【遥感原理与应用】复习期末考试整理

第一章 绪论

? 什么是遥感？

广义上：泛指一切无接触的远距离探测，实际工作中，只有电磁波探测属于遥感范畴。

狭义上：遥感探测地物基本原理：遥感是应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。现代遥感:特指在航天平台上，利用多波段传感器，对地球进行探测、信息处理和应用的技术。 ? 电磁波的传输过程

PxYBRXQ 。SOt0ure 。MDGVcH2。 ? 遥感技术系统

遥感技术系统是实现遥感目的的方法论、设备和技术的总称。MR4gQja 。im8FEKh 。l0lznrK 。

遥感技术系统主要有：①遥感平台系统②遥感仪器系统③数据传输和接收系统④用于地面波谱测试和获取定位观测数据的各种地面台站网；⑤数据处理系统。⑥分析应用系统。? 遥感应用过程

1.问题声明(分析问题、假设建模、指定信息需求）

2.数据收集（遥感、实地观测）

3.数据分析（目视解译、数字图像处理、可视化分析、测试假设）

4.信息表达（数据库、误差报告、统计分析、各类图件）

? 遥感的发展趋势

高分辨率、定量化、智能化、商业化

第二章 电磁波及遥感物理基础

? 电磁波、电磁波谱（可见光谱）

遥感之所以能够根据收集到的电磁波来判断地物目标和自然现象，是因为一切物体，由于其种类、特征和环境条件的不同，而具有完全不同的电磁波反射或发射辐射特征。电磁波是一种横波。

电磁波的几个性质：

一般的光探测器或感光材料只对光强度有响应，因而只能感受到光波场的振幅信息，对相位信息则无响应。

干涉（interfere ）

频率相同、振动方向相同、相位差恒定的两列光/波相遇时，使某些地方振动始终加强（显得明亮），或者始终减弱（显得暗淡）的现象，叫光/波的干涉现象。应用：雷达、InSAR

太阳辐射（solar

radiation ） 发射（Emission ） 吸收（Absorption ） 散射

（Scattering ）

反射（Reflection ）

衍射（diffraction）

光的衍射（Diffraction）指光在传播路径中，遇到障碍物或小孔（狭缝）时，偏离直线绕过障碍物继续传播的现象。

偏振（polarization）

横波在垂直于波的传播方向上，其振动矢量偏于某些方向的现象。

偏振在微波技术中称为“极化”，一般有四种极化方式：HH、VV、HV、VH。

应用：偏振摄影和雷达成像

电磁光谱：

热辐射:物体受热后由于内部原子的复杂运动而对外发射出辐射并向四周传播，这种因热引起的以电磁波的形式发射并传递能量的过程称为热辐射。

?发射率/比辐射率（据此对辐射源进行分类）

发射率（emissivity）：目标物体的辐射量与该物体同温度下的黑体辐射量之比。（光谱辐射比ε）

据此对辐射源进行分类：绝对黑体、灰体、选择性辐射体、理想反射体（绝对白体）

?黑体

绝对黑体：对任何波长的电磁辐射都全部吸收。

普朗克（Planck）定律

斯特藩-波尔兹曼（Stefan-Boltzmann）定律:用此公式概略推算出物体的总辐射能量或绝对温度。

应用：热红外遥感。

维恩位移定律：黑体的绝对温度增高时，它的辐射峰值波长向短波方向位移。

应用：选择遥感器最佳波段

特性：曲线互不相交，温度越高，所有波长上的波谱辐射通量密度也越大。在微波波段，黑体的微波辐射亮度与温度的一次方成正比。

Radiant flux（辐射通量）、Radiant intensity（辐射强度/发光度）、Radiance（辐射亮度/辐射率）、Irradiance （辐射照度）、Radiant exitance/Radiant emittance（辐射出射度）

