遥感数字图像处理复习资料
数字图像处理复习整理
数字图像处理复习整理数字图像处理复习整理第⼀章1，什么是图像，模拟图像处理和数字图像处理主要区别。
图像是对客观对象的⼀种相似性的，⽣动性的描述或写真。
模拟图像：空间坐标和亮度(或⾊彩)都是连续性变化的图像；数字图像：空间坐标和灰度均不连续的，⽤离散数字(⼀般⽤整数)表⽰的图像。
利⽤光学，照相机⽅法对模拟图像的处理称为模拟图像处理，精度不⾼，稳定性差，设备笨重，操作不⽅便和⼯艺⽔平不⾼；利⽤计算机对数字图像进⾏系列操作称为数字图像处理，或计算机图像处理。
2，数字图像处理由哪些模块组成。
狭义图像处理图像分析图像理解3，数字图像处理的应⽤⽣物医学航空遥感⼯业应⽤军事公安其他第⼆章1，什么事图像对⽐度图像中最⼤亮度爲m与最⼩亮度鐸裸;之⽐；「%』％：：.2，数字图像处理包括哪两个过程？对质量有何影响？数字图像的数据量和哪些因素有关？采样量化采样间隔越⼤，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现棋盘格效应。
采样间隔越⼩，所得图像像素数越多，空间分辨率⾼，图像质量越好，但数据量⼤；量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越⾼，质量越好，但数据量⼤。
量化等级越少，图像层次⽋丰富，灰度分辨率低，质量变差。
会出现伪轮廓现象。
采样间隔量化等级3，连续图像f(x,y)与数字图像l(r,c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？答：f(x,y)表⽰⼆维图像在空间(x,y)上的幅值，数字图像l(r,c)表⽰位于图像矩阵上第r⾏, 第c列的元素幅值。
l(r,c)是通过对f(x,y)抽样和量化得来的。
f(x,y)各量是连续的，l(r,c)各量是离散的。
4，什么事灰度直⽅图？它有哪些应⽤？能从中获得图像的哪些信息？灰度直⽅图反应的是⼀幅图像中各灰度级像素出现的概率之间的关系。
应⽤：判断图像量化知否恰当；确定图像⼆值化阈值；计算图像中物体的⾯积；计算图像信息量H (熵)灰度范围，灰度级的分布，整幅图像的平均亮度。
遥感数字图像处理资料
第一章绪论1．遥感、遥感过程遥感：一种在远离目标，不与目标直接接触的情况下，通过传感器获取其特征信息，并对这些信息进行处理、分析和应用的综合性探测技术。
遥感过程：指遥感信息的获取、传输、处理，以及分析判读和应用的全过程。
2．遥感数字图像——以数字的形式存储的、离散的、适合于计算机处理的影像数据。
——数字图像的特点：（1）表现为二维阵列（网格），属于不可见图像（2）数字化、离散化（空间离散、亮度离散）3．遥感数字图像处理系统遥感数字图像处理：利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，以求达到预期目的的技术。
主要技术过程：遥感图像输入存储——〉增强——〉校正——〉解译遥感图像的数字化：指光学图像（物理图像）到数字图像的转换过程，包括采样和量化两个过程。
采样——将空间上连续的图像变换为离散的点的操作量化——将测量的灰度值用一个整数表示遥感图像的数据量估算：4．遥感数字图像的基本特点：（1）便于计算机处理和分析（2）信息损失少（3）图像抽象性强（4）图像保存方便遥感数字图像处理的特点：（1）图像信息损失小，处理精度高（2）抽象性强，再现性好（3）通用性强，灵活性高第三章遥感图像及其特征1．遥感图像的模型：可以表示为目标发射辐射量和反射辐射量之和。
2．遥感数字图像可以用多维空间来描述遥感图像空间：描述多波段遥感影像中的像素亮度值的空间分布的三维离散空间。
（行坐标X、列坐标Y、波段Z；坐标系内的每一个点代表一个像元亮度值）多光谱空间：N维坐标系，每一个坐标轴代表一个波段，坐标值为亮度值，坐标系内的每一个点代表一个像元。
3．遥感图像的信息内容——包括波谱信息、空间信息、时间信息三个方面。
（1）波谱信息：指遥感图像上不同地物之间的亮度值差异及同一地物在不同波段上的亮度值差异。
（2）空间信息：通过图像亮度值在空间上的变化反映出来的信息。
一般包括空间频率信息，边缘和线性信息、结构或纹理信息以及几何信息等。
（3）时间信息：指不同时相遥感图像的光谱信息与空间信息的差异。
遥感数字图像处理题库
理论部分一、概念解释题1.数字图像：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、以离散数学原理表达的图像2.数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果3.扫描：将一个数学虚拟网格覆盖在一幅图像上，图像的平面空间被离散化成一个个的有序的格子，然后按照格子的排列顺序依次读取图像的信息的过程4数字化：一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程4.采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作5.量化：采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。
