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目录
1.什么是图像，什么是数字图像？
2.什么是遥感数字图像？模拟图像(照片)与遥感数字图像有什么区别？
3.什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？
4.什么是空间域图像处理，什么是频率域图像处理？
5.什么是图像增强？主要目的是什么？主要有哪些方法？
6.怎么理解图像处理的两个观点？
7.数字图像分析与数字图像处理有什么区别和联系？
8.现代遥感数字图像处理方法包括哪些方面？
9.什么是图像的采样和量化？量化级别有什么意义？
10.什么是波谱响应函数？有什么用途？
11.列举当前常用的传感器有哪些？(不少于5种)
12.遥感图像的主要类型有哪些？各有什么特点？
13.图像的分辨率可用哪些指标来描述？
14.遥感数字图像有哪些表示方法？
15.图像的相关矩阵和协方差矩阵有什么区别？
16.什么是图像的直方图？直方图有什么用？
17.窗口和邻域有什么区别？
18.什么是卷积计算？试举例说明。
19.什么是图像特征？图像特征的基本性质是什么？
20.为什么要进行色彩合成？有哪些主要的合成方法？
21.什么是直方图均衡化处理？什么是直方图规定化处理？
22.辐射误差产生的主要原因有哪些？
23.在各种影响辐射校正的因素中，哪些是乘法性的，哪些是加法性的？
24.以TM图像为例，给出辐射校正的基本工作流程。
25.什么是图像的正射校正，主要方法有哪些？
26.傅里叶变换的基本工作流程是什么？
27.怎么解释频率域图像？
28.在图像处理中，傅里叶变换的主要应用是什么？
29.波段运算的目的是什么？主要应用有哪些？
30.什么是植被指数？有哪些基本的表达方式？
31.K-L变换中，特征值与方差累计贡献率之间是什么关系？
32.缨帽变换的基本原理是什么？
33.缨帽变换有什么优缺点？
34.为什么要进行彩色变换？试举例说明。
35.什么是图像融合，有哪些基本方法？
36.频率域滤波的主要滤波器有哪些？
37.平滑与锐化，在空间域各用什么滤波器可以达到效果？
38.平滑与锐化，在频率域各用什么滤波器可以达到效果？
39.简述遥感图像分类精度评估的概念与基本方法。
40.影响遥感图像分类精度的因素有哪些？
41.提高遥感图像分类精度的主要对策有哪些？
42.监测中国东北地区的火灾，应该使用什么遥感数据？为什么？
43.分类流程
44.变化检测
1.什么是图像，什么是数字图像？
图像：是对客观对象的一种相似性的描述或写真，包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息来源。
数字图像：是指数字存储的，用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值用离散数字表示的图像；在计算机内部，数字图像表现为二维阵列（网格），属于不可见图像。最基本的单位是像素。
2.什么是遥感数字图像？模拟图像(照片)与遥感数字图像有什么区别？
遥感数字图像：以数字形式存储和表达的遥感图像。
区别：
①模拟图像又称为光学图像，指空间坐标和图像数值连续变化的，计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。
②数字图像是指数字存储的，用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值用离散数字表示的图像；在计算机内部，数字图像表现为二维阵列（网格），属于不可见图像。
3.什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？
遥感数字图像处理：是通过计算机图像处理系统对遥感数字图像中的像素进行系列操作的过程；简言之，就是对像素所施加的操作，处理的结果仍然为图像。
主要内容：①图像增强，②图像校正，③信息提取
4.什么是空间域图像处理，什么是频率域图像处理？
空间域图像处理：以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
频率域图像处理：对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理，完成频率域图像处理后，往往要变换到空间域进行图像的显示和对比。
5.什么是图像增强？主要目的是什么？主要有哪些方法？