辐射通量：单位时间内的辐射能量，也称辐射功率Φe（W）

辐射强度/发光度：单位立体角的辐射能量Ie（W?sr?1）

辐射亮度/辐射率：单位投影面积、单位立体角的辐射通量Le（W?sr?1?m?2）

假定有一面源辐射，向外辐射的强度随辐射方向而不同，则在指定方向上，单位立体角内，单位投影面积上的辐射通量，即为辐射亮度。

辐射照度：入射到一个表面上的能量，也称入射通量密度Ee（W?m?2）

辐射出射度：从一个表面上发射出的能量Me（W?m?2）

?辐射温度、亮度温度

辐射温度：如果实际物体的总辐射出射度（包括全部波长）与某一温度绝对黑体的总辐射出射度相等，则黑体的温度称为该物体的辐射温度，或等效黑体温度。

由于一般物体都不是黑体，其发射率总是小于1的正数，故物体的辐射温度总是小于物体的实际温度，物体的发射率越小，其实际温度与辐射温度的偏离就越大。

亮度温度：若实际物体在某一波长下的光辐射度（即光谱辐射亮度）与绝对黑体在同一波长下的光谱辐射度相等，则黑体的温度被称为实际物体在该波长下的亮度温度。简称亮温，可以通过反解普朗克公式获得。

辐射温度与亮度温度的区别：

辐射温度：所有波长的表征温度。

亮度温度：特定波长的表征温度。

在微波遥感中常用亮度温度，而在红外遥感中较多的用到辐射温度。

?太阳辐射光谱的特点

1.太阳光谱是连续的；大气上界的辐射特性与黑体基本一致。

2.紫外到中红外波段区间能量集中、稳定；遥感主要利用可见光、红外波段等稳定辐射，太阳活动对其没有太大的影响。

3.海平面处的太阳辐射照度分布曲线与大气层外的曲线有很大不同，这主要是地球大气层对太阳辐射的吸收和散射造成的。

?大气对太阳辐射的影响主要有哪些？

瑞利散射：主要由大气中的原子和分子，如N2，CO2，O3和O2分子等引起的。

米氏散射：主要由大气中的微粒，如烟、尘埃、小水滴及气溶胶等引起。

无选择性散射：散射强度与波长无关，即对发生无选择性散射的波段，任何波长的散射强度都相同。由于云雾中水滴直径比可见光波长大很多，所以无论从哪个角度看，云都是白色的。

?大气对太阳辐射的散射影响

自然现象：瑞利散射强度与波长的四次方成反比，因此，波长更短的紫光、蓝光比波长更长的黄光尤其是红光散射更强。结果，使天空呈淡蓝色。实际上是所有可见光经过散射混合的结果，主要是蓝光和绿光。

当我们凝视太阳的时候，没有发生散射的波长较长的红光和黄光直接可见，因此，太阳呈微黄色。

?程辐射

大气程辐射：从高空对地面进行探测的传感器，入射进来的除了有地表反射光和地表热辐射的光以外，还包含有在传感器视场内的大气的散射光。这种大气散射光称为大气程辐射。

由气体分子和气溶胶的散射光组成的，它们的光谱特性反映了大气的状态。

?大气窗口

0.30~1.15μm大气窗口：这个窗口包括全部可见光波段、部分紫外波段和部分近红外波段，是遥感技术应用最主要的窗口之一。

1.3~

2.5μm近红外窗口。

3.5~5.0μm中红外窗口。

8~14μm热红外窗口：透射率为80%左右，属于地物的发射波谱。

1.0mm~1m微波窗口。

?地物的三种反射类型

镜面反射（Specular reflection）：当入射能量全部或几乎全部按相反方向反射，且反射角等于入射角，称为镜面反射

漫反射（Diffuse reflection）：当入射能量在所有方向均匀反射，即入射能量以入射点为中心，在整个半球空间内向四周各向同性的反射能量的现象，称为漫反射。

