武汉大学考研专业课遥感原理真题解答.docx
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武汉大学考研专业课遥感原理真题解答
2009年武汉大学考研专业课遥感原理真题解答
2009年武汉大学遥感原理真题解答
一、名词解释
1、光谱特性曲线
地物的反射波谱特性曲线用反射率与波长的关系表示。
反射波谱是某物体的反射率(或反射辐射能)随波长变化的规律,以波长为横坐标,反射率为纵坐标所得的曲线。
物体的反射波谱限于紫外、可见光和近红外,尤其是后两个波段。
任何物体的反射性质是揭示目标本质的最有用信息。
2、等效温度
等效温度,是指相对于某一规定时间内由于受到热负荷的作用(变化温度)所产生的老化状态,或在达到同等老化程度时相同时间内的某一恒定温度文献来源2、所以,把热像仪测试的温度称为等效温度.因为热像仪采用机械扫描成像,可以认为热图中每一点为点光源,等效温度高低反映了各点的辐照度的多少,它相当于标准黑体在温度T下的辐射值。
3、生物量指标
生物量指标变换后,植物、土壤和水都分离开来,因此可独立地对绿色植物量进行统计。
生物量指标变换图像用作分类有许多优点,它可以增强土壤,植被,水之间的辐射差别,压抑地形坡度和方向引起的辐射量变化。
几何意义:
地物集群沿辐射方向在IH1=1的直线上的投影。
4、瞬时视场
瞬时视场是指在扫描成像过程,一个光敏探测元件通过望远镜系统投影到地面上的直径或边长。
从卫星到这最小面积间构成的空间立体角称瞬时视场角。
卫星的空间分辨率与卫星的高度有关,卫星高度越高,分辨率越低,而且与卫星视角有关,视角越倾斜,观测面积越大,分辨率就差。
6、方向反射
从空间对地面观察时,对于平面地区,并且地面物体均匀分布,可以看成漫反射;对于地形起伏和地面结构复杂的地区,为方向反射。
7、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,这一组新图像信息集中在少数几个特征图像上。
目的是数据量有所减少,去相关,有助于分类。
常用的特征变换:
主分量变换、哈达玛变换、生物是指标变换、比值变换以及穗帽变换等。
8、地面分辨率
空间分辨率是指遥感影像上能够识别的两个相邻地物的最小距离。
对于摄影影像,通常用单位长度内包含可分辨的黑白“线对”数表示(线对/毫米);对于扫描影像,通常用瞬时视场角(IFOV)的大小来表示(毫弧度mrad),即像元,是扫描影像中能够分辨的最小面积。
空间分辨率数值在地面上的实际尺寸称为地面分辨率。
9、全景畸变
由于地面分辨力随扫描角发生变化,而使红外扫描影像产生畸变,这种畸变通常称之为全景畸变,其形成的原因是像距保持不变,总在焦面上,而物距随θ角发生变化而致。
下图是取一段红外扫描仪图像与同一地区航空像片比较,可明显看出全景畸变的影响。
二、判断题
1、同一地区不同时间获取的影像一定可以进行立体观测。
(×)
2、侧视雷达图像和中心投影成像由地形引起的变形大小相同,但方向相反。
(×)
3、美国陆地资源卫星LANDSAT4/5上搭载的TM传感器是多光谱扫描仪。
(×)
4、法国SPOT4卫星搭载的HRV传感器是推扫式成像。
(√)
5、清晨和傍晚我们看到太阳的颜色是红色是由于大气对红光吸收少的原因。
(×)
三、选择题
1、在太阳照射到月球表面时,站在月球表面观测天空,我们看到天空的颜色是:
(③)
①和地球表面一样颜色②白色③黑色④不能确定
2、下面哪种地磁波的特性只在SAR成像中应用到:
(④)
①电磁波衍射②地磁波叠加③电磁波多普勒效应④极化
3、我国嫦娥1号月球卫星探测月球表面三维信息时采用以下哪种方式:
(②)
①激光扫描技术②同轨立体观测模式③异轨立体观测模式④INSAR技术
4、面阵推扫式成像方式的传感器是:
(②)
①成像雷达②成像光谱仪③框幅式摄影机④多光谱扫描仪
5、下面哪种影像灰度值的大小与后向散射有关:
(③)
①TM影像②HRV影像③RADARSAT影像④IKNOS影像
四、简答题
1、简述卫星传感器的辐射误差来源
传感器接收的电磁波能量:
从辐射传输方程可以看出,传感器接收的电磁波能量包含三部分:
1)太阳经大气衰减后照射到地面,经地面反射后,又经大气第二次衰减进入传感器的能量;
2)地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量;
3)大气散射、反射和辐射的能量。
卫星传感器的辐射误差来源:
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。
相应的辐射处理包括传感器辐射定标和辐射误差校正等。
2、简述侧视雷达图像的几何特点
雷达图像的几何特性,是斜距投影,因此图像的变形与其它图像不同。
它影响空间特征判读表现在两个方面:
一是比例尺失真,侧视雷达Y方向的地面长度为
,在一条图像线上降低角
随斜距R增加而减少,则
随R增加也是减少。
如果
保持不变,如图7—30所示,随R增加必然ΔR增大,影像上的长度Δa变大,因此R大处的影像比例尺大,即离飞机远的影像比例尺大,反之比例尺小。
这与全景像片正好相反。
图7-30中,
,但
。
第二个几何特性是地形起伏引起的投影差变化与中心投影像片的位移方向相反。
如图7-31所示,在判读时应注意,高山往往向飞机方向倾斜。
如果获取立体像对,按常规方法观察立体,将是一个反立体。
3、简述进行地面光谱测量的意义
在遥感中,测量地物的反射波谱特性曲线主要有以下三种作用:
其一,它是选择遥感波谱段、设计遥感仪器的依据;其二,在外业测量中,它是选择合适的飞行时间的基础资料;第三,它是有效地进行遥感图像数字处理的前提之一,是用户判读、识别、分析遥感影像的基础。
4、简述最大似然法与最小距离法的区别与联系
概率判别函数的判别边界(假设有两类)。
当使用概率判别函数实行分类时,不可避免地会出现错分现象,分类错误的总概率由后验概率函数重叠部分下的面积给出,错分概率是类别判别分界两侧作出不正确判别的概率之和。
从图中可以看出,最大似然法总的错分概率小于最小距离法总的错分概率。
5、简述卫星图像之间的匹配与航空影像之间匹配的不同点
图像配准的实质就是前述的遥感图像的几何纠正,根据图像的几何畸变特点,采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系中。
图像之间的配准一般有两种方式:
①图像间的匹配,即以多源图像中的一幅图像为参考图像,其他图像与之配准,其坐标系是任意的;
②绝对配准,即选择某个地图坐标系,将多源图像变换到这个地图坐标系以后来实现坐标系的统一。
图像配准通常采用多项式纠正法,直接用一个适当的多项式来模拟两幅图像间的相互变形。
配准的过程分两步:
①在多源图像上确定分布均匀,足够数量的图像同名点;
②通过所选择的图像同名点确定几何变换的多项式系数,从而完成一幅图像对另一幅图像的几何纠正。
多源图像间同名点的确定是图像配准的关键。
图像同名点的获取可以用目视判读方式和图像自动配准方式。
卫星图像的地面范围大,分辨率不够高,卫星图像之间的匹配自动获取图像同名点的方法是通过图像相关的方法自动获取同名点,航空图像的地面范围小,分辨率高,航空影像之间匹配图像同名点的获取可以用目视判读方式。
6、描述传感器特性的参数有哪些?