图像增强：是使用多种处理方法压抑、去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中特定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读
主要目的：强调特定的图像特征，在特征提取、图像分析和图像显示中非常重要，突出特定的图像特征，使得图像更易于可视化解释和理解。
主要方法：彩色合成、图像显示拉伸、波段运算、图像平滑、锐化、图像融合等。
6.怎么理解图像处理的两个观点？
①离散方法：一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的。
②连续方法：图像源自于物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，具有连续性。
7.数字图像分析与数字图像处理有什么区别和联系？
区别：
①数字图像处理是对数字图像像素进行操作的过程，数字图像分析是将图像像素转换为非像素表示的过程
②处理强调操作，分析强调推理。
联系：
①通常利用数学模型并结合数字图像处理技术来分析图像的像素特征和像素构成关系，然后提取特定信息；
②处理与分析密不可分，一般分析依赖处理来进行与展开，处理的结果是分析的基础
8.现代遥感数字图像处理方法包括哪些方面？
①数字图像处理方法
②信号处理方法
③计算机视觉
④机器学习
9.什么是图像的采样和量化？量化级别有什么意义？
采样：采样分为与地物能量相关的波谱采样和与地物分布有关的空间采样，波谱采样产生图像的波段和辐射强度，即像素值。空间采样将空间上连续的图像变换成离散点，即像素。
量化：是将像素连续的灰度值（地物能量）转化成整数灰度级的过程，可用量化位数定量描述。
意义：量化位数越高，量化后的图像的灰度级越多，细节越多，越接近于“真实”，但占用的存储空间也越大。
10.什么是波谱响应函数？有什么用途？
波谱响应函数：即光谱响应函数，又称传感器响应函数，描述了波段与连续波谱之间的关系，其中波段值是波段范围内光谱响应函数的积分。
用途：可以进行光谱采样，将高光谱转变为多光谱。
11.列举当前常用的传感器有哪些？(不少于5种)
NASA EOS，IKONOS，ETM+，QuickBird，SPOT，TM
12.遥感图像的主要类型有哪些？各有什么特点？
不相干图像：是光学遥感所产生的图像，通过自然光源或者非相干辐射源得到，包括多光谱图像，高光谱图像和高空间分辨率图像，像素记录是物体的辐射能量之和。
特点：光学遥感属于被动遥感，图像受大气状况影响很大，这在一定程度上限制了应用，特别是多云雨地区的遥感应用。
相干图像：指微波遥感图像，图像中的像素是一些相关物体辐射的复振幅总和。
特点：微波遥感属于主动遥感，其穿透能力强，不受天气的影响，可以全天时全天候工作。
13.图像的分辨率可用哪些指标来描述？
①辐射分辨率
②谱分辨率
③空间分辨率
④时间分辨率
14.遥感数字图像有哪些表示方法？
在数学上，遥感数字图像有确定性和统计性表示。确定的表示法是写出图像函数表达式，对于数字图像，则表示成矩阵或向量形式。统计的表示法则是用一种平均特征来表示图像。
15.图像的相关矩阵和协方差矩阵有什么区别？
区别：
①协方差和相关系数是两个不同的统计量，协方差强调绝对的差异性、偏离均值的程度，相关系数强调相对的相关性。
②相关矩阵关于正对角线对称，协方差矩阵的正对角线数值全部为1。
16.什么是图像的直方图？直方图有什么用？
直方图：直方图是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级的像素个数。对于数字图像来说，就是图像像素值的概率密度函数的离散化图形。
用处：根据直方图的形态可以大致推断图像的反差，然后可有目的地改变直方图形态来改善图像的对比度。如果图像的直方图形态接近正态分布，则图像反差适中；如果直方图位置偏向灰度值大的一边，图像偏亮；如果峰值位置偏向灰度值小的一边，图像偏暗；峰值变化过陡，过窄，则说明图像的灰度值过于集中，反差小。
17.窗口和邻域有什么区别？
①对于图像中的任一像素（x，y），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围，称为窗口。窗口可为矩形或正方形，行列数为奇数，并按照行数×列数的方式来命名。
②中心像素周围的像素称为该像素的邻域。邻域按与中心像素不同方向上相邻的像素的数量来命名。
18.什么是卷积计算？试举例说明。
卷积计算：是空间域上针对特定窗口进行的运算，是图像平滑，锐化中使用的基本计算方法。