朗伯体：一个完全的漫射体称为朗伯体（Lambertian）。从任何角度观察朗伯体表面，其辐射亮度都相同。

判断：若表面相对于入射波长是粗糙的，即当入射波长比地表高度小或比地表组成物质粒度小时，则表面发生漫反射

方向反射（Directional reflection）：反射具有明显的方向性，即方向反射。

镜面反射可认为是方向反射的一个特例。

?植被、水、土壤的光谱特性（会画、会描述）

植被光谱特性

1.蓝、红波段为吸收带

2.绿波段为弱反射带

3.近红外波段有强反射带，但含水量造成反射吸收

植被光谱特征：

可见光波段（0.4~0.76μm）：0.55μm（绿光）处有一个小的反射峰；两侧0.45μm（蓝）和0.67μm（红）则有两个吸收带。这一特征是由于叶绿素对蓝光和红光的吸收作用强，而对绿光的反射作用强造成的。

近红外波段（0.7~0.8μm ）：有一反射“陡坡”，至1.1μm 附近有一峰值，形成植被独有的特征。这是由于植被叶细胞结构的影响，除了吸收和透射的部分而形成的高反射率。中红外波段（1.3~2.5μm ）：受绿色植被含水量的影响，吸收率大增，反射率下降，特别以1.45μm 、1.95μm 和2.7μm 为中心形成水的吸收谷。。 水体光谱特性：

蓝、绿波段为反射带

近、中红外波段为完全吸收带

水体的反射主要在蓝、绿波段，其它波段的吸收都很强，特别到了近红外波段，吸收就更强。因此，在遥感影像上，特别是近红外影像上，水体呈黑色。但当水体中含有其它物质时，反射光谱曲线会发生变化。

水中含泥沙时，由于泥沙的散射，可见光波段反射率会增加，峰值出现在黄红区。

水中含叶绿素时，近红外波段明显抬升。

土壤光谱特性：

自然状态下，土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值。

通常，土质越细，反射率越高；有机质、含水量越高，反射率越低；此外，土壤类型和肥力也会对反射率产生影响。由于土壤反射光谱曲线呈比较平滑的特征，所以在遥感影像的不同光谱波段上，土壤的亮度区别不明显。

第三章 遥感平台及运行特点

? 遥感平台的分类（按高度、应用分）

m m km km km km km km km 500km km k ?????

?????????????????

????????:::高塔（＜300）地面遥感车船（＜30）

观测架（几米）漂浮气球（＜50）气球系留气球（＜5）航空遥感高空飞机（＞15）

飞机中空飞机（915）低空飞机（＜9）地球同步卫星（36000）轨道卫星长寿命（5001000）太阳同步卫星短寿命（150）航天遥感载人飞船（＜500）

航天飞机（＜300m km ???????????:）探空火箭（100650）

? Landsat 、 SPOT 、 CBERS 、MODIS 系列卫星（轨道类型、回访周期、传感器、相幅大小、波段数、分辨率、系列

星发射历史）ErJfxjD 。7xX2NeK 。Pnl71zp 。

? 陆地卫星的轨道特点

? 常见的米/亚米级卫星及其空间分辨率

第四章遥感传感器及其成像原理

?主动遥感、被动遥感

主动遥感：先由探测器向目标物发射电磁波，然后接收目标物的回射。

被动遥感：不由探测器向目标物发射电磁波，只接收目标物的自身发射和对天然辐射源的反射能量。

?掸扫式（Whiskbroom）、推扫式（Pushbroom scanner）成像各自的特点

掸扫式成像的主要特点：

空间扫描通过扫描镜摆动在物方完成，总视场角大、像元配准好、光谱覆盖范围宽（可从可见光到热红外波段）。

多用于航空遥感，其原因是飞行速度足够慢。

对像元摄像时间短，进一步提高光谱分辨率和辐射灵敏度就比较困难。

推扫式特点是：空间扫描由器件的固体扫描完成，像元的摄像时间长，这样系统的灵敏度和空间分辨率均可以得到提高；在可见光波段，由于CCD元件材料技术成熟，集成度高，光谱分辨率可以提高到1-2nm量级。

?瞬时视场角（Instanteneous Field Of View，IFOV）

?空间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率、时间分辨率

?成像光谱仪

?雷达、雷达成像仪的工作原理及特点

雷达的工作原理：发射机产生脉冲信号，由转换开关控制，经天线向观测地区发射；地物反射脉冲信号，也由转换开关控制进入接收机，接收的信号在显示器上显示，或记录在磁带上。

