《遥感原理与应用》习题答案(3)

第七章 遥感图像判读

1遥感判读：对遥感图像上各种特征进行综合分析比较推理和判读，最后提取感兴趣的信息。

2景物特征：光谱特征，空间特征，时间特征，在微波区还有偏振特征。 3判读标志：各种地物在图像上的各种特有的表现形式。

4几何分辨率：假定像元的宽度为a，地物宽度在3a或至少2倍根号a时，能被分辨出来，这个大小叫几何分辨率；

5辐射分辨率：传感器能区分两种辐射强度最小差别的能力

6光谱分辨率：探测光谱辐射能量的最小波长间隔，确切说是光谱探测能力。 7波谱响应曲线：用密度或亮度值与波段的关系表示的曲线

8地物光谱特征：地物在多波段图像上特有的这种光谱响应。

9地物空间特征：景物的几何形态

10地物时间特征：同一地区景物在不同时间地面覆盖类型不同景观不同 问答题：

1、 遥感图像判读主要应用景物的哪些特征？

（光谱特征，空间特征，时间特征，微波波段有偏振特征）

2、 叙述地物的光谱特性曲线与波谱响应曲线的关系和不同点。

答：1关系：1）地物的波谱响应曲线与光谱特性曲线变换趋势是一致的。

2）不考虑大气影响，波谱响应值域该波段内光谱反射亮度积分值值对应

2不同点：光谱特性曲线表示反射率与波长的关系，波谱响应曲线表示密度或亮度值与波段的关系

3、 为什么多光谱图像比单波段图像能判读出更多的信息？

答：多光谱相片显示景物的光谱特征比单波谱强得多，它能显示出景物在不同波普反射率的变化。

4、 谈谈你对遥感影像解译标志的理解。

（光谱特征：不同地物光谱特性曲线，波谱响应曲线不同：空间特征：不同地物形状大小图形阴影位置纹理类型不同：时间特征：同一地区不同时间地面覆盖类型不同，同一类型地物，不同季节也会发生巨大变化）

5、 遥感技术识别地物的原理。

答：利用已有资料，对描述的目标特征，结合判读员的经验，通过推理分析将目标识别。

第八章 遥感图像自动分类

1模式识别： 一个模式识别系统对识别的模式作一系列的测量，然后对测量结果与模式字典中一组典型的测量值比较。若和字典中某一词目的比较结果吻合或比较吻合，则我们就可以得出分类结果这一过程。

2统计模式识别： 对模式的统计分类方法，即把模式类看成是用某个随机向量实现的集合

3遥感图像自动分类：按照决策理论方法，需从被识别的模式中，提取一组反映模式属性的测量值，并把模式特征定义在一个特征空间中，进而用决策的原理对特征空间进行划分。

4光谱特征向量：同名地物点在不同波段图像中亮度观测量将构成一个多维的随机向量。

5特征空间：为了度量图像中地物的光谱特征，建立一个以各波段图像的亮点分布的为子空间的多维光谱特征空间

6特征变换：将原始图像通过一定的数字变换生成一组新的特征图像 7特征选择：在特征影像中，选择一组最佳的特征影像进行分类

8判别函数：用来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类别的函数。

9判别边界：

10监督法分类：有了先验知识以后，对非样本数据进行分类的方法。

11非监督法分类：人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，级自然巨雷的特征进行盲目分类。

12贝叶斯判别规则：把特征向量X落入某类集群wi的条件概率平P（wi/X）当成分类判别函数，把X落入某集群的条件概率最大的类为X的分类这种判别规则叫~

13训练样区：指图像上那些已知其类别属性，可以用来统计类别参数的区域。 14混淆矩阵：用表格的方式检核分类精度的样区内所有像元，统计分类图中的类别与实际类别之间的混淆程度

问答题：

1、什么叫特征空间？地物在特征空间聚类有哪些特性？

答“为了度量图像中地物的光谱特征，建立一个以各波段图像的亮点分布的为子空间的多维光谱特征空间。特征：1不同地物由于光谱特征不同，将分布在特征空间的不同位置。2同类地物的各取样点在光谱特征空间中的特征点将不可能只表现为同一点，而是形成一个相对聚集的点集群，不同类地物的点集群在特征空间内一般是相互分离的。3地物在特征空间的聚类通常用特征点分布的概率密度函数表示。

2、 为什么要进行特征选择？列举特征选择的方法。

答：希望能用最少的影像数据最好的分类。方法：距离测量 散布矩阵测度

3、叙述监督分类与非监督分类的区别。

1） 监督分类非监督分来定义 2）监督分类先学习后分类，非监督分类边学习边分类。

4如何评价分类精度？

答：1) 非位置精度：不考虑位置因素，以一个简单的数值（如面积、像元数等）表示分类精度，所得精度往往偏高。

2)采用混淆矩阵。对检核分类精度的样区内所有像元，统计其分类图中的类别与实际类别之间的混淆程度，列出混淆矩阵。

5遥感图像计算机自动分类的精度受哪些因素的影响？如何进一步提高分类的精度？

答：原因：1遥感数据制约：

1) 光谱特性：同物异谱，同谱异物；光谱类与信息类不对应

2)空间分辨率：混合像元；

2 分类方法制约：1）基于像元的分类2）空间结构信息未充分利用； 提高精度方法：1)分类前预处理:大气校正、几何校正，特征选择与变换，空间信息的提取（纹理）

2) 分类树与分类层次：一次性分类出现类间混淆而又难以解决时，可采取逐次分类的方法。

3)使用多种不同的分类方法： 如监督分类和非监督分类结合的方法。

4)多种信息复合:遥感信息、非遥感信息复合

5)GIS支持下的分类:GIS与遥感数据复合分类\间接支持分类\GIS数据用于图像纠正、辅助训练区和检验样本的选择

遥感信息技术在环境保护领域应用与展望

遥感信息提供了全球或大区域精确定位的高频度宏观环境影像。在遥感与地理信息系统基础上建立的数学模型，实现了空间和时间转移，在空间上由野外转入室内，在时间上从过去、现在的研究发展到三维空间上定量地预测未来。它的应用主要包括：

1.在大气污染监测中的应用

(1)城市大气污染监测(2)大气污染物扩散规律的研究

2.在内陆水体污染监测中的应用

3.在海洋污染监测中的应用

(1)利用红外扫描仪监视石油污染(2)海洋污染监测

4.利用遥感信息技术分析城市生态与环境污

(1)城市生态与环境污染(2)生态环境监测

5.利用卫星遥感信息技术开展环境灾害监

(1)赤潮分析(2)地质环境灾害调查

现在在国家有关部门支持下开展的“3S”技术应用研究，使“3S”技术在我国环境保护领域发挥了巨大作用。

未来的研究和应用的重点应该是开发集GPS， RS，GIS于一体、适合环境保护领域应用的综合多功能型的遥感信息技术。使遥感在环境保护领域起到更好的作用。