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遥感卫星影像原理(3)

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关键词:

摘要：

7、图像间的自动配准是以spot影像为基准，TM影像为配准的。

第6章

1、为什么要进行辐射纠正？

答：传感器输出的能量包含了由于太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能等所引起的各种失真，这些失真不是地面目标本身的辐射，对图像的使用和理解造成影像，必须加以校正和消除。

2、辐射定标和辐射校正是遥感数据定量化的最基本环节。

3、辐射误差来源：

答：1）传感器本身的性能引起的辐射误差；2）大气的散射和吸收引起的辐射误差。

3）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差；

4、传感器的辐射定标：建立传感器每个探测元所输出的信号的数值量化值与该探测器对应像元内的实际地物辐射亮度值之间的定量关系。

5、遥感图像的辐射增强的实质是增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。

6、图像增强技术可分为两大类：空间域处理和频率域处理。空间域处理是指直接对图像进行各种运算以得到需要的增强效果。频率域处理指将空间域图像变换成频率域图像，然后在频率域中对图像的频谱进行处理，已达到增强图像的目的。

7、图像融合的概念：将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。

第7章

1、景物特征主要有：光谱特征、空间特征和时间特征。

2、空间特征指景物的各种几何形态。判读标志是：形状、大小、图形、阴影、位置、纹理、类型等。

3、影响景物判读的因素：地物本身的复杂性，传感器特性的影响，目视能力的影响。

第8章

1、遥感图像的计算机分类概念？

答：就是利用计算机对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性识别和分类，以达到识别图像信息所对应的实际地物，提取所需地物信息的目的。

2、遥感图像自动分类常用的特征变换有：主分量变换、哈达玛变换、生物量指标变换、比值变换和恵帽变换等。

3、计算机分类主要有：监督分类和非监督分类。监督分类是基于我们对遥感图像上样本区内地物的类别已知，利用这些样本类别的特征作为识别非样本数据类别的依据。而非监督分类是人们事先对分类过程不施加任何的先验知识。仅凭遥感影像的光谱特征的分布规律进行“盲目”的分类过程。其结果只是区分不同的类不能确定类别的属性特征。

文章来源：《遥感学报》网址: http://www.ygxbzz.cn/zonghexinwen/2021/0321/576.html