）遥感图像几何精纠正的步骤
（3）中值滤波线性拉伸计算题
（4）图像重建方面的内容
4。综述体（回忆不起来了）
2004年遥感图像处理
一、多项选择题（50分，每个5分）
内容包括二维傅立叶变换的定义、计算、性质等。（3题）
图像形状描述（八向编码、四向编码）（1题）
纹理分析中的灰度共生矩阵（1题）
图像对比度增强（线性和非线性）（2题）
直方图的均衡化和规定化（1题）还有2题不太记得了
二、简答（20分）
1、什么是图像的退化模型？并指出各变量的意义。
2、遥感图像镶嵌中应注意的问题和方法。
三、论述（30）
1、遥感图像几何精纠正的一般方法。
2、监督分类在遥感图像分类中的作用和方法。
遥感影像图像处理流程
遥感影像图像处理(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等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
遥感数字图像处理教程复习分析
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。
中科院遥感所考博 遥感图像处理2000-2004.
2000年遥感图像处理 一、基础部分 1.简述傅立叶变换和小波变换的特点及其适用条件 2.分别从空域和频域上解释图像增强原理,并说明它们的关系 3.写出图像退化模型,并简述各个量的意义及其求法 4.简述局部自适应几何纠正的原理及优点. 5.试述SSDA(序贯相似性检测)图像配准算法的原理 6.如何抑制斑点噪声?如何去除不均匀光照的影响? 二、综合部分(40) 在已学过（或从事过）的遥感图像处理内容中，选择你最熟悉的一个方向并结合自己的理解进行论述（包括：1.该方向所要解决的主要的问题2.目前的发展状况与主要存在的问题.3.可能的解决途径等）。 2001年遥感图像处理 一、 基础部分 1.如何利用傅立叶变换计算卷积（图示）? 2.如何判定并消除斑点噪声? 3.简述几何精纠正的步骤 4.如何利用直方图进行色调调整? 5.设一幅图像大小为N=64*64,有8个灰度级,其灰度概率分布如下表: k r k n k n /n o r =0 790 0.19 7/11=r 1023 0.25 7/22=r 850 0.21 7/33=r 656 0.16 7/44=r 329 0.08 7/55=r 245 0.06 7/66=r 122 0.03 7如何对图像进行直方图均衡化处理。 6.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y) 其中， s(x,y)表示所成的象， r(x,y)表示地面景物的发射率，代表原始信号， t(x,y)表示云层的透射率，代表云层噪声，L 为太阳光强度。试问采用什么方法可以实现薄云覆盖下地面景物的恢复，简述恢复原理及过程。 二、综合部分：试分析为什么目前自动图像分类方法不能完全取代人工，并指出可能的突破点。 2002年遥感图像处理 一、考试内容包括 1.如何抑制斑点噪声? 2.说明什么情况下进行线形拉伸处理. 3.什么叫灰度共生矩阵? 4.计算二维离散傅立叶变换时,用到傅立叶变换的那些性质? 5.试述RS 图像的几何纠正过程. 二、考试内容包括 1.试述图像分类的方法及原理，并指出不同分类方法的区别与联系。 2.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y)
ENVI遥感图像处理方法
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
流行的遥感图像处理软件比较
遥感软件 PCI遥感图像处理软件简介 PCI GEOMATICA是PCI公司将其旗下的四个主要产品系列，也就是PCI EASI/PACE、（PCI SPANS，PAMAPS）、ACE、ORTHOENGINE，集成到一个具有同一界面、同一使用规则、同一代码库、同一开发环境的一个新产品系列，该产品系列被称之为 PCI GEOMATICA。对于20多年来一直致力于向地学界提供全方位解决方案的PCI公司来说，始终坚持领先一步的原则，地理咨讯永远在变迁，而地理咨讯软件更处于变迁的前沿。在今天，随着用户需求广度与深度的不断拓宽与加深，越来越多的人希望软件是一个可以满足用户所有需求的良好的工具。由于对这一点的正确把握，经过4年努力，PCI公司将原有的四个产品系列整合在一起，产生了一个使用简单、灵巧的工作平台----PCI GEOMAITCA。