(1)空间分辨率
瞬时视场内所观察到的地面的大小称空间分辨力(即每个像元在地面的大小)
(2)几何分辨率
假定像元的宽度为a,则地物宽度在3a(海拉瓦)或至少在
(康内斯尼)时,能被分辨出来,这个大小称为图像的几何分辨力。
(3)辐射分辨率(传感器的探测能力)
是指传感器能区分两种辐射强度最小差别的能力。
(4)光谱分辨率
为光谱探测能力,它包括传感器总的探测波段的宽度、波段数、各波段的波长范围和间隔。
有效的方法是根据被探测目标的特性选择一些最佳探测波段。
所谓最佳探测波段,是指这些波段中探测各种目标之间和目标与背景之间,有最好的反差或波谱响应特性的差别。
(5)时间分辨率
是指对同一地区重复获取图像所需的时间间隔。
时间分辨力愈短的图像,能更详细地观察地面物体或现象的动态变化。
与光谱分辨率一样并非时间越短越好,也需要根据物体的时间特征来选择一定时间间隔的图像。
7、资源卫星的轨道特点有哪些?
(1)近圆形轨道
实际轨道高度变化在905—918km之间,偏心率为0.0006。
因此为近圆形轨道。
作用:
A是使在不同地区获取的图像比例尺一致。
B近圆形轨道使得卫星的速度也近于匀速。
便于扫描仪用固定扫描频率对地面扫描成像,避免造成扫描行之间不衔接的现象。
(2)近极地轨道
轨道倾角设计为99.125°,因此是近极地轨道。
目的:
可以观测到南北纬81°之间的广大地区。
(3)与太阳同步轨道
卫星轨道与太阳同步,是指卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角,不随地球绕太阳公转而改变。
地球对太阳的进动一年为360°。
因此平均每天的进动角为0.9856°。
为了使光照角保持固定不变,必须对卫星轨道加以修正,平均每圈的修正量为:
n为一天中卫星运行的轨道数
作用:
A使卫星以同一地方时通过地面上空
B有利于卫星在相近的光照条件下对地面进行观测
C使卫星上的太阳电池得到稳定的太阳照度
(4)可重复轨道
一天24小时绕地13.944圈,重复周期18天,偏移系数-118天总共绕地251圈,圈间的距离为159km,但图像的宽度为185km,在赤道处相邻轨道间的图像尚有26km(占14%)的重叠。
前后一天第一条轨道之间差0.056圈,在地面上赤道处为159km。
Landsat-4/5卫星也近圆形、近极地、与太阳同步和可重复的轨道。
高度下降为705km,地面分辨力为30m,运行周期也减为98.9min,重复周期为16天233圈,偏移系数为-7,一天24小时绕地14.56圈。
作用:
轨道的重复性有利于对地面地物或自然现象的变化作动态监测。
五、论述题
1、从现代遥感技术组成的角度出发,论述遥感技术的发展趋势
1.航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率)
遥感数据获取手段迅猛发展。
遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(600—1000km)、太空飞船(200—300km)、航天飞机(240—350km)、探空火箭(200—1000km),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等;传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等,它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。
三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像,EOSTerra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。
卫星遥感的空间分辨率从IkonosⅡ的1m,进一步提高到Quckbird的0.61m,高光谱分辨率已达到5—6nm,500—600个波段。
在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星,具有220个波段,EOSAM-1(Terra)和EOSPM-1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。
时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展,通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座,以及传感器的大角度倾斜,可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。
由于具有全天候、全天时的特点,以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性,SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。
我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。
我国将全方位地推进遥感数据获取的手段,形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。
2.航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制
确定影像目标的实地位置(三维坐标),解决影像目标在哪儿是摄影测量与遥感的主要任务之一。
在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上,利用DGPS和INS惯性导航系统的组合,可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置(POS),从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。
