遥感数字图像处理
遥感数字图像处理
第一章：图像（对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述）。
数字图像（被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和明暗程度都不连续的、用离散数学表示的图像）。
数字图像处理（将图像转换成一个数据矩阵存放在图像存储器中，然后再利用数字计算机，或其它的大规模集成数字器件，对图像信息进行数字运算或处理，以提高图像的质量或达到人们所预期的其它效果）。
数字化（将一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程，包括“扫描”、“ 采样”与“量化”三个步骤）。
采样（在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值）。
量化（将采样时测量的灰度值转化成整数表示）。
第二章：直方图（以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图）。
邻域（对于任一像素（i，j），集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}叫做该像素的邻域）。
局部处理（对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(i,j)中的像素值确定。
这种处理称为局部处理）。
点处理（在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理）。
大局处理（在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理）。
特征空间（把从图像提取的m 个特征量y 1 ，y 2 ，…，y m，用m维的向量Y＝[y 1 y 2 …y m ]t表示称为特征向量。
对应于各特征量的m维空间叫做特征空间）。
特征提取（获取图像特征信息的操作称作特征提取）。
第三章：像点位移（地面起伏引起投影点相对于基准面上垂直投影点的像点产生的直线位移）。
全景面（红外机械扫描仪以及采用CCD 直线阵列作为检测器的推帚式传感器的每一条扫描线都相当于中心投影，其成像面相当全景缝隙摄影机的投影面，是一个圆柱面，称之为全景面）。
内方位元素（表示摄影中心与相片之间相关位置的参数，如像主点在像平面坐标系中的坐标x 0，y 0，摄影中心到相片的垂距f）。
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
遥感数字图像处理1.图像(image)就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。
就是人们最主要的信息源。
2.数字图像指数字存储的、用计算机直接处理的图像,就是空间坐标与图像数值不连续的、用离散数值表示的图像,在计算机内部,数字图像表现为二维阵列(网格),属于不可见图像。
3.什么就是遥感数字图像,模拟图像(图片)与遥感数字图像有什么区别？遥感数字图像就是以数字形式存储与表达的遥感图像。
模拟图像:又称光学图像,以胶片、相纸等硬拷贝形式存储的图像。
图像就是自然景物的反映,人眼感知的景物一般就是连续的,照相机(非数码式)拍摄形成的照片也就是连续的,两者均称之为模拟图像。
广义的模拟图像还包括绘画。
区别:模拟图像的显著特点就是连续性: ①空间位置的变化就是连续的②每一空间位置上的亮度、色彩变化就是连续的③符合数学上微积分连续性的定义数字图像的特点:便于计算机处理与分析;图像信息损失低;抽象性强。
4.什么就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)转换与数模(D/A)转换。
图像转换的另一种含义就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、离散余弦变换与小波变换等。
②数字图像校正。
主要包括辐射校正与几何校正两种。
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。
图像增强处理不就是以图像保真度为原则,而就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。
5.、什么就是图像增强？主要目的就是什么？主要有哪些方法？图像增强:使用多种处理方法压抑、去除噪声,增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息,使图像更容易理解、解译与判读。
遥感数字图象处理课件.ppt
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像 处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
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。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2）答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。
（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。
例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理南京信息⼯程⼤学复习参考资料——数字图像处理绪论遥感数字图像：以栅格形式组织，每⼀个栅格即是⼀个象元，每⼀个象元有⼀个值，记录地表反射发射的能量。
数字图像：⼀种空间坐标和灰度值均不连续，以离散数学原理表达的图像。
模拟图像：⼀种空间坐标和灰度连续变化，计算机⽆法直接处理的图像。
分辨率：在显⽰设备上的象元数或影像中单个象元所代表的地物⾯积。
相同空间分辨率的影像可以⽤不同的⽐例尺表⽰。
数字图像处理：⽤计算机处理或解译图像从⽽获得某种预期效果。
包括：1.图像校正2.图像增强3.图像分类、参数反演第⼀章图像校正图像校正定义：机载和星载传感器记录的影像数据包含有⼏何和象元灰度的误差，纠正这些误差的过程叫做图像校正。
辐射误差：象元值不能真实反映地表物反射、辐射的能量。
辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度⾥的各种失真的过程。
影响因素：1.传感器故障或灵敏度2.地形影响3.⼤⽓影响⼏何校正：在象元相对位置和地物相对位置的不正确产⽣的误差，对这个误差校正的过程。