该系列产品在每一级深度层次上，尽可能多的满足该层次用户对遥感影像处理、摄影测量、GIS空间分析、专业制图功能的需要，而且使用户可以方便地在同一个应用界面下，完成他们的工作。在这之前，用户需用多个软件来实现，并且需要面对多个软件经销商、多个软件技术支持、多次的培训、对多个软件的维护，以及不得不投入相当大的精力来在多种数据格式间，进行数据转换。产品模块功能介绍 PCI Geomatica FreeView ( PCI地理咨讯通用视窗) FreeView是PCI公司为用户提供的一个免费的影像浏览工具，用户可以从PCI的网址上直接下载。用于浏览、显示各种数据，如矢量、位图、卫星影像（如LANDSAT, SPOT, RADARSAT, ERS-1/2, NOAA A VHRR等）、航片以及与GIS矢量数据叠加显示、进行属性查询等。FreeView 还具有影像增强，任意漫游、缩放、影像灰度值矩阵显示等功能 PCI Geomatica GeoGateway （PCI通用数据转换工具）PCI Geomatica GeoGateway包含PCI Geomatica FreeView的所有功能。 PCI Geomatica Fundamentals (PCI 地理咨讯基础版) PCI Geomatica Fundamentals包含PCI Geomatica GeoGateway的所有功能。主要包括以下部件： Focus 浏览环境 OrthoEngine FLY!（演示模式）软件许可管理器 PCI Geomatica Prime （PCI地理咨讯专业版） PCI Geomatica Prime包含PCI Geomatica Fundamentals（见上一节）的所有功能。此外，增加了PCI Modeler、EASI、FLY!、算法库等模块。 Geomatica Prime 是强大的、低成本解决方案，提供的工具可用于影像几何校正、数据可视化与分析以及专业标准地图生产。 PCI Productivity Tools （PCI地理咨讯生产工具）该软件是PCI公司为了提高PCI软件的生产能力和效率而专门设计的，其主要功能是为用户提供一系列自动或批处理操作的导向功能。该软件是PCI GEOMATICA PRIME或FUNDAMENTALS功能的扩展。主要提供影像自动镶嵌功能及针对ORTHOENGINE 系列产品的航片，光学卫星影像，雷达卫星的自动同名点收集功能。同时提供影像控制点库及库管理功能。 PCI AIRPHOTO MODEL （PCI地理咨讯系统航空正射影像处理器）是一个与PCI Geomatica Fundamentals或Geomatica Prime模块一起使用的功能强大的航空照片正射校正工具。该模块运用了特殊的算法模型将已经扫描的或由数字摄像机得到的照片制作成精确的正射影像图。所生成的图像可以转化为多种文件形式，作为许多GIS/CAD/MAP软件的数据源。同时用户可选择附加的DEM自动提取、3DVIEW 和三维特征提取模块（OrthoEngine Airphoto DEM）来构造自己的数字摄影测量软件包。该软件具有如下功能：项目工程文件建立（含
历年中科院遥感所 GIS 地理信息系统概论考博真题
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(完整版)样题-程序设计与算法语言科学院遥感应用研究所
中国科学院遥感应用研究所 硕士研究生入学考试样题 《程序设计与算法语言》 科 目： 一填空题（每空2分，共30分） 1、对于一个具有n个结点的二元树，当它为一棵_________ 元树时具有最小高 度，当它为一棵________ 寸，具有最大高度。 2、设数组a[1..50,1..80]的基地址为2000,每个元素占2个存储单元，若以行序 为主序顺序存储，则兀素a[45,68]的存储地址为___________ 若以列序为主序顺序存储，则元素a[45,68]的存储地址为_____________ 。 3、对于一个具有n个结点的单链表，在已知的结点*p后插入一个新结点的时间 复杂度为________ ，在给定值为x的结点后插入一个新结点的时间复杂度为 4、已知int*p（）,（*q）（）; _________________ 贝U p 是____________ 而q 是。 5、已知一棵二叉树的前序序列为abdecfhg,中序序列为dbeahfcg，则该二叉树 的根为__________ 左子树中有_____________ ，右子树中有 ___________ 。 & 己知有序表为（12,18,24,35,47,50,62,83,90,115 ，134）当用二分法查找90 时，需_________ 查找成功，47时___________ 功，查100时，需__________ 次才能确定不成功。 7、XML在地理空间信息领域的应用是_____________ 利用它可以存储和发布各 种特征的地理信息，并控制地理信息在Web浏览器中的显示。 二选择题（每小题2分，共70分） 1、用来表示一个变量的地址或者表示另一变量的地址的变量是（） A. 函数； B.指针； C.数组； D.结构体； 2、在C语言中，若函数调用时实参是数组名，则传递给对应形参的是（） A ?数组空间的首地址； B ?数组的第一个元素值；C.数组中元素的个数; D.数组中所有的元素; 3、int a = 2 ，则执行完表达式a+=a+=a-=a*a;后，a的值是（） A. -4 ； B. 0； C. -8 ； D. 16；
ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程.
《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》根据作者多年遥感应用研究和ERDAS IMAGINE软件应用经验编著而成，系统地介绍了ERDAS IMAGINE 9.3的软件功能及遥感图像处理方法。全书分基础篇和扩展篇两部分，共25章。基础篇涵盖了视窗操作、数据转换、几何校正、图像拼接、图像增强、图像解译、图像分类、子像元分类、矢量功能、雷达图像、虚拟GIS、空间建模、命令工具、批处理工具、图像库管理、专题制图等ERDAS IMAGINE Professional级的所有功能，以及扩展模块Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；扩展篇则主要针对ERDAS IMAGINE 9.3的新增扩展模块进行介绍，包括图像大气校正（ATCOR）、图像自动配准（AutoSync）、高级图像镶嵌（MosaicPro）、数字摄影测量（LPS）、三维立体分析（Stereo Analyst）、自动地形提取（Automatic Terrain Extraction）、面向对象信息提取（Objective）、智能变化检测（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次开发（EML）等十个扩展模块的功能。 《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》将遥感图像处理的理论和方法与ERDAS IMAGINE软件功能融为一体，可以作为ERDAS IMAGINE软件用户的使用教程，对其他从事遥感技术应用研究的科技人员和高校师生也有参考价值。 目录 基础篇 第1章概述2 1.1 遥感技术基础2
1.1.1 遥感的基本概念2 1.1.2 遥感的主要特点2 1.1.3 遥感的常用分类3 1.1.4 遥感的物理基础3 1.2 ERDAS IMAGINE软件系统6 1. 2.1 ERDAS IMAGINE概述6 1.2.2 ERDAS IMAGINE安装7 1.3 ERDAS IMAGINE图标面板11 1. 3.1 菜单命令及其功能11 1.3.2 工具图标及其功能14 1.4 ERDAS IMAGINE功能体系14 第2章视窗操作16 2.1 视窗功能概述16 2.1.1 视窗菜单功能17 2.1.2 视窗工具功能17 2.1.3 快捷菜单功能18 2.1.4 常用热键功能18 2.2 文件菜单操作19 2.2.1 图像显示操作20 2.2.2 图形显示操作22 2.3 实用菜单操作23
中科院遥感考博真题整理
2011年3月RS真题 一、名词解释 1、成像光谱仪 通常的多波段扫描仪将可见光和红外波段分割成几个到十几个波段，对遥感而言，在一定的波长范围内，被分割的波段数愈多，及波段取样点愈多，愈接近于连续波谱曲线，一次可以使扫描仪在取得目标地物图像的同时获得该地物的光谱组成，这种既能成像又能获取目标光谱曲线的“谱像合一”的技术，称为成像光谱技术，按该原理制成的扫描仪称为成像光谱仪。 2、空间分辨率 针对遥感器或图像而言，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，或指遥感区分两个目标的最小角度或线性距离的度量，反映了两个非常靠近的目标物的识别区分能力，有时也称为分辨力或解像力；对地面而言，指可以识别的最小距离或最小目标物的大小。