雷达发射机产生足够的电磁能量，经过收发转换开关传送给天线。

天线将这些电磁能量辐射至大气中，集中在某一个很窄的方向上形成波束，向前传播。

电磁波遇到波束内的目标后，将沿着各个方向产生反射，其中的一部分电磁能量反射回雷达的方向，被雷达天线获取。

天线获取的能量经过收发转换开关送到接收机，形成雷达的回波信号。

由于在传播过程中电磁波会随着传播距离而衰减，雷达回波信号非常微弱，几乎被噪声所淹没。接收机放大微弱的回波信号，经过信号处理机处理，提取出包含在回波中的信息，送到显示器，显示出目标的距离、方向、速度等。

雷达成像仪的特点：主动式遥感、雷达信号（距离、方位、相对速度、反射特性）、穿透特性、全天时、全天候?合成孔径雷达、方位分辨率、距离分辨率

合成孔径雷达：利用天线与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成较大的等效天线孔径，从而达到改善空间分辨率的目的。

合成孔径雷达的工作过程：用一个小天线作为单个辐射单元，将此单元沿一直线不断移动；

在移动中选择若干个位置，在每个位置上发射一个信号，接收相应发射位置的回波信号并记录下来，存储时必须同时

保存接收信号的幅度和相位；每个信号由于目标到飞机之间球面波的距离不同，相位和幅度也不同；

如果把真实孔径天线划分成许多小单元，则每个小单元接收回波信号的过程与合成孔径天线在不同位置上接收回波的过程相似；由接收信号形成的图像是相干图像，需经处理后，才能恢复地面的实际图像。

距离分辨率（Range Resolution）：在脉冲发射的方向上，能分辨两个目标的最小距离。

特点：距离分辨率与距离并无关系；

可采用减小脉冲宽度（pulse duration）τ的方法改善距离向分辨率，但减小脉冲宽度是有一定限度的。

目前通常采用脉冲压缩技术来提高距离分辨率。

方位分辨率（Angular Resolution）：指相邻的两束脉冲之间，能分辨两个目标的最小距离。

特点：要提高方位分辨率，理论上可采用波长较短的电磁波，加大天线孔径和缩短观测距离的方法；但三种方法，使用时均受到一定限制。可采用合成孔径技术来改善方位分辨率。

?成像雷达为什么要用侧视（side-looking）方式，而不是正视？

1.侧视时，不同地物至雷达的斜距不同，微波返回的时间也就不同，因此记录的信号是可以分辨的；正视时，会存在斜距相同的不同地物，因此同一时刻会接收到不同地物的回波，这样就会存在混淆。

2.提高距离分辨率。

3.覆盖更大的空间范围。

?侧视雷达的几何特征（透视收缩、叠掩、阴影）

比例尺：垂直飞行方向（y）的比例尺由小变大。

透视收缩（Foreshortening）：山体前倾，朝向传感器的山坡影像被压缩，背向传感器的山坡被拉长。

叠掩（Layover）：会出现不同地物的重影现象。

阴影（Shadowing）：阴影区地物无回波信号。

?SAR、InSAR原理

SAR原理：通过安装在运动平台上的雷达天线不断地发射脉冲信号，接收它们在地面的回波信号，经信号的成像处理形成二维SAR影像，影像中的每一像素的幅度只与目标的后向散射系数有关。

InSAR原理：将SAR影像复数据（幅度+相位）推导出的雷达信号的相位信息作为信息源，进而获取地表的高精度三维信息

通过两副天线同时观测（单轨模式）或两次平行观测（重复轨道模式），获取地面同一景观的复数影像对。

由于目标与天线位置的几何关系，在复图像上产生相位差，形成干涉条纹图（interferogram）。干涉条纹图包含了斜距向上的点与两天线位置之差的精确信息。

利用传感器高度，雷达波长，波束视向及天线基线距之间的几何关系，可以精确地测量出图像中每一点的三维位置。

第五章遥感图像数字处理的基础知识

?多波段影像数据常用三种组织方式：

波段顺序格式（BSQ，band sequential）

按每次一个波段的方式存储影像的信息。也就是说，首先存储波段 1 中所有像素的数据，然后是波段 2 中

所有像素的数据，依此类推。

波段按行交叉格式（BIL，band interleaved by line）

数据针对影像的每一行按波段存储像素信息。例如，有一个三波段影像，所有这三个波段的数据将被写入第 1 行，然后是第 2 行，依此类推，直至达到影像的总行数。

波段按像元交叉格式 (BIP，band interleaved by pixel)