产⽣⼏何畸变的因素：1.传感器：内部因素（像主点偏移等，属⼏何粗校正）、姿态、运⾏状态（⾏⾼、航速、俯仰、侧滚、偏航）2.⼤⽓折射和太阳不同季节的⼊射辐照度不同3.地⾯因素：地形起伏、地球曲率、地球⾃转（消除⼏何误差需要数据处理中⼼的系统参数，如：地表曲率、传感器运动状态。
但仍有误差需要终端⽤户来消除）⼏何校正的步骤：1.准备⼯作和遥感影像的输⼊(确定GCPs的位置：影像上地理坐标已知的象元)2.计算并检测转换模型模型包括：仿射坐标模型（即共线⽅程，精密但复杂需要GCPs⾼程值）、多项式模型多项式模型阶数确定：在最⼩均⽅根误差的条件下尽量底次幂均⽅根误差（RMS）：输⼊与转换后的GCP坐标距离3.产⽣含有新坐标信息的头⽂件的输出影像4.重采样象元来形成新的格⽹5.核定结果6.校正后的影像输出GCPs选择标准：选择GCPs⽅法：已知地图或影像、GPS接收机1.在图像上有明显、清晰的定标位置2.GCP地物不随时间变化3.满幅均匀选择4.复杂地形多选，简单地形少选5.靠近图像边缘尽可能选6.⾜够多的点（>30，⾄少为（n+1）（n+2）/2；n为多项式阶数）（误差在0.5个象元以内）重采样：内插计算象元值的过程。
遥感数字图像处理(ERDAS)
• 色彩变换（RGB-IHS）
– 将图像从红绿蓝彩色空间转换到以亮度、色度、 饱和度为定位参数的彩色空间，以便使图像颜 色与人眼看到的更接近。
• 指数计算
– 应用一定的数学方法，将遥感图像中不同波段 的灰度值进行各种组合运算，计算反映矿物及 植被等的常用比率和指数（植被指数，裸露指 数等）
傅立叶变换
植被指数： 水体指数： 建筑指数：
专题制图输出
根据工作需要和制图区域的地别特点，进行地图四面的整体设计，设计内 容也括图幅大小尺寸、图面布置方式、地图比例尺、图名及图例说明等； 需要淮备专题制图输出的数据层，也就是要在窗口中打开有关的图像或图 形文件； 启动地图编辑器，正式开始制作专题地图； 确走地图的内图框，同时确定输出地图所也含的实际区域范围，生成基本 的的制图输出图面内容： 在主要图面内容周围，放置图廓线、格网线、坐标注记，以及图名、图例、 比例尺、指北针等图廓外要素； 设首打印机，打印输出地图。
20 20
250/500/1000
产品
蓝
绿
红
近红外
短波红外
中波红外
热红外
全色
Landsat-7
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1
1
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Spot-4
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Modis
36
产品
多光谱数据
PAN数据
备注
全景范围
SPOT-2/4
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用摘要：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用变得越来越广泛。
数字图像处理技术可以提取和分析遥感图像中的各种信息，帮助用户更好地理解并解释遥感图像。
本文将介绍数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用，包括图像增强、目标检测和分类以及影像图像处理等方面的内容。
1. 引言遥感图像解译是对获取的遥感图像进行信息提取和分析，以获取地表或大气某些特征的过程。
数字图像处理技术作为一种重要的数据分析工具，可以在遥感图像解译中发挥重要作用。
数字图像处理技术可以对遥感图像进行增强、分割、分类等处理，从而提取出有用的信息。
2. 图像增强图像增强是数字图像处理技术中的一种重要操作，它可以改善遥感图像的视觉质量和信息内容。
图像增强技术主要包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波和频域滤波等方法。
通过这些方法，可以提高遥感图像的对比度、去除噪声以及增强图像的细节等。
例如，当遥感图像中存在较强的噪声时，可以应用空域滤波方法来抑制噪声并增强图像的细节。
3. 目标检测和分类目标检测和分类是遥感图像解译的重要任务之一。
数字图像处理技术可以用来检测和分类遥感图像中的地物目标。
目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位感兴趣目标的过程，而目标分类则是将感兴趣目标分为不同的类别。
目标检测和分类依赖于特征提取和分类器的选择。
数字图像处理技术可以通过应用边缘检测、纹理分析、颜色特征提取等方法来提取目标特征，并应用分类算法来自动识别和分类地物目标。
4. 影像图像处理影像图像处理是遥感图像解译中的一个重要方面。
遥感图像通常具有高分辨率和大量的信息，因此需要应用数字图像处理技术来处理和分析这些图像。
例如，图像拼接技术可以将多幅低分辨率图像拼接成一幅高分辨率图像，从而提高地物目标的识别能力。
图像匹配和配准技术可以将多幅遥感图像进行配准，以便进行地物变化监测和地表覆盖分类等应用。
5. 数字图像处理技术的挑战和发展方向虽然数字图像处理技术在遥感图像解译中取得了显著成果，但仍然存在一些挑战。
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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.遥感图像分类
遥感图像计算机分类的概念、基本原理、一般步骤
监督分类、非监督分类的概念
非监督分类的方法：K-均值法的算法，ISODATA
监督分类的一般步骤，主要方法
最小距离法,平行管道法,最大似然法的基本思想
8.分类后处理
主要目的：消除类别噪声、类别统计、精度评价
众数分析、少数分析、类聚块、类过滤的目的
分类精度的评价：混淆矩阵法
总体精度、生产者精度、用户精度的计算
遥感影像变化检测：流程
面向对象影像分类
图像分割
图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域
传统的图像分割技术：
①基于像素灰度值的分割技术
②基于区域的分割技术
③基于边界的分割技术
纹理
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种规律性纹理的组成：
①一是组成图像纹理的基元
①一是这些基元之间的空间分布关系。
图像纹理一般用纹理中相邻像素之间的灰度变化及纹理基元模板来描述
分析和测量纹理的算法：
纹理分析的自相关函数方法
灰度共生矩阵的纹理分析
数学形态学：
腐蚀和膨胀
开运算和闭运算
第1章概论 P10
5.什么是空间域图像处理?什么是频率域图像处理？
6.图像增强的主要目的是什么?主要方法有哪些？
第2章遥感数字图像的获取和存储 P37
2.什么是图像的采样和量化?量化级别有什么意义?
