名词解释:
1. 图像：是对客观对象一种相似性的描述或写真，它包含了被描述物体或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。 2. 数字图像：指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。
3. 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、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。
4. 传感器：又称为遥感器（remote sensor），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件，如航空摄影机、多光谱扫描仪、成像仪等。传感器搭载在遥感平台上，通过传感器获取遥感数字图像数据。 5. 元数据（meta data）:是关于图像数据特征的表达，是关于数据的数据。
6. 直方图规范化：又称为直方图匹配，这种方法经常作为图像镶嵌或应用遥感图像进行动态变化研究的预处理工作。通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影像造成的相邻图像的调差异，从而可以降低目视解译的错误。 7. 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成为辐射量校正（radiometric calibration），简称辐射校正。
8. 辐射通亮：单位时间内通过某一表面的辐射能量称为辐射通量（radiant flux），单位为W。
9. 辐照度：指单位时间内单位面积上接受的辐射通量，单位为W/m^2。
10. 辐亮度：和辐射度两个概念的含义相同，指的是沿辐射方向、单位面积、单位立体角上的辐射通量，单位为W/（m2.sr）。
11. 反射率：是反射能量与入射能量的比值。
12. 吸收率：是吸收能量与入射能量的比值。
13. 透射率：是透射能量与入射能量的比值。在介质内部，反射率吸收率和透射率的和为1。
14. 反照率：不同于反射率，指的是界面反射的辐照度与内部的反射的辐照度之和与入射的辐照度的比值。
15. 几何精纠正：又称为几何配准（registration），是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。
16. 植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿生物量，能够提取植被的算法称为植被指数（vegetation index，VI）。归一化植被指数（NDVI）：NDVI=(IR-R）/IR+R。
17. 特征选择：是从众多特征中挑选出可以参加分类运算的若干个特征。 最大似然分类方法：是基于贝叶斯准则的分类错误概率最小的一种非线性分类，是应用比较广泛、比较成熟的一种监督分类方法。
18. 光谱角分类方法（spectral angle mapper，SAM）：是一种光谱匹配技术，它通过估计像素光谱与样本光谱或是混合像素中端元成分光谱的相似性来分类。
19. 人工神经网络（artificial neural network，ANN）：是由大量处理单元（神经元）相互连接的网络结构，是人脑的某种抽象、简化和模拟。
20. 混淆矩阵（confusion matrix）：是由n行n列组成的矩阵，用了表示分类结果的精度。这里，n代表类别数。有时，该矩阵称为误差矩阵。
21. 用户精度（user’s accuracy）：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，即这幅图的可靠性。
22. 光谱仪：被用了测量基于地面或实验室的试验材料的反射光。
23. 端元光谱：多数情况下，传感器探测的光谱是一个符合的或混合的光谱，对这个混合光谱有贡献的“纯的”光谱被称为端元光谱（Endmember spectra）。
24. 密度分割法：是对单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予不同的彩，使之变为一幅彩图像。
25. 真彩合成：如果彩合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似，那么得到的图像的颜与真彩近似，这种合成方式为真彩合成。
26. 高空间分辨率遥感图像：一般指图像空间分辨率达到10m以内的航空、航天遥感图像。
填空题：
1. 遥感数字图像处理的主要内容包括 图像增强 、 图像校正 、 信息提取 。
2. 进行图像处理所必须具备的设备，包括 输入、储存、处理、显示、输出 等设备。
3. 烟感数字图像处理的硬件系统主要由 计算机 、 数字化设备 、 大容量存储器 、 显示器 和 输出设备以及操作台 5部分组成。
4. 遥感数字图像处理的软件主要有ERADAS IMAGINE、 ENVI 、 PCI 、 ER Mapper 。
5. 数字图像的处理存在两种观点： 离散方法 、 连续方法 。
6. 成像雷达是一种主动方式的扫描仪，可分为 全景雷达 、 侧视雷达 。
7. 电荷耦合器件 组成阵列进行电子扫描来获得数据。
8. 按使用的工作波段，可将传感器分为 紫外、 可见光、 红外、 微波、 多波段 等类型。
9. 传感器的分辨率指标主要有：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。
10. 数字化包括两个过程：采样和量化。
11. 遥感数字图像的存储格式一般有BSQ、BIL和BIP 3种格式。
