1.多光谱变换 1)概念:针对多光谱影象存在的一定程度上的相关性以及数据冗余现象,通过 函数变换,达到保留主要信息,降低数据量,增强或提取有用信息目的的方法。 2) 变换的本质:对遥感图像实行线性变换,使光谱空间的坐标按一定规律进行旋 转。 K-L 变换作用:数据压缩和图像增强,K-T 变换作用:扩大陆地卫星 TM 影像数据 在农业方面的应用。 注:上面宗教的对比度变换、空间滤波、彩色变换、图像运算、多光谱变换都是 数字增强的处理方法。 32.多源信息的复合 1)概念: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 间的信息组合匹配的技术。 2) 意义:发挥不同遥感数据源的优势,弥补某种遥感数据的不足,提高遥感数据的 应用性;还有利于综合分析和深入理解遥感数据. 3)复合内容:一、遥感信息的复合(1)不同传感器的遥感数据复合(2)不同 时相的遥感数据复合,二、遥感与非遥感信息的复合 第五章 33.目视解译意义 它充分利用了判读者的知识、经验,经综合推理、分析来识别目标,这要比计算 机的内存和判断更为高明, 因而目视解译是遥感图象解译最基本的方法,是遥感 应用分析必不可少的研究手段。 34.遥感图象日常的观察的不同 1)遥感图象通常为顶视,而不同于平日里的透视; 2)遥感图象常用可见光以外的电磁波谱段,而大多数我们所熟悉的特征在可见 光内外谱段,可以表现得十分不同; 3)是遥感图象常以一种不熟悉或变化的比例和分辨率描述地球表面。 35. 解译标志 (指识别目标所依据的影象特征) 色调 : (特指全色图像中的灰度) , 颜色(彩色图像目标地物识别的基本标志),阴影(可判读物体的性质或高度), 形状(外部轮廓),纹理(内部结构,区别地物属性的重要依据),大小(目标 物的形状、面积和体积的度量,地物最重要的数量特征之一),位置,图型(地 物有规律排列而成的图形结构),相关布局(多个目标物间的空间配置关系) 注: 解译标志可分为直接解译标志和间接解译标志。直接解译标志指图象上可以 直接反映出来的影象标志; 间接解译标志指运用某些直接解译标志,根据地物的 相关属性等地学知识,间接推断出的影象标志。 36.影像目视解译的影响因素 分辨率(空间分辨率;时间分辨率;光谱分辨率)、季相影响(植被差异;太阳 高度角;水分影响)、图像显示(真彩色合成,假彩色合成,伪彩色) 37。目视解译原则:先图外后图内、先整体后局部、先宏观后微观、从已知到未 知、勤对比,多分析。 38。典型地物目视解译 1)水体:在标准假彩色图像上,深而清澈的水体呈黑或蓝黑色;水浅者多为浅蓝 色;含泥沙者颜色更浅,含沙量过高则呈乳白色;有水生植物者呈红色斑点。水系:树枝状水系主要分布在冲积平原、侵蚀平原等基岩软弱地区。放射状水系主 要分布在火山,孤山或穹形隆起地区。 2)植被:在标准假彩色图像,植被为红色。 3)城镇:在多波段黑白图像上,城镇多呈深暗色调;在标准假彩色图像上,中 心色调深暗、边缘略浅的灰蓝或蓝灰色。 4)铁路:由于铁路路基材料与周围土地的光谱差异较大,在卫星图像上呈色调 深暗,较为清晰的线状影像。 39.遥感图像目视解译步骤 1)目视解译准备工作阶段 2)初步解译与判读区的野外考察 3)室内详细判度 4)野外验证与补判 5)目视解译成果的转绘与制图 40.遥感目视解译方法 1)直接判读法 2)对比分析法 3)信息复合法 4)综合推理法 5)地理相关分析 法41.遥感影像地图 1)概念:遥感影像地图是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地 理空间分布和环境状况的地图。 2)分类:按照内容分为普通遥感影像地图与专题遥感影像地图。 按照传感器不同,分为航空摄影影象地图.扫描影象地图和雷达影象地图 3)遥感影像地图的特点 ① 丰富的信息量 ② 直观形象性 ③ 具有一定的数学基础 ④ 现势性强 4)遥感影像地图的发展趋势 ① 电子影像地图 ② 等。 ③ 多媒体影像地图:直观、形象的影像信息再配以生动的声音解说 立体全息影像地图: 是利用从不同角度摄影获取的区域重叠的两张影 像,构成像对。 第六章 41.遥感数字图像的特点 1)便于计算机处理与分析 2)图像信息损失少 3)抽象性强 42.航空像片的数字化 1)空间采样:将航空像片具有的连续灰度信息转化为每行有 m 个单元,每列有 n 个单元的像素组合。 2)属性量化:可得到每个像元的数字模拟量,与航空像片中对应位置上的灰度 相对应。 43.计算机分类原理 遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。 常使用距离和相关系数来 衡量相似度。可采用距离衡量相似度时,距离越小相似度越大;采用相关系数衡 量相似度时,相关程度越大,相似度越大。 注:基本依据是地物的光谱特征,即原始测量值或运算处理值。 44.遥感图像计算机分类方法 1)监督分类法:选择具有代表性的典型实验区或训练区,用训练区中已知地面 各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机,获得识别各类地物的判别函数或模 式, 并以此对未知地区的像元进行分类处理, 分别归入到已知的类别中。 (1) 包括 、 最小距离分类法(2)、多级切割分类法(把空间分成对应不同类别的子空间) (3)、特征曲线窗口分类法(以特征曲线为中心,取一个条带)(4)、最大似 然比分类法(把像素分到归属概率最大的类别中去) 2)非监督分类:是在没有先验类别(训练场地)作为样本的条件下,即事先不 知道类别特征, 主要根据像元间相似度的大小进行归类合并(即相似度的像元归 为一类)的方法。包括(1)、分级集群法: (2)、动态聚类法:在初始状态给出图像粗糙的分类,然后基于一定原则在类 别间重新组合样本,直到分类比较合理为止。 3)比较:根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。(1)监督分 类的关键是选择训练场地。 训练场地要有代表性, 样本数目要能够满足分类要求。 此为监督分类的不足之处。(2)非监督分类不需要更多的先验知识,据地物的 光谱统计特性进行分类。 当两地物类型对应的光谱特征差异很小时,分类效果不 如监督分类效果好。 45.分类中存在的问题 1)未充分利用遥感图像提供的多种信息 2)提高遥感图像分类精度受到限制 制约遥感图像分类精度的客观因素:大气状况的影响、下垫面的影响、其他因 素的影响 如:云朵覆盖;不同时相的光照条件不同,同一地物的电磁辐射能量不同;地 物边界的多样性。 46.专家系统:把某一特定领域的专家知识与经验形式化后输入到计算机中,由 计算机模仿专家思考问题与解决问题,是代替专家解决专业问题的技术系统 47.遥感图像解译专家系统的组成 1)图像处理与特征提取子系统 2)遥感图像解译知识获取系统 3)狭义的遥感图像解译专家系统