在航空摄影条件下的精度可达到dm级,在卫星遥感的条件下,其精度可达到m级。
该技术的推广应用,将改变目前摄影测量和遥感的作业流程,从而实现实时测图和实时数据库更新。
若与高精度激光扫描仪集成,可实现实时三维测量(LIDAR),自动生成数字表面模型(DSM),并可推算出数字高程模型(DEM)。
3.摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化
从影像数据中自动提取地物目标,解决它的属性和语义是摄影测量与遥感的另一大任务。
在已取得影像匹配成果的基础上,影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术,基于统计和基于结构的目标识别与分类,处理的对象既包括高分辨率影像,也更加注重高光谱影像。
随着遥感数据量的增大,数据融合和信息融合技术逐渐成熟。
压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。
4.利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化
利用遥感影像自动进行变化监测关系到我国的经济建设和国防建设。
过去人工方法投入大,周期长。
随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现,实时自动化监测已成为研究的一个热点。
5.摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用
“数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。
我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设。
在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上,2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。
在这个数据量达11TB的巨型数据库中,摄影测量与遥感将用来建设DOM(数字正射影像)、DEM(数字高程模型)、DLG(数字线划图)和CP(控制点数据库)。
如果要建立全国1m分辨率影像数据库,其数据量将达到60TB。
6.全定量化遥感方法将走向实用
从遥感科学的本质讲,其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性,所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。
几何方程式是有显式表示的数学方程,而物理方程一直是隐式。
目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演,而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。
但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累,多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟,相信在21世纪,估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化,遥感基础理论研究将迈上新的台阶。
只有实现了遥感定量化,才可能真正实现自动化和实时化。
2、现有2008年4月某日和2008年5月20日四川汶川唐家山地区的SPOT卫星10米空间分辨率的两景2A级影像,请你详细说明用遥感方法检测地震后堰塞湖面积及变化的步骤(假设你需要的其他数据都具备)。
变化检测的过程:
变化检测过程需要对同一地物的不同时相数据进行综合分析,从某种意义上讲需要“叠合”同一地物不同时相的数据,显然这种处理是需要一致的位置做参照的。
由于飞行器平台和传感器姿态、大气传输、地形起伏以及传感器成像几何性能等因素的变化常常会引起影像几何的线性和非线性畸变,使得不同时相获取的影像在同一坐标位置上对应地物不一致。
因此,变化检测之前要对检测数据进行几何纠正。
目前,纠正方式有两种:
一种是遥感影像相对T1时相参考数据进行相对几何校正;另一种是遥感影像和T1时相参考数据都相对其他的参考坐标系统进行纠正,纳入到同一几何基准下。
在实际工作中可根据具体的资料情况选择采用。
用遥感方法检测地震后堰塞湖面积及变化的流程如图所示:
几何纠正的精度对变化检测结果的精度影响非常大,精度低的几何纠正结果会导致大量的伪变化,影响修测过程中的判读效率。
因此,在变化检测前的数据预处理中,几何纠正精度要根据修测精度做出相应的要求。
依据变化检测的一般流程对新旧影像作预处理、相对配准之后进行变化检测,并对地震后堰塞湖面积及变化检测结果做阈值化处理突显出发生变化的区域。
为了将检测结果应用于地形图修测过程中,帮助人眼快速确定变化区域,减轻人工判读工作量,对变化检测结果阈值化后的影像进行边缘提取,并将边缘提取结果与旧线划图与新影像一同叠加在一起,再通过人机交互的方法对旧线划图中变化的内容进行增加或删除修改。
3、根据你学的知识,论述提高遥感影像计算机自动分类精度的对策(要求从数据源和分类方法两方面分别说明。
(1)数据源方面:
使用高分辨率遥感卫星影像。
航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率)
遥感数据获取手段迅猛发展。
遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(600—1000km)、太空飞船(200—300km)、航天飞机(240—350km)、探空火箭(200—1000km),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等;传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等,它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。
三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像,EOSTerra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。
卫星遥感的空间分辨率从IkonosⅡ的1m,进一步提高到Quckbird的0.61m,高光谱分辨率已达到5—6nm,500—600个波段。
在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星,具有220个波段,EOSAM-1(Terra)和EOSPM-1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。
时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展,通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座,以及传感器的大角度倾斜,可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。
由于具有全天候、全天时的特点,以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性,SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。
我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。
我国将全方位地推进遥感数据获取的手段,形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。
(2)分类方法方面:
影响监督分类精度的几个方面:
1.特征变换和特征选择
根据感兴趣地物的特征进行有针对性的特征变换,加快分类速度,提高分类精度。
2.分类的类别数与实际是否相符
3.训练样区的选择
训练样区的选择要注意准确性、代表性和统计性三个问题。
准确性就是要确保选择的样区与实际地物的一致性;代表性一方面指所选择区为某一地物的代表,另一方面还要考虑到地物本身的复杂性,所以必须在一定程度上反映同类地物光谱特性的波动情况;统计性是指选择的训练样区内必须有足够多的像元。
4.判决函数和判决规则
另外使用计算机自动分类的新方法
1面向对象的遥感信息提取
基于像素级别的信息提取以单个像素为单位,过于着眼于局部而忽略了附近整片图斑的几何结构情况,从而严重制约了信息提取的精度。
方法:
首先对图像数据进行影像分割,影像的最小单元不再是单个的像素,而是一个个对象(图斑),后续的影像分析和处理也都基于对象进行。
优点:
综合考虑了光谱统计特征、形状、大小、纹理、相邻关系等一系列因素,因而具有更高精度的分类结果。
2神经元网络方法(ArtificialNeuralNetwroks,简称ANN)
人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体作出交互反应。
优点:
ANN对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题,表现出极大的灵活性和自适应性。
3决策树分类法
一个较大的决策树中可以使用不同的分类算法,称之为复合决策树。
即通过在一个决策空间内使用不同的分类算法可使一些特定子类和特定子数据集的划分更为准确。
复合决策树的最大优点在于它可以用来处理复杂的分类问题,使该算法更具弹性和扩展性,分类精度也大为提高。
4专家系统方法
将某一领域的专家分析方法或经验,对对象的多种属性进行分析、判断,确定事物的归属。
其核心内容是知识库和推理机。
特长:
1)灵活性。
专家系统可能具有大量的知识,并且其知识库可以按照一定的规则增加、修改和删除知识以适应应用的需要。
2)持久性。
系统贮存的知识是持久的,它不像人类专家那样会退休、或者死亡,专家系统的知识会无限地持续。
3)具有解释、说明功能。
专家系统能明确、详细地解释导出结论的推理过程。
一个人可能会讨厌、不愿意或是没有能力给出详细而明确的推理过程。
4)复合专家知识。
由多个专家复合起来的知识,其水平肯定会超过某个单独的专家。
5)稳定、理智、及时和完整的响应。
专家可能由于压力或疲劳而不能高效的解决问题,专家系统可能比专家反应得更加迅速或更有效。
5基于GIS的遥感图像分类方法
将原有的GIS数据和各种土地利用类型变化的先验性知识综合集成用于新的遥感图像的分类中,不仅可以促进GIS数据更新的自动化,而且还可以得到比常规最大似然法高的分类精度。
提出从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助遥感影像分类,以提高分类精度。
6模糊分类方法
在分析事物的隶属关系,即分类时,一般须以某数学模型计算它对于所有集合的隶属度,然后根据隶属度的大小,确定归属。
模糊等价关系的模糊聚类步骤:
(1)确定分类对象及所使用的属性。
(2)原始数据标准化
(3)确立每一分类对象之间si与sj的模糊相似关系。
相似系数法——标定
(4)对相容矩阵复合——模糊等价关系
(5)选择不同的λ值,得到不同的水平截集,得到动态聚类结果,生成动态聚类树