6.遥感数字图像产品有哪些数据级别?
7.什么是遥感图像的元数据?包括哪业主要的参数?
8.以TM图像为例，写程序实现图像在BSQ、BIL和BIP之间的转换。
11.怎么计算图像文件的大小?
第3章遥感数字图像的表示和统计描述 P57
1.遥感图像模型是什么?有什么意义?
2.遥感图像如何用数字表示?
3.图像的统计特征有什么作用?
4.单波段图像的统计特征有哪些?常用的多波段图像的统计特征有哪些？
5.图像直方图有什么作用?可以通过直方图计算哪些图像参数？ 5
6.窗口与邻域两个概念有什么区别?
10.举例说明什么是共生矩阵?常用的基于共生矩阵纹理参数有哪些？
第4章图像显示和拉伸 P86
1.为什么要进行数字图像的显示?显示的值与存储的值相同吗?两者有什么关系?
4.为什么要进行彩色合成?有哪些主要的合成方法？
5.假彩色合成与伪彩色合成的差异是什么?
8.图像拉伸有哪些方法?优点是什么？
10.直方图均衡化采用什么转换函数?
11．直方图规定化的基本原理是什么?试举例说明。
第5章图像校正 P122
1.辐射校正的主要内容是什么?
4.对于大气和太阳辐射引起的遥感图像的辐射误差，相应的校正方法有哪些? 8.简单的大气校正方法有哪些?基本假设是什么?
12．遥感图像几何精纠正的目的和原理是什么?
13．试述用多项式方法纠正TM图像的主要步骤和应注意问题？
14.怎么从图像中有效地选择地面控制点?
15.什么是图像的重采样?常用的重采样方法有哪些？各有什么特点？
第6章图像变换 P149
2.傅里叶变换的基本工作流程是什么?怎么解释频率域图像？傅里叶变换的主要作用是什么?
3.主成分变换算法的性质有哪些?工作流程是什么?怎么确定主成分的个数，怎么解释主成分?
4.缨帽变换的基本原理是什么?有什么优缺点?缨帽变换的结果怎么解释？
5.代数运算的目的是什么?
6.加法运算、差值运算、乘法运算、比值运算在遥感图像处理中各有什么作用?
7.什么是植被指数?有哪些基本的表达方式?
8.图像处理中常用的彩色模型有哪些?
9.如何由RGB模型转换为HSI模型?怎么应用彩色变换进行不同分辨率图像的融合?
第7章图像滤波 P177
1.图像滤波的主要目的是什么?主要方法有哪些？
2.图像噪声有哪些主要类型?主要特点是什么?
3.什么是图像平滑?试述均值滤波与中值滤波的区别。
4.对下图作3×3的中值滤波处理，写出处理结果。
5 .对上图作3×3的均值滤波，并比较均值滤波与中值滤波的差异。
7.什么是图像锐化?图像锐化有几种方法?
10.定向检测常用的模板有哪几种?如何进行水平方向、垂直向边缘的检测？
11.频率域滤波的主要滤波器有哪些?各有什么特点？
12.什么是同态滤波?其基本原理和操作步骤是什么？
第9章遥感图像分类 P257
2.遥感图像分类的基本原理是什么?
3.遥感图像分类流程。
4.什么叫非监督分类?有哪几种主要方法?
5.监督分类与非监督分类的区别。
‘
7.什么是训练区?选择训练区应该注意哪些问题?
8.监督分类的主要方法有哪些?各有什么特点？
11．简述分类精度评价的概念与基本方法。
12．图像分类后处理包括哪些工作？
13.用遥感软件对图像进行非监督分类，采用K-均值和ISODATA分类法，比较不同输入参数的分类结果。
选择 20（2x10）；填空 20（1x20）；
名词解释 15（3x5）；简答 25（5x5）；
分析应用 20（4x5）：卷积运算，直方图，几何校正，辐射增强，后处理与精度评价
，多光谱空间。