数据与 BIL 数据类似，不同之处在于每个像素的数据是按波段写入的。以同一个三波段影像为例，波段 1、

2 和

3 中第一个像素的数据将写入第 1 列中，然后是第 2 列，依此类推。

?位深（理解、会用）

第六章遥感图像的几何处理

?遥感图像几何误差的来源

传感器成像方式引起的图像变形

传感器外方位元素变化的影响

地形起伏引起的像点位移

地球曲率引起的图像变形

大气折射引起的图像变形

地球自转的影响

?几何粗纠正、精纠正

几何粗纠正：也称为粗纠正，基于构像方程进行系统误差的改正。包括：投影中心坐标的测定和解算、卫星姿态角的测定、扫描角的测定

遥感图像的精纠正是指消除图像中的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。它包括两个环节：一是像素坐标的变换，即将图像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

?几何纠正的步骤

1.根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标之间的数学模型。

2.根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度。

3.对原始影像进行几何变换，像素亮度值重采样。

?控制点的个数及选取原则

先整体后局部

先易后难

顺序布点

均匀布点

同名地物、相对稳定的特征点、边廓点

数量：理论值的6-10倍

?灰度重采样方法

校正前后图像的分辨率变化或像元位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。坐标值不为整数的像元灰度值取决于周围阵列点上像元的灰度值对其所作的贡献。

最邻近插值法（Nearest Neighbor Interpolation）：距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰度值。

特点：方法简单易用，计算量小，在几何位置上精度小于0.5个像元，但处理后图像的亮度具有不连续性，会产生锯齿（blocky）现象。

双线性插值法（Bilinear Interpolation）：其核心思想是依次在三个方向上执行线性插值。作为一个整体，其是二次的。

特点：图像亮度连续，几何上较精确，但具有低通滤波的性质，使图像变得模糊。

双三次插值法（Bicubic Interpolation）：用一个三次重采样函数来近似表示sinc函数。

特点：图像量度连续，几何精度高，较好的保留高频部分。但计算量大。

?常用的几何纠正方法有哪些

目前常用的纠正方法有多项式法、共线方程法和有理函数模型等。

第七章遥感图像的辐射处理

?遥感图像辐射误差的来源及组成

1.传感器本身的性能引起的辐射误差；

2.地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差；

3.大气的散射和吸收引起的辐射误差（大气校正）。

?辐射校正、辐射定标、大气校正概念及关系

辐射校正（Radiometric correction）：指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。

辐射定标（Radiometric calibration）：指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。

大气校正：太阳高度角、地形引起的辐射误差校正

广义上，通过消除大气影响获得真实的地表反射率、辐射率及地表温度等物理参数的过程都叫大气校正。

?大气校正的方法主要有哪些？

基于辐射传输模型（Radiative transfer models）的方法

暗像元法（Dark Object Subtraction technique，DOS；Dark target approach）

不变目标法（Invariable-object methods）

直方图匹配法（Histogram match methods）

其它方法，如大气阻抗植被指数法（Atmospherically resistant vegetation index，ARVI）、综合大气校正等

?遥感卫星辐射校正场及其选择标准

高度的空间均一性（相对像元大小）；

应位于一个足够大的区域的中心，以适应大量像元的采样，并最小化（由于光从外部目标区域的散射产生的）大气临近效应的影响；

表面反射率应当大于0.3，以提供更高的信噪比，并减少由于大气程辐射引起的不确定性；

高度的光谱均一性，有助于减小地面光谱与卫星传感器光谱之间错误匹配的影响；

地表特性（反射率、双向散射分布函数、光谱）应当是不随季节变化的，具有时间上的稳定性，这意味着这样的区域必须是无植被或少植被、无雪或少雪、无云天气较多，干旱区域往往更可能满足这样的条件；