一般有三种表示方法：①像元，指单个像元所对应的地面面积大小；②线对数，对摄影系统而言，影像最小单元常通过1mm间隔内包含的线对数确定；③瞬时视场，指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视场，单位为毫弧度，瞬时视场越小，最小可分辨单元（可分像素）越小，空间分辨率越高。 3、叶面积指数 叶面积指数（LAI）是指每单位地表面积的页面面积比例，它对植物光合作用和能量交换是十分有意义的。叶片的叶绿素在光照条件下进行光和作用，产生植物干物质积累，并使叶面积增大，叶面积增大则光合作用更强，产生更多的干物质积累，则生物量扩大，同时，叶面积越大，植物群体的反射辐射越强。页面指数与植被生态生理、叶片生物化学性质、蒸散、冠层光截获、地表第一生产力等密切相关，使它成为研究生态系统一个十分重要的参数。4、光谱分辨率 遥感信息的多波段特性，多用光谱分辨率来描述。光谱分辨率指遥感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长，及波长间隔的大小，即选择的通道数、每个通道的中心波长、带宽这三个因素共同决定光谱分辨率。光谱分辨率越高，专题研究的针对性越强，对物体的识别精度越高，遥感应用分析的效果越好，如TM在0.45-12.5um有7个波段，记录了同一物体在7个不同波段的光谱响应特性的差异，而航空可见、红外成像光谱仪AVIRIS，在0.4-2.45有224个波段，可以捕捉到各种物质特征波长的微小差异。 5、植被指数 植被指数指选用多光谱遥感数据经分析计算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式），产生某些对植被长势、生物量等有一定的指示意义的数值，它用一种简单而有限的形式—仅用光谱信号，而不用其他辅助资料，也没有任何假设条件，来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量的评价植被覆盖、生长活力及生物量等。在植被指数中，通常选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光波段（0.6-0.7um）和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段（0.7-1.1um）。 6、地物方向谱 地物方向谱主要用来描述地物对太阳辐射反射、散射能力的空间变化的波谱变化。 7、主动遥感 按遥感的工作方式分为主动遥感和被动遥感。主动遥感，又称有源遥感，指从遥感平台上的探测器主动发射一定电磁能量的电磁波，再由传感器接收和记录其反射和记录其反射波的遥感系统。其主要特点是不依赖太阳辐射，可以昼夜工作，而且可以根据探测目的的不同，
遥感影像处理步骤
一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
遥感卫星图像处理方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
中科院遥感所课程介绍
一．中科院遥感所博士专业选修课介绍 一、近年开设课程 1．高光谱遥感 40学时/2学分（张兵） 2．遥感物理 54学时/3学分（牛铮、柳钦火） 3．微波遥感 40学时/2学分（李震） 4．地球系统科学 40学时/2学分（毕思文） 5．遥感图像处理 60学时/4学分（唐娉） 6．虚拟地理环境 30学时/2学分（龚建华） 7．网络空间信息技术 30学时/2学分（杨崇俊） 8．数字城市 30学时/2学分（池天河） 9．量子遥感 10学时/1学分（毕思文） 10．滑坡遥感 10学时/1学分（王治华） 11. 遥感应用方法论 60学时/3学分（吴炳方） 12. 海洋遥感 30学时/2学分（唐军武） 13. 热红外遥感 10学时/1学分（陈良富） 14. 定量遥感反演 15学时/1学分（薛勇） 15. 遥感数据智能处理、程序设计与应用（马建文） 16. 遥感图像解译（刘亚岚、魏成阶） 二、年度授课情况 2006博士专业课（秋季） 1．遥感物理54学时/3学分（牛铮、柳钦火） 2．热红外遥感 10学时/1学分（陈良富） 3. 高光谱遥感 20学时/2分（张兵） 4. 定量遥感反演 15学时/1学分（薛勇） 5、海洋遥感 30学时/2学分 07年博士专业课（春季）所开课程 1．遥感图像解译 12学时/1学分（刘亚岚、魏成阶） 2．“数字城市”理论、技术与方法30学时/2学分（池天河等）3、遥感数据智能处理、程序设计与应用 21学时/2学分（马建文）07年博士专业课（秋季）开设课程 1、遥感物理 54学时/3学分（牛铮、柳钦火） 2、微波遥感 40学时/2学分（李震） 3、遥感应用方法论 40学时/2学分（吴炳方等） 08年博士专业课（春季）课程 1、遥感图像解译 12学时/1学分（刘亚岚、魏成阶） 2、遥感数据智能处理、程序设计与应用 21学时/2学分（马建文） 3、遥感图像处理 21学时/2学分（唐娉）