量变是将像素灰度值转化成整数灰度级的过程6.采样定理：说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据7.直方图：是灰度级的描述，描述的是图像中各个灰度级像素的个数8.邻域：中心像素的行列成为该像素的领域9.特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。
另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间10.几何纠正：将含有畸变的图像纳入到某种地图投影11.内方位元素：表示摄影中心与相片之间相关位置的参数12.外方位元素：确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数13.GCP点：多项式纠正法地面控制点14.灰度重采样：像元灰度值根据周围阵列像元的灰度确定15.正射校正：16.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程17.大气校正：消除主要由大气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程18.地形校正：19.图像镶嵌：将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像20.辐射增强：通过改变像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法21.空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像22.频率域增强：将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像23.直方图均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像的灰度级均匀分布24.直方图规定化：为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法25.中值滤波：将窗口内的所有像素值按大小排序后，取中值作为中心像素的新值26.同态滤波：减少低频增加高频，对照度进行低通滤波，对反射度进行高通滤波，从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法27.假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量28.HIS模型：色调H是描述纯色的颜色属性，而饱和度S提供了白光冲淡纯色程度的亮度29.植被指数：是基于植被叶绿素在红色波段的强烈吸收以及在近红外波段的强烈反射，通过红和近红外波段的比值或线性组合实现对植被信息状态的表达30.主成份变换：针对多波段图像进行的数学变换方法，常用于数据的压缩或噪声的去除31.缨帽变换：适用于LANDSAT图像的多波段经验性变换方法，变换结果可以较好的突出主体地物特征32.图像融合：采用一定的方法将不同类型的数据“融合”成一幅图像，可以同时达到高的光谱分辨率和空间分辨率33.计算机分类：对遥感图像上的地物进行属性的识别和分类34.模式识别：在图像分割的基础上提取特征，对图像中的内容进行判决分类35.监督分类：即先选择有代表性的验训练区，用已知地面的各种地物光谱特征来训练计算机，取得识别分类判别规则，并以此做标准对未知地区的遥感数据进行自动分类识别36.非监督分类：即按照灰度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别37.最大似然度：38.Mahalanobis距离：是一种加权的欧式距离，它通过协方差矩阵来考虑变量的相关性39.ISODATA法分类：迭代式自组织数据分析算法40.分类后处理：为了解决光谱类和地物类的关系以及其他一些专业及专业制图的技术问题，分类后还需进行的各种处理41.生产者精度：表示实际的任意一个随机样本与分类图上同一地点的分类结果相一致的条件概率，用于比较各分类方法的好坏42.用户精度：表示从分类结果图中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面的实际类型相同的条件概率，表示分类结果中各类别的可信度43.Kappa系数：测定两幅图之间吻合度或精度的指标二、简答题1.简述模拟图像处理和数字图像处理的区别。
数字图像处理复习(参考版)
题型：选择10道20分，填空10-15道10-15分，名词解析3-4道15-20分，简答题2道20分，程序题1道10分，计算2道20分一、1、数字图像的特点：图像数据量庞大；精度高；再现性好2、数字图像的应用领域：医学：x-ray，超声波成像，CT遥感：农作物估产，地质勘探，天气预报工业：无损探伤，外观自动检查。
军事公安：巡航导弹地形识别，指纹识别，手迹鉴定考题：如医学上数字图像的应用表现在：x-ray，超声波成像，CT3、DIP的应用：电磁波，声波，超声波，电子，合成；电磁波：Gamma 射线（PET），X射线（CT），紫外线，可见光，红外（多光谱遥感），微波（雷达），无线电波（MRI）二、1、人眼的构造：锥状细胞：分辨力强，色彩；白昼视觉；杆状细胞：对低照度敏感；夜视觉（填空或选择题）2、不同照明下，人眼辨别光强度变化的能力不同。
（低照明时，亮度辨别较差（韦伯比大）高照明时，亮度辨别力好（韦伯比小）（填空题）3、马赫带效应：当亮度发生跃变时，视觉上会感到边缘的亮侧更亮些，暗侧更暗些。