区域表面尽可能平面，并接近朗伯体表面；

海拔至少1km（减少大气气溶胶的量并避免因预测气溶胶垂向分布带来的不确定性），远离海洋（减少大气中水汽的影响），远离城市和工业区（减少人为气溶胶的影响）。

?直方图

直方图：数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，可表示为：

?根据直方图进行图像增强的原理（理解、会用）

图像增强：不考虑图像降质的原因，根据具体的应用目的，采用一系列技术有选择地突出感兴趣的信息，同时抑制不需要的信息，以改善图像的视觉效果，更适于人机分析和处理，增强图像的解译力。

?直方图均衡化原理及步骤

直方图均衡化：通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的目的，使图像变清晰。变换后的图像在每个灰度级上都具有大致相同的像元数目。

?图像融合

图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标图像数据的有利信息综合到一幅图像中的图像处理技术。

图像融合的方法有哪些？常用图像融合方法（PCA、小波、IHS）的原理。

方法：加权融合、基于IHS变换的图像融合、基于主成分变换的图像融合、基于小波变换的图像融合、比值变换融合

乘积变换融合、基于特征的图像融合、基于分类的图像融合

PCA原理：基于主成分变换的图像融合。

方法一：

对多光谱图像的多个波段进行主分量变换（Principal Component Transformation）；

将高分辨率图像和主成分第一分量进行直方图匹配，使高分辨率图像与主成分第一分量图像有相近的均值和方差；

用直方图匹配后的高分辨率图像代替第一主成分进行主成分逆变换（inverse principal components transformation）。

方法二：

将高分辨率图像作为一个波段和多光谱图像组合在一起进行主成分变换，变换后图像信息的再分配达到高分辨率图像和多光谱图像的融合。

基于IHS变换的图像融合原理：对于遥感图像，IHS具有明确的物理含义：①亮度intensity主要表现的是图像空间结构的信息，由图像的地物反射能力决定；②色度H是指组成色彩的主波长，由红绿蓝三色的比重决定；③饱和度是颜色的纯度饱和度，表示的是相对中性灰度而言的颜色的纯度，即颜色的鲜艳度，它与色度合称为色品，主要反映地物的光谱信息。

据此，通过将多光谱图像变换到IHS空间中，得到亮度分量I和表征色品信息的H和S分量，保持包含光谱信息的H、S不变，将I分量替换成描述空间细节能力更好的全色图像，然后进行反变换可以得到光谱信息和空间细节信息都较好的融合图像。

IHS变换将图像处理常用的RGB彩色空间变换到IHS空间。

IHS空间用亮度（Intensity）、色调（Hue）、饱和度（Saturation）表示。

IHS（亮度Intensity、色度Hue、饱和度Saturation）变换可以把图像的亮度、色调和饱和度分开，图像融合只在强度通道上进行，图像的色调和饱和度保持不变。

待融合的全色图像和多光谱图像进行几何配准，并将多光谱图像重采样与全色分辨率相同；

将多光谱图像变换转换到IHS空间；

对全色图像和IHS空间中的亮度分量I进行直方图匹配；

用直方图匹配后的全色图像代替IHS空间的亮度分量，即IHS→I’HS；

将I’HS逆变换到RGB空间，即得到融合图像。

基于小波变换的图像融合举例：假如有一幅5m分辨率的全色影像，一幅40m分辨率的多光谱影像。前者具有更高的空间分辨率，后者具有更高的光谱分辨率。因此，可以将从5m分辨率的全色影像中获取的高通信息（high-pass information）与40m分辨率的多光谱影像融合，以获得5m分辨率的多光谱影像。

利用小波变换，可以将5m分辨率的全色影像经过几次迭代，生成40m分辨率的低通影像（近似分量）和一些对应的高通影像（细节分量）。然后，将40m分辨率的低通影像用40m分辨率的多光谱影像来代替，执行小波逆变换，就可以得到5m分辨率的多光谱影像。