(完整word版)常用的遥感图像处理软件大全,推荐文档
常用的遥感图像处理软件大全 eCognition eCognition是由德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分析软件。eCognition 是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。 ENVI ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。 ERDAS ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。 Fragstats 计算景观格局指数的软件 Fragstats是最新的景观分析软件，可以在Arcgis10.x上运行的畅通无阻 专业的遥感影像处理软件免费下载网站：遥感集市应用汇集 Geomatica Geomatica 软件是地理空间信息领域世界级的专业公司加拿大PCI公司的旗帜产品，Geomatica集成了遥感影像处理、专业雷达数据分析、GIS/空间分析、制图和桌面数
(完整版)中科院遥感所考博真题2007年程序设计与算法
2007年遥感所考博《程序设计与算法语言》 一. 选择题（每小题2分，共40分） 1. int a = 2，则执行完表达式a*=a+=a-=a*a;后，a的值是（）。 A) -4；B) 0；C) -8；D) 16； 2. 以下程序段中while 循环执行的次数是（）。 int k=0； while(k=1)k++; A）无限次；B）有语法错，不能执行 C）一次也不执行D）执行1次 3. 用来表示一个变量的地址或者表示另一变量的地址的变量是（）。 A．函数； B.指针； C.数组； D.结构体； 4. 若有说明：int a[][2]={1,2,3,4,5,6,7 }; 则a数组第一维的大小是() A. 2 B. 3 C. 4 D. 无确定值 5. 一个栈的输入序列为123…n，若输出序列的第一个元素是n，输出第i（1<=i<=n）个元素是（）。 A. 不确定 B. n-i+1 C. i D. n-i 6. 假设以行序为主序存储二维数组A=array[1..100，1..100]，设每个数据元素占2个存储单元，基地址为10，则LOC[5，5]=（）。 A. 808 B. 818 C. 1010 D. 1020 7. 在任意-棵二叉树中，若终端结点的个数为M，度为2的结点数为8，则M=（）。A．8 B. 9 C.10 D.11 8. 链表不具备的特点是（）。
A）可随机访问任何一个元素； B）无需事先估计存储空间大小； C）插入、删除操作不需要移动元素； D）所需存储空间与线性表长度成正比； 9. 连续存储设计时，存储单元的地址（）。 A．一定连续 B．一定不连续 C．不一定连续 D．部分连续，部分不连续 10. 在右图的流程图中，如果标记为b的运算执行了m次(m>1)，那么标记为a的运算的执行次数为（）。 A．1；B．m-1；C．m；D．m+l； 11. 如下定义：int m =2；int n = m<<3, 则n = （） A．2 B. 8 C. 0 D. 16 12. 设栈的输入序列是1，2，3，4，则____不可能是其出栈序列。（）。 A）1,2,4,3；B）2,1,3,4；C）1,4,3,2；D）4,3,1,2； 13. 在C语言中，若函数调用时实参是数组名，则传递给对应形参的是（）。 A）数组空间的首地址；B）数组的第一个元素值； C）数组中元素的个数；D）数组中所有的元素； 14. 如下代码输出结果为（） #define ADD(x) (x)+(x) main() { int a=4,b=6,c=7,d=ADD(a+b)*c; printf(“d=%d”,d); }
《遥感数字图像处理》习题与答案