在图像轮廓部分发生的主观亮度对比度加强的现象，又称为边缘对比效应。
（名词解析题）4、同时对比效应：眼睛对物体的主观亮度强烈的依赖于物体自身的背景。
当灰色物体周围是黑色背景时，主观亮度增强；当周围背景变明亮时，主观亮度会减弱。
（名词解析题）5、1）图像获取的步骤答：采样Sampling：图像空间坐标的数字化。
将空间上连续的图像变换成离散点的操作。
量化Quantization：图像函数值（灰度值）的数字化。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
2）影响采样和量化的因素答：空间分辨率：图像中可辨别的最小细节。
采样。
采样间隔越小，像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
采样间隔越大，像素数越少，空间分辨率低，图像质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；灰度级分辨率：灰度级别中可分辨的最小变化。
量化量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。
遥感 复习资料1
遥感复习参考名词解释1.数字图像：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：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：是数字图像最基本的单位。
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：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.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、滤换、彩色合成、代数运算、融合等。
6.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。
7.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。
8.图像校正：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。
1.传感器：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分，如航空摄影机，多光谱扫描仪，成像仪等。
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，存储，传输，处理到分析，判读，应用的技术。
3.电磁波谱：将各种电磁波按其波长（或频率）的大小依次排列所构成的图谱。
4.辐射分辨率：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。
5.光谱分辨率：是传感器记录的电磁波中特定波长的范围和数量。
6.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，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。
7.时间分辨率：对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。
8.采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作称为采样。
9.量化：量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。
数字图像处理复习资料
数字图像处理复习资料第1~2讲1、什么是图像、数字图像?“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。
图像（image）是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。
数字图像—又称数字化图像，是一种以二维数组（矩阵）形式表示的图像。
是对连续变化的空间图像做等间距抽样所产生的抽样点—像元点组成。
2、为什么进行图像处理？图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心里取药和实际应用或某种目的的要求。
可分为：模拟图像处理、数字图像处理、光电结合处理。
人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80％)是来自视觉所接收的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。
3、数字图像基本特点（1）处理的大多是二维信息，信息量大。
（2）数字图像传输占用的频带较宽。
（3）有很多数字图像中象素间的相关性较大，冗余比较多，有利于压缩。
（4）对三维景物图像的理解一个视角的二维图像通常是不够的。
（5）数字图像处理后的图像很多情况下是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
4、步骤5、与光学图像处理方法相比数字图像表示方法的优点（1）、便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理各种数据的。