图像数据
模板
卷积结果
19.什么是图像特征？图像特征的基本性质是什么？
图像特征：图像的测度，是图像的像素具有属性值的概括，从不同角度描述图像的性质。
基本性质：①可分性 ②可靠性 ③独立性 ④数量少
20.为什么要进行色彩合成？有哪些主要的合成方法？
原因：人眼对黑白密度的分辨能力有限，大致只有10个灰度级，对彩色图像的分辨力则要高得多。为了充分利用色彩在遥感判读上的优势，常常需要对多波段图像进行彩色合成得到彩色图像，然后再进行其他处理。
方法：①伪彩色合成 ②真彩色合成 ③假彩色合成 ④模拟真彩色合成
21.什么是直方图均衡化处理？什么是直方图规定化处理？
直方图均衡化：使变换后图像灰度值的概率密度为均匀分布的映射变换方法。通过直方图均衡化处理，图像对比度得到了提高。
直方图规定化：以指定图像的或理论的直方图为参照，进行的图像直方图变换，目的是增强或对比图像显示，均匀图像镶嵌后的颜色。
22.辐射误差产生的主要原因有哪些？
原因：
①传感器本身的响应特性，光学摄影机引起的辐射误差，光电扫描仪引起的辐射误差。
②传感器外界（自然）环境的影响，包括大气（雾和云）和太阳照射等。
23.在各种影响辐射校正的因素中，哪些是乘法性的，哪些是加法性的？
①乘法性影响是由消光引起的，大气的吸收及散射使目标物（地球表面）传到遥感器的能量逐渐减少。
②加法性影响是由发射引起的，传感器也接受了大气热辐射及散射。
24.以TM图像为例，给出辐射校正的基本工作流程。
①辐射定标
②大气校正
③太阳和地形的校正
25.什么是图像的正射校正，主要方法有哪些？
正射校正：校正地表面起伏引起的失真，使其与地图重合的精密几何校正处理过程。
方法：①视线矢量与DEM交点 ②预先求出由起伏引起的图像失真 ③共线条件方程式。
26.傅里叶变换的基本工作流程是什么？
傅里叶正变换--设定滤波器--傅里叶逆变换
27.怎么解释频率域图像？
图像经过傅里叶变换后，产生频率域图像，这些空间频率信息以另一种方式被凸显出来。频率域图像往往以图像中 心为坐标原点，左上-右下，右上-左下对称，图像中心为原始图像的平均亮度值频率为零，从图像中心往外频率增高。频率 与图像中暗的越多表明原图像中面越多，亮点或亮条带越多则表明图像中边比较多。
28.在图像处理中，傅里叶变换的主要应用是什么？
①图像特征提取 ②频率域滤波 ③周期性噪声的去除 ④图像恢复 ⑤纹理分析
29.波段运算的目的是什么？主要应用有哪些？
目的：突出感兴趣的地物信息，压抑不感兴趣的地物信息。
应用：①代数运算（加法运算，差值运算，乘法运算，比值运算） ②逻辑运算 ③植被指数。
30.什么是植被指数？有哪些基本的表达方式？
植被指数：是对地表绿色植物生长状况和分布特征的简单、有效和经验型的度量，是两个或多个光谱波段的线性或非线性的组合。
表达方式：
①比值植被指数：RVI=NIR/R
②归一化植被指数：NDVI=NIR-R/NIR+R
③差值植被指数：DVI=NIR-R
④土壤调整植被指数：SAVI=1+LNIR-R/NIR+R+L (L为冠层背景调整因子)
⑤增强植被指数（MODIS图像）：EVI=2.5NIR-R/NIR+6R-7.5B+1
31.K-L变换中，特征值与方差累计贡献率之间是什么关系？
成正比关系
32.缨帽变换的基本原理是什么？
缨帽变换旋转光谱的坐标空间，旋转后的坐标轴不是指到主成分的方向，而是指到另外的方向，而这些方向与地物类型和变化有密切的关系，特别是与植物生长过程和土壤有关。
33.缨帽变换有什么优缺点？
优点：既可以实现信息压缩，又可以帮助解译分析农作物特征。
缺点：仅用于MSS、TM和ETM+传感器的图像。
34.为什么要进行彩色变换？试举例说明。
亮度值的变化可以改善图像的质量，但就人眼对图像的观察能力而言，正常人眼能分辨的亮度级为20级左右，而对彩色的分辨能力则可大于100，色彩变换可大大增强图像的可读性。
①不同空间分辨率图像的融合 ②增强合成的图像的饱和度 ③通过对强度I成分的处理进行图像的增强显示 ④多源数据的综合显示
35.什么是图像融合，有哪些基本方法？
图像融合：数据融合的一部分，是各种图像变换方法的综合应用，用来增强图像的空间分辨率或光谱分辨率。图像融合指多传感器，多时段，多分辨率图像的融合。主要内容包括定性定量数据的融合，相同分辨率的不同平台测量数据的融合，不同分辨率不同平台测量的数据的融合。
像素级：①加权法 ②乘积法 ③比值法 ④高通滤波 ⑤小波变换 ⑥彩色变换 ⑦K-L变换
特征级：①贝叶斯方法 ②