计算题、论述题答案

1、对于以下图像分别用罗伯特方法和索伯尔方法求出新图像（计算前原图像的左右上下各

（1）

（2）用索伯尔方法求出新图像：

2、结合遥感与地理信息系统的发展，谈谈遥感与非遥感信息复合的重要意义？

遥感作为采集地球数据及其变化信息的重要手段，在世界范围内得到了广泛应用，并成为地理信息系统采集空间数据的主要信息源与数据更新途径。遥感图像处理系统包含若干复杂的解析函数，并有许多方法用于信息的增强与分类，但遥感系统本身的空间分析能力颇为有限，地理信息系统的应用将促进遥感信息的综合开发与利用。遥感信息来源于地球表面物体对太阳辐射的反射，某些波段还具有一定的穿透能力，由此可得到具的一定地表深度的信息，通过不同地物地相关性间接地获得信息，还可通过不同遥感信息源的优势互补，进行复合增加信息量，尽管如此，通过遥感手段获得信息仍不能解决实际中的全部问题，因此将地形、气象、水文等专题信息，行政区划、人口、经济收入等人文与社会经济信息作为遥感数据的补充。它们的复合并非几种信息的简单叠加，可以得到原来几种复合信息所不能提供的新信息。信息复合可有助于综合分析问题，阐述自然环境各要素的相互关系、赋存与演变规律，提高解译的效果，因此遥感数据与地理数据的复合是遥分析过程中不可缺少的手段，具有广泛的实用价值。

3、结合地物光谱特征解释比值运算能够突出植被覆盖的原因？

比值运算是两幅相同行数和列数图像的对应像元的亮度值相除，通过检测波段的斜率信息并加以扩展，以突出不同波段间地物波谱的差异，提高图像对比度。比值运算能够突出植被覆盖的主要原因是比值运算对于去除地形影响非常有效。由于地形起伏及太阳倾斜照射，使得山坡的向阳处与阴影处在遥感影像上的亮度有很大区别，同一植被覆盖向阳面和背阴面亮度不同，给判读解译造成困难，特别是在计算机分类时不能识别。由于阴影的形成主要是地形因子的影响，比值运算可以去掉这一因子影响，使向阳与背阴处都只与地物反射率的比值有关。

1、如何评价遥感图像的质量？

遥感图像是各种传感器所获信息的产物，是遥感探测目标的信息载体，通过遥感图像可以获得三方面的信息：目标地物的大小、形状及空间分布等特征；目标地物的属性特征；目标地物的变化动态特征。因此评价遥感图像质量归纳为三方面特征，即几何特征、物理特征和时间特征，这三个特征的表现参数即为空间分辨率、波谱分辨率、辐射分辨率以及时间分辨率。

——空间分辨率指影像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，或者说指像素所代表的地面范围的大小（又称地面分辨率），即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。一般而言，空间分辨率越高，图像所反映的地面信息越详细。实际上，每一地物在图像上的可分辨程度，不完全取决于空间分辨率的绝对值，而是和它的形状、大小以及它与周围物体相对亮度及结构的差异，也就是与它的背景值相关。

——波谱分辨率是指传感器在接收目标辐射所用的波段数目、波段波长以及波段宽度。也就是选择的通道数，每个通道的波长、带宽，这三个因素共同决定波谱分辨率。波长间隔愈小，波段数目越多，分辨率愈高。如成像光谱仪在可见光至红外波段范围内，被分割成几百个窄波段，具有很高的光谱分辨率，从而近似于连续的光谱曲线上，可以分辨出不同物体光谱特征的微小差异，有利于识别更多的目标，甚至有些矿物成分也可被分辨。传感器的波段选择必须考虑目标的光谱特征值，才能取得好效果。

——辐射分辨率是指传感器接收波谱信号时，对波谱信号强度差异的敏感程度，是图像可以表达的灰度等级，一般用灰度数来表示。也就是说，灰度值分级的数目取决于传感器的辐射分辨率。

——时间分辨率指对同一地区遥感影像重复覆盖的频率。时间分辨率有不同的数量级，分为三种类型：超短、短周期分辨率，中周期分辨率和长周期时间分辨率。可根据不同的遥感目的，采用不同时间分辨率。

综上所述，遥感图像的质量取决于空间、波谱、辐射和时间的分辨率。

4、引起遥感影像位置畸变的原因是什么？如果不作几何校正，遥感影像有什么问题？如果

作了几何校正，又会产生什么新的问题？

遥感影像位置畸变是指遥感图像在几何位置上发生了变化，表示为图像上各像元的位置坐标与地图坐标系中的目标地物坐标的差异，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等。遥感影像位置畸变形的原因有：

–遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸变。

–遥感器的外部畸变：由图像投影方式的几何学引起的畸变。它可以进一步分为遥感平台位置和运动状态变化引起的畸变。

—图像投影面和地图投影法的选取引起的畸变

–地形起伏引起的畸变

–地球表面曲率引起的畸变

–大气折射引起的畸变

–地球自转引起的畸变

遥感影像的总体变形（相对于地面真实形态而言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难，因此遥感数据接收后，首先由接收部门进行校正，这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行处理。而用户拿到这种产品后，由于使用目的不同或投影及比例尺的不同，仍旧需要作进一步的几何校正。

几何校正的基本思路是从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程，也可以说是定量地确定图像上的像元坐标（图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标

变换式），然后确定校正后图像上每点的亮度值。通常有三种方法：最近邻法、双向线性内插法和三次内插法。

——最邻近内插法以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。该方法最大可产生±0.5个像元的位置误差，优点是不破坏原来的像元值，处理速度快，但处理后图像的亮度具有不连续性，从而影响了精确度。

——双线性内插法使用内插点周围的4个观测点的像元值，对所求的像元值进行线性内插。该方法的精度比最邻近内插法明显提高，特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状现象有明显的改善。但这种内插法破坏了原来的数据，对图像起到平滑作用，从而使对比度明显的分界线变得模糊。

——三次卷积内插法使用内插点周围的16个观测点的像元值，用三次卷积函数对所求像元值进行内插。该方法具有图像的均衡化和清晰化的效果，可得到较高的图像质量，细节表现更为清楚，缺点是计算量很大，破坏了原来的数据，对控制点选取的均匀性要求很高。

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用模板t1作卷积计算后取绝对值加上模板t2计算后的绝对值，计算出的梯度值放在中心像元f（i，j）的位置