采用数字形式表示图像，便于计算机处理。
因此，与光学影像处理方式相比，数字图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。
（2）、图像信息损失低：由于数字图像是用二进制表示的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像失真。
而模拟方法表现的图像会因多次复制而使图像质量下降。
（3）、抽象性强：尽管不同类别的数字图像，有不同的视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用图像专家系统。
6、影像几何畸变的因素遥感影像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。
遥感图像数字处理与分析知识要点
遥感图像数字处理与分析知识要点围绕遥感基础知识-数字图像处理与分析总体框架来组织相关内容要点。
其中，第一、二、三章介绍遥感数字图像处理、主要成像方式、存取及表示基础知识，是图像处理、理解及分析的起点；第四、五、六、七章常用遥感数字图像处理方法，应视具体遥感数字图像处理要求有所选择；第八章图像分割是图像处理高级方法，是灰度拉伸、变换、滤波等数字图像增强方法的综合应用，为进一步深入学习和掌握决策树、面向对象及专家系统等高级分类技术奠定基础；第九章图像分类是图像处理的主要目的和最终成果第一章概论图像、遥感数字图像、照片与遥感数字图像区别、遥感数字图像处理及观点图像：物理世界中客观对象的相似性描述，包含客观对象的信息，是人们最主要的信息源数字图像：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、以离散数学原理表达的图像遥感数字图像：数字形式表示的遥感图像遥感数字图像和照片的差异：遥感图像处理：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的过程遥感数字图像处理的观点：连续方法：我们感兴趣的图像源自物理世界，服从可用连续数学描述的规律，具有连续性，连续数学方法，频率域（高通滤波、低通滤波等）离散方法：数字图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，离散数学方法，空间域（点运算算法-灰度变换、直方图修正；邻域去噪算法-图像平滑、锐化等）第二章遥感数字图像的获取和存取数字扫描和数字摄影、数字化（重采样和量化）及意义、遥感数字图像级别、存储格式及元数据、传感器分辨率数字扫描：在遥感平台前进过程中，进行横向（与飞行方向垂直）行扫描来获取地物目标反射或辐射的电磁波信号，逐行记录成像特点：能以分割得相当精确的波段通道，分别收集和记录地物目标的电磁波信号数字摄影：地物目标反射的太阳辐射通过相机镜头投射到感光胶片上发生光化学反应，经过形成潜影、显影、定影和放印等过程而获得图像特点：瞬间成像，图像几何特征服从中心投影成像规律，可形成模拟图像（传统胶片照相机）和数字图像（数码相机），相片灰度反映了地物反射或辐射电磁波的强弱，工作波段：紫外、可见光、红外、多光谱，工作时间：白天，遥感平台：地面和航空平台采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作重采样：根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程量化：将像素灰度值转换成整数灰度级的过程数字化的意义：通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。
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3。
4彩色增强彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色标准假彩色影像彩色变换的概念及应用4。
多光谱变换图像运算：加法运算、差值运算、比值运算的概念及应用植被指数主成分变换的目的和特点缨帽变换概念和特点（图像分析）最小噪声分离变换：目的、实现、特点•主分量变换（PCT)的原理和特点•缨帽变换的物理意义•MNF变换的特点5遥感影像融合概念、目的多光谱影像与全色波段影像融合：目的多光谱影像与全色波段影像融合的基本过程常用遥感影像融合算法：HSI变换法、主分量变换(PCT）法的基本原理6.遥感数字影像误差校正和配准辐射校正，系统辐射校正、大气校正的概念几何校正的概念几何粗校正的概念几何精校正的概念几何精校正的一般步骤、两个基本环节灰度值的重采样，三种方法多项式纠正法的基本原理控制点的选择•遥感图像为何要进行辐射校正和几何校正?•影像重采样的方法有哪些,各有何特点？•几何校正控制点在数量和分布上有何要求？7。
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第一章：1.冈萨雷斯定义图像是对客观对象的一种相似性的描述或写真，包含了被描述或写真对象的信息，其英文为image，辅助性定义，是以某一技术手段再现于二维画面上的视觉信息，是二维数据阵列的光学模拟。
图像分为数字图像和模拟图像。
2.数字图像的基本单位是像素（像元），图像像素是长宽大小相等的方格，具有特定的空间位置和属性特征，像素的基本属性特征为像素值。