《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？它包括那些内容？ 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。 其内容有： 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。
遥感数字图像处理要点
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
《遥感数字图像处理》试卷及答案
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
中科院所有研究所
北京市 数学与系统科学研究院 力学研究所 物理研究所 高能物理研究所 声学研究所 理论物理研究所 国家天文台 渗流流体力学研究所 自然科学史研究所 理化技术研究所 化学研究所 过程工程研究所 生态环境研究中心 古脊椎动物与古人类研究所大气物理研究所 地理科学与资源研究所 遥感应用研究所 空间科学与应用研究中心 对地观测与数字地球科学中心地质与地球物理研究所 数学科学学院 物理学院 化学与化工学院 地球科学学院 资源与环境学院 生命科学学院 计算机与控制学院 管理学院 人文学院
外语系 工程管理与信息技术学院 材料科学与光电技术学院 电子电气与通信工程学院 华大教育中心 动物研究所 植物研究所 生物物理研究所 微生物研究所 遗传与发育生物学研究所 心理研究所 计算技术研究所 工程热物理研究所 半导体研究所 电子学研究所 自动化研究所 电工研究所 软件研究所 国家科学图书馆 微电子研究所 计算机网络信息中心 科技政策与管理科学研究所 北京基因组研究所 青藏高原研究所 光电研究院 国家纳米科学中心 信息工程研究所 空间应用工程与技术中心（筹）天津市 天津工业生物技术研究所
河北省 渗流流体力学研究所 遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心山西省 山西煤炭化学研究所 辽宁省 大连化学物理研究所 沈阳应用生态研究所 沈阳计算技术研究所 金属研究所 沈阳自动化研究所 吉林省 长春人造卫星观测站 长春应用化学研究所 东北地理与农业生态研究所 长春光学精密机械与物理研究所 上海市 上海应用物理研究所 上海天文台 声学研究所东海研究站 上海有机化学研究所 上海硅酸盐研究所 上海生命科学研究院 上海药物研究所 上海微系统与信息技术研究所 上海光学精密机械研究所 上海技术物理研究所 上海巴斯德研究所
遥感图像处理软件认识
实验一遥感图像处理软件认识 1 实验目的与任务 1）熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； 2）练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等 2 实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI软件 数据：软件自带数据 3 实验内容 1）打开ENVI5.1，熟悉主菜单 2）主菜单：File→Open Image File，选择.img文件，然后弹出Available Bands List窗口，打开can_tmr.img，分贝用Gray Scale、RGB显示，点击Load Band显示选择的图像
3）对打开的数据进行保存，分别从主菜单和主影像窗口保存： 4）在ENVI主菜单中选择 Spectral> Spectral Libraries > Spectral Library Viewer，在右下角的Open 按钮中选择Spectral Library菜单，选择打开“ign.crs.sli”文件，如下图所示：
点击OK。在下图中，点击左图的一个单一的波谱名，将出现一个显示有该波谱图的窗口，如图所示。
5）选择主菜单：Basic Tools→Region of Interest→ROI Tool，在窗口画出一片区域。 并且保存为.shp格式：
6）①叠加：选择vector>open vector files，打开can_v1.evf，点击load selected，选择display，单击OK。进入该对话框，用鼠标点击Current Layer更改颜色，然后用Apply 显示。
②切图 首先要把矢量转换成ROI，选择file>export active layers to ROIs，分别用两种选择切图，如图所示：