需要注意的是，高空间分辨率的影像为单波段影像，因此替代影像也必须是单波段的。为此，可以利用IHS变换得到的I分量、PCA得到的第一主成分或者直接提取单一波段的方法来完成。

?NDVI

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数，在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用，它是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。

-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。

第八章遥感图像判读

?遥感图像解译

遥感图像解译（Interpretation）：从影像识别地物及其属性的过程。

根据各行业的要求，借助一定的技术手段和方法，通过对遥感影像进行综合分析、比较、推理和判断，从而识别出所需要的地物或测算出某种数量指标的过程。

?常用的解译标志有哪些？

直接解译标志包括色调、颜色、形状、大小、阴影、位置、图型、相关布局。

间接解译标志：位置、相关布局

第九章遥感图像分类

?图像分类的依据

1.Make sense of a landscape（Place landscape into categories (classes)、Forest, Agriculture, Water, etc）

2.Provide context（Landscape planning or assessment、Research projects）

3.Drive models（Global carbon budgets、Meteorology、Biodiversity）

?特征空间、图像空间、光谱空间

?特征变换、特征选择

特征选择（Feature Selection）：从原始特征中挑选出一些最有代表性、可分性能最好的特征来。

特征变换（Feature Transformation）：希望通过变换消除原始特征之间的相关或减少冗余，得到新的特征。

?主成分变换为什么能起到降维的作用？其原理是什么？

?缨帽变换的原理

?非监督分类的原理（K-mean、ISODATA）

非监督分类也称聚类或聚类分析（clustering analysis）。

基本原理：首先选择若干个模式点作为聚类中心。每一中心代表一个类别，按照某种相似性度量方法（如最小距离方法）将各模式归于各聚类中心所代表的类别，形成初始分类。然后由聚类准则判断初始分类是否合理，如果不合理就修改分类，如此反复迭代，直到合理为止。

K-均值聚类算法：利用一定的方法选取k个样本点为初始聚类中心；按照最近邻规则，将所有待分类像元分配到各聚类中心所代表的类别；计算各类的重心（均值向量），并令重心作为新的聚类中心；重复步骤 2、3 步直到聚类中心不再变化；迭代结束，得到K个类别。

ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm）算法也称为迭代自组织数据分析算法。

ISODATA 算法是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。“合并”操作：当聚类结果中某一类像元数太少，或两个类间的距离太近时，进行合并。“分裂”操作：当聚类结果中某一类样本的某个特征方差太大，进行分裂。

?监督分类的原理和步骤

步骤：

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混淆矩阵、分类精度量度指标（总体精度、错分误差、漏分误差、制图精度、用户精度、Kappa 系数）

混淆矩阵：主要用于比较分类结果和地表真实信息（或训练样本），可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量。有像元数和百分比两种表示方式。

总体分类精度（Overall Accuracy ）：等于被正确分类的像元总和除以总像元数，地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分类。被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布，它显示出被分类到正确地表真实分类中的像元数；像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。错分误差（Errors of Commission ）：指被分为用户感兴趣的类别，而实际属于其它类的像元。它显示在混淆矩阵的行中。漏分误差（Errors of Omission ）：指本身属于地表真实类别，但没有被分类器分到正确类别中的像元数。它显示在

混淆矩阵的列中。制图精度（Producer Accuracy ）：指分类器将整个影像的像元正确分为A 类的像元数（对角线值）与A 类真实参考总数（混淆矩阵中A 类列的总和）的比率。用户精度（User Accuracy ）：指正确分到A 类的像元总数（对角线值）与分类器将整个影像的像元分为A 类的像元总数（混淆矩阵中A 类行的总和）比率。Kappa Coefficient ：统计意义上反映分类结果在多大程度上优于随机分类结果，可以用于比较两个分类器的误差矩阵是否具有显著差别。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数乘以混淆矩阵对角线的和，再减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。 2KK K K K

K

K K K N X X X Kappa N X X ∑∑∑∑-=-∑∑∑