1. 2005年地理所博士 S|k@D2k=
1简答 每个10分 共5个 VV/T)qEe7>
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一、几何校正的主要方法 &ZC{ _t
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几何校正是指消除或改正遥感影像几何误差的过程。遥感影像的几何畸变，大体分为两类：①内部畸变。由传感器性能差异引起，主要有：比例尺畸变（a），可通过比例尺系数计算校正；歪斜畸变（b），可经一次方程式变换加以改正；中心移动畸变（c），可经平行移动改正；扫描非线性畸变（d），必须获得每条扫描线校正数据才能改正；辐射状畸变（e），经2次方程式变换即可校正；正交扭曲畸变（f），经3次以上方程式变换才可加以改正；②外部畸变。由运载工具姿态变化和目标物引起。包括：由运载工具姿态变化（偏航、俯仰、滚动）引起的畸变，如因倾斜引起的投影畸变（g），可用投影变换加以校正；因高度变化引起的比例尺不一致（h），可用比例尺系数加以改正；由目标物引起的畸变，如地形起伏引起的畸变（i），需要逐点校正；若因地球曲率引起的畸变（j），则需经2次以上高次方程式变换才能加以改正。多光谱、多时相影像配准和遥感影像制图，必须经过上述几何校正。
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二、(高)光谱成像仪的成像机理 =CD6x=
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利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取有关数据，它是在电磁波谱的紫外线、可见光、近红外和中红外区域，获取许多窄且光谱连续的图像数据的技术。成像光谱仪为每个像元提供数十个至数百个窄波段，能产生一个完整而连续的光谱曲线，这样观测到的地物以完整的光谱曲线记录下来。这也是高光谱曲线和常规光谱曲线遥感数据的主要区别，后者又称宽波段遥感。 m]MR\E5]By
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三、监督分类及其优缺点 u;rmqo1
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数字图像上不同像元的灰度数值，反映了不同地物的光谱特性，通过计算机对像元数据进行统计、运算、对比和归纳，将像元分为不同的类群，以实现实地物的分类和识别，这种方法成为数字图像的分类或者计算机自动识别。 H@wjZ;R
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遥感数字图像分类在数学上归纳为选择恰当的判别函数，或者建立物体数学模型的问题。根据判别函数或者模型的建立途径，数字分类方法包括： VpHwc!APq
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监督分类方法和非监督分类法方法。 :KX*j$5U
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监督分类方法。首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本，根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数。据此对样本像元进行分类，依据样本类型的特征来识别非样本像元的归属问题。 Khi6z& B
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监督分类对训练场地选取具有一定要求： Ar/P%$Zfq
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训练场地所包含的样本在种类上要与待分区域得类别一致，训练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取，这样才有代表性。 ,=Wj*S)~
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训练样本数目应能够提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响。 +<xQ
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四、水体的光谱特征 <HRPloVKo
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太阳光照射到水面，少部分被水面反射到空中，大部分入射到水体，入射到水体的光又大部分被水体吸收，部分被水中悬浮物反射，少部分透射到水底，被水底吸收和反射。被悬浮物的反射和被水底反射的辐射，部分返回水面，折回到空中。因此遥感器所接收到得辐射就包括水面反射光、悬浮物反射光、水底反射光和天空散射光。由于不同水体的水面性质、水体中悬浮物的性质和含量，水深和水底特性等不同，因而传感器上接收到得反射光谱存在差异，为遥感探测水体提供了基础。 >E4,zs@7t
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水体的反射率在整个波段范围内都很小，从蓝光段的15%降至红光段的2%，进入红外波段后几乎为零。影响水体反射率的主要因素是水的浑浊度，水深，以及波浪起伏，水面污染，水中生物等。 e#mf{ 1&
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洁净的水对蓝紫光有一些反射，其余波段都被吸收，蓝紫光也能穿透一定深度的水层。水中悬浮颗粒径大于太阳光谱波长，结果产生米式散射。 w ]T_%mdk
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水中浮游生物含有叶绿素，所以对红外波段有较高的反射率。 ^u$
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五、图像融合有哪些技术方法 x{w|Hy
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多种信息源的复合将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间信息组合匹配技术。复合后的图像数据将更有利于综合分析。该方法更好发挥不同遥感数据源的优势互补，弥补了某一种遥感数据不足之处，提高遥感数据的可应用性。 7)#JrpTj%
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遥感信息复合：不同传感器的遥感数据的复合，以及不同时相的遥感数据的复合。 |;Jt *
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1、不同传感器的遥感数据的复合。来自不同传感器的信息源有不同的特点，二者复合可以提高新图像的空间分辨率，也可以保持较丰富的光谱信息。不论何种信息源复合方案，首先要解决的问题是匹配问题。需要匹配和复合两个步骤。 k3B_M9>!
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匹配：采用几何校正，分别在不同数据源的影像上选取控制点，用双线性内插或者三次卷积内插运算对分辨率较小的图像进行重采样，完成匹配。 A~E S{Zkh
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复合：彩色合成方法效果比较明显。尽可能生成三幅新图像，分别赋予红、绿和蓝色，进行假色彩合成。 O z(=%oS
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2、不同时相的遥感数据复合 lAA6tlc#C
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在观测地物类型、位置、轮廓及动态变化时，常需要时相遥感数据的复合。复合步骤为： #Cs/.(<
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匹配：利用几何校正地方法做位置匹配 \A\?7#9\
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直方图调整：将匹配后的图像尽可能的调整成为一致的直方图，使图像亮度值趋于协调，以便比较。 xgNV0;g,
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复合：不同时相的图像复合主要用来研究时间变化所引起的各种动态变化。彩色合成法，比值法。 (?,jnn ub
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遥感与非遥感数据的复合： 5'{QMnfB
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有些非遥感可以作为遥感数据补充，可有助于综合分析问题，发现客观规律，提高解译的效果。因此遥感数据与地理数据复合也是遥感分析 过程中不可缺少的手段。 ia
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首先要非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码，以完成各种地理数据的定量和定位，产生新的数据格式，以便和遥感数据复合。步骤如下： S %?>Mh?g
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地理数据的网格化：网络数据生成、与遥感数据匹配 o^d| /;
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最优遥感数据的选取 kMEXg zl
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匹配复合：栅格数据与栅格数据、栅格数据与矢量数据。