12. 人们用来描述纹理的性质有均匀性、密度、粗细度、粗糙度、规律性、线性度、定向性、方向性、频率和相位，纹理常用的特性主要包括粗细度、方向性、对比度这3种性质。
13. 传统的纹理特征描述方法主要包括统计方法和结构方法两类。
14. 彩合成包括伪彩合成、真彩合成、假彩合成和模拟真彩合成4种方法。
15. 辐射校正包括3部分的内容：传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正。
16. 排除大气影像常用的方法是利用公共软件LOWTRAN或MORTRAN。
17. 大气校正模型有ERDAS系统中的ACTOR模型和ENVI中的Flaash模型。
18. 常用的重采样方法有最近邻方法、双线性内插方法和三次卷积内插方法。
19. 遥感中常用的5种图像变换方法有傅里叶变换、主成分变换、缨帽变换、代数运算、彩变换。
20. 图像滤波可分为空间域滤波和频率域滤波两种方法。
21. 辐射校正包括辐射定标、太阳高度角辐射校正、地形起伏的辐射变化校正、大气校正等。
22. 遥感图像分类的重要依据就是遥感图像的特征变量。
23. 良好的特征可分为：可分性、可靠性、独立性、数量少。
24. 非监督分类方法中效果较好、使用最多的是K-均值方法和ISODATA方法。
25. ANN神经元动态运行具有不可预测性、不可逆行特点。
26. ANN学习规则有：联想学习、误差传播学习、概率式学习、竞争学习。
27. 遥感图像解译专家系统是模式识别和人工智能技术相结合的产物。
28. 遥感图像分类精度分为非位置精度和位置精度。
29. 以条件Kappa系数评价单一类别的精度。
30. 光谱库有ＡＳＴＥＲ光谱库和ＵＳＧＳ光谱库。
31. 主要的传感器有IKONOS、QuickBird、SPOT—5。
32. 基于分割单元的分析方法也称面向对象的分析方法。
简答题
1. 遥感数字图像处理系统的典型功能：（1）由不同传感器获得的不同图像数据的存取和转换；（2）几何校正；（3）辐射校正；（4）图像增强处理；（5）统计分析；（6）特征
提取；（7）图像分类和分类后处理；（8）专题制图；（9）专业工具，如高光谱图像处理、地形分析和雷达图像处理等工具。
2. 遥感数字图像产品有哪些数据级别？
0级产品：未经过任何校正的原始图像数据。
1级产品：经过了初步辐射校正的图像数据。
椒盐噪声
2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。
3级产品：经过了几何精纠正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。
3. 相加混的基本规律是：
红+绿=黄；红+蓝=紫；蓝+绿=青；红+蓝+绿=白。
4. 假彩合成原理：
5. 辐射误差：
传感器的响应特性：1、光学摄影机引起的辐射误差；2、光电扫描仪引起的辐射误差。
大气：散射分为选择性散射（瑞利散射、米氏散射）和非选择散射。
太阳辐射：太阳位置；地形起伏。
其他误差。
6. 辐亮度基本转换方程：L=（Lmax—Lmin）/255*DN+Lmin
7. 均值滤波和中值滤波的原理：书P154
8. OIF 越大，波段组合越优。P215
9. 特征变量的选择：总的原则是：尽可能选取数量适当、有助于增加同类地物的类聚性（即类内个体间离散性小）、能夸大地物类别之间差异性的特征变量。
10. ISODATA算法与K—均值算法的不同点：
第一， 它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各样本的均值，而是在把所有样本都调整完毕之后才重新计算，前者称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法；
第二， ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。
11. 监督分类的前提和基本过程
前提：是已知遥感图像上样本区内地物的类别，该样本区又称为训练区。
基本过程：首先根据已知的样本类别和类别的先验知识确定判别准则，计算判别函数，然后将未知类别的样本值代入判别函数，依据判别准则对该样本所属的类别进行判定。
12. （ROI）有点、线、面。一般选择面。
选择训练区时应注意的问题：
1、 训练区必须具有典型性和代表性，即所含类型应与研究低于所要区分的类别一致。
2、 使用的图件时间和空间上要保持一致性，以便于确定数字图像与地形图（或土地利用图、地质图、航片等）的对应关系。
3、 训练区的选取方式有按坐标输入式和人机对话式两类。
4、 训练样本的数目。
训练区的调整：
对初选的训练样区进行统计分析。
检查各类样本的聚类中心分布情况。
训练样区景观初步调整优化后，进行样区分类检验。
13. 分类方法比较：
平行管道法分类效果最差，多数地区被错分为道路。使用马氏距离的最小距离方法要优于使用欧式距离的最小距离方法。除光谱角法外，其余方法对道路的分类结果均偏高，而且
错误较多。光谱角法较好地区分了林地与农田。出平行管道法外，其余方法均较好区分开了3种水体。
14. 决策树方法的基本思想：首先计算所有类别之间的距离，合并距离最近的两类形成一个新类，然后计算新类与其他类别之间的距离，重复前面的工作，知道最终所有类别都合并为一大类，形成整个树结构的根部。每次合并产生树结构中的一个结点，分类树由多个结点分枝组成，最下面一层的结点称为根结点，最上面一层的结点为终端结点，每个终端结点包含为原始一类。
15. 分类后处理：
非监督分类获得的各类是光谱类
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