3.遥感数值图像是一数学形式存储和表达的遥感图像。
遥感数值图像中的像素值又称为亮度值（灰度值、灰度级）。
4.遥感数值图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感数值图像中的像素进行系列操作的过程。
5.遥感数字图像处理的内容包括：1）图像增强:使图像更容易理解。
2）图像矫正：使图像信息尽可能地反应实际地物的辐射信息、空间信息和物理过程。
3）信息提取：提取地物的空间分布格局信息。
6.遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统。
硬件系统是进行图像说必须的设备（包括计算机，数字化设备，存储设备，现实和输出设备，操作台），软件系统指进行图像处理的各种程序（如ERDAS/PCI/ENVI/ER）。
第二章7.遥感平台是传感器的载体，有近地面，吊车，飞船，飞机，卫星等。
8.传感器又称为遥感器，是手机和记录电池辐射能量信息的装置。
9.根据数据记录方式，传感器类型可分为成像方式和非成像方式两大类。
成像传感器按成像原理分为摄影成像和扫描成像。
10.摄影成像方式的传感器主要是摄影机，包括框幅摄影机，缝隙摄影机，全景摄影机，多光谱摄影机等，在快门打开后几乎瞬间同时接受目标的电磁波能量，聚焦后记录下来称为幅影像。
现在常用的数码照相机就是摄影成像。
最初的摄影成像方式与传统照相机成像方式不一样。
用数码照相机进行拍照摄影，可直接产生数字图像。
11.传感器按烧面方式又可分为两种：目标扫面传感器和影响面扫面传感器。
12.按电磁波在真空中波长或频率的顺序将波长划分成波段，每一波段为一个波长范围，按使用的刚做波段，可将传感器分为紫外，可见光，红外，微波，多波段等类型。
13.传感器分辨率指标有是个：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率和时间分辨率。
14.空间分辨率指遥感图像上能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。
15.像素是将地面信息空间离散化而形成的格网单元，在遥感图像中，像素大小的单位为米。
16.视场角是传感器的受光范围，也称为立体角，它与摄影机的四角和扫描仪的扫描宽度含义相同。
17.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称为时间分辨率。
时间分辨率的两个指标：一个是传感器本身设计的时间分辨率，受卫星运行规律影响，不能改变；另一个是根据应用要求人为设计的时间分辨率，它等于或小于卫星传感器本身的时间分辨率。
因此有重返周期和重复周期。
18.重复周期又称回归周期。
19.重返周期：是卫星经过同一个星下点的时间间隔，指首次拍摄某地后依然能够利用传感器的侧摆角拍摄到此地的影响所需要的时间间隔，即利用微信的侧摆快速拍摄同一地点图像所需要的最短时间。
ndsat卫星的重复周期为16天，中国的环境一号卫星，重返周期为4天，重复周期为31天。
21.元数据是关于数据的数据，是重要的信息源，没有元数据，图像就没有使用价值，元数据又称为头文件。
22.多数遥感图像的元数据文件为文本格式；部分图像为二进制格式或随机文件格式，需要使用特定的软件工具才能阅读。
23.遥感图像的通用格式有三种：BSQ.BIL和BIP。
第三章24.反应图像平均信息的统计参数:1）均值：像素值得算数平均值，反应的是图像中地物的平均反射强度，大小由图像中的主体地物的波普信息决定。
2）中值：指图像所有灰度级按搞的顺序排列后处于中间的值，当灰度级数为偶数时，则取中间两个灰度值得平均值，由于一般遥感图像的灰度级都是连续变化的，因为在大多数情况下，总之可通过最大灰度值和最小灰度值来获得。
3）众数：图像中出现最多次数的灰度值，反映了图像中分布较广泛的地物的能量。
4）矩：表示随机变量的某种成分。
25.反应图像变化信息的统计参数：1）方差：表示像素值得离散程度，分量图像的信息量大小。
26.对比度：是一个单波段图像中敏感区域最亮的白和最黑的黑之间不同灰度级的测量，指一幅图像灰度反差的大小，常用来表述灰度值的总体变化情况。
27.直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级的像素个数。
28.直方图的性质：1）直方图反应了图像中的灰度分布规律。
2）任何图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图。
）如果一幅图像仅包括两个相连通的区域，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是则两个区域的直方图之和。
4）由于遥感图像数据的随机性，在图像像素数足够多且地物类型差异不是非常悬殊的情况下，遥感图像数据服从或接近于正太分布。
第四章（前6段，最佳图像拉伸，直方图均衡化）29.色彩是物体的性质，是光的性质，色彩与观察有关，是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，色彩的三个蛀牙相关要素是：光源，物体和观察者。
30.色彩模型：是将数字分配改色彩的系统，目的是按照某种标准利用基色来表示颜色。
31.常用的色彩模型有：RGB（红、绿、蓝）模型，CMYK（青，品红，黄，黑）模型，HSI(色调，饱和度，强度)模型，LAB（也称为CIELAB）模型，光学遥感中使用的是RGB模型和HSI模型。
32.RGB模型：在彩色监视器和彩色摄像机等领域，用于图像的显示；HSI模型，用于图像的显示和处理;CMY模型:在彩色打印机上，用于图像的打印输出。
33.人眼对黑白密度的分辨能力有限，大致只有10个灰度级，对彩色图像的分辨能力则要高的多。
34.彩色图像可以分为真彩色图像和假彩色图像。
真彩色图像上的颜色与人眼视觉锁看到的真实地物的自然颜色基本一致。
假彩色图像是图像上的色相与实际地物色相不一致的图像。
35.彩色合成包括伪彩色合成，真彩色合成，假彩色合成和模拟真彩色合成。
这些彩色合成方法往往又被称为彩色增强。
36.假彩色合成：是人工合成的非物质原有天然颜色的颜色，假彩色合成是最常用的一种图像合成方法。
37.假彩色合成选用的波段应该以地物的光谱特征作为出发点，通过不同的波段合成方式来突出不同的地物信息。
38.在TM图像中，波段2绿波段（0.52-0.60um）波段3红波段）0.63-0.69um），波段4近红外波段（0.76-0.90um），对4，3，2波段分别赋予红，绿，蓝色合成的假彩色图像称为标准假彩色图像。
标准假彩色图像突出了植被，水体，城乡，山区，平原等特征，植被为红色，水体为黑色或蓝色，城镇为深色，地物类型信息丰富。
39.由于蓝光容易受大气中气溶胶的影响图像质量较差，有些传感器舍弃了蓝波段，因此无法得到真彩色图像。
这时，可通过某种形式的运算得到模拟的红，绿，蓝三个通道，然后通过彩色合成产生近似的真彩色图像。
第五章：39.图像校正包括像素位置的小镇和图像像素值得校正两部分。
40.用户试试的辐射校正包括三部分内容：传感器端的辐射校正，大气校正和地表辐射校正。
41.在可见光遥感和红外遥感中，传感器接受到的地物辐射来自于地表，42.立体角：点状物体辐射通常是以球面波的形式向外均匀传播能量的，立体角用来度量一个方向上某个面接受的辐射通量的大小。
一个锥面所围成的空间部分称为立体角。
立体角是以锥的顶点为圆心，半径为1的球面被锥面所截得的面积S来度量的，度量单位称为立体弧度。
设r为截面到点源的距离，那么立体角为s/r^2.43.反射率是反射能量与入射能量的比值。
反射率是指在一表面上反射光通量的比率。
44.辐射误差产生原因有两种：1）传感器的响应特性2）大气3）太阳辐射4）其他误差。
45.传感器端的辐射校正又称传感器校正，对于卫星遥感图像来说，又称为大气顶面辐射校正，辐射定标或大气上界辐射校正。
46.辐射校正后的数据，可以是辐亮度，也可以是反射率。
第六章47.在图像处理中，图像变化可以理解为达到某种图像处理目的而使用的数学变换方法。
常用的五种方法:1)傅里叶变换2）波段运算3）K-L变换4）缨帽变换5）彩色变换48.傅里叶变化是图像处理中一种有效而重要的方法，主要用于周期性噪声的去除，图像修复，纹理分析。
49.波段运算包括代数运算（加减乘除）和逻辑运算。
波段运算是根据地物本身在不同波段的灰度差异，通过不同波段之间简单的代数运算产生了新的特征，来达到突出感兴趣的地物信息，压抑不感兴趣的地物信息的图像增强方法。
进行波段运算后，图像的数值范围可能超过了显示设备的数据范围，因此，在显示前往往需要进行灰度拉伸。
遥感图像处理软件在图像显示的时候往往会自动进行灰度拉伸，以满足显示的要求。
波段运算在遥感图像处理中具有重要的意义，遥感图像数据量大，常规的统计放大往往无法使用，及时能使用也需要计算机具有很高内存。
因此，为了提高信息提取效率，往往根据不同地物的光谱特征的差异，利用波段运算来构建不同的波段指数，将复杂的统计运算转变为单纯的代数运算。
50.波段运算对每个像素进行计算，因此参加运算的图像其空间坐标和大小必须完全相同，参与波段运算的数据，可以是单个波段，多个图像波段，常数或文件。
如果是两个图像文件间断的运算，图像文件中的波段数目和顺序必须相同。
51.加法运算：基本公式为B=B1+B2 加法运算主要用于对同一区域不同时段图像求平均，这样可以减少图像的加性随机噪声，或者获取特定时段的平均统计特征。
进行加法运算的图像的成像日期不应相差太大。
52.差值运算：基本公式B=B1-B2 差值图像提供了不同波段或不同时相图像将的差异信息，在变化莫测，动态监测，运动目标监测与跟踪，图像背景消除，不同图像处理效果的比较及目标识别等工作中应用较多。
53.乘法运算：基本公式：B=B1×B2 乘法运算可用来遮掉图像的某些部分，这个操作称为图像掩膜。
54.植被指数是对地表绿色植物生长状况和分布特征的简单，有效和经验型的度量，是两个或多个光谱波段的线性或非线性的组合。
MODIS提供地表植被指数产品，可从相关网站下载。
55.植被指数是波段运算的典型应用，通常用红色波段和近红外波段的组合来设计植被指数。
56.常用的植被指数有五种：1）比值植被指数2）归一化植被指数3）差值植被指数4）土壤调整植被指数5）增强植被指数57.K-L变换有多种称呼，如K-L变化，霍特林变换，主成分分析等。
主成分分析PCA。
58.K-L变换的基本性质如下，1）总方差的不变性2）正交性3）从主成分分向Y 中删除后面的（k-p）个成分只保留前p(p≦k)个成分时所产生的误差满足平方误差最小的准则。
59.对TM的8个波段的多光谱图像进行主成分分析，然后把得到的第1.2，3主成分图像进行彩色合成‘1，可以获得信息量非常丰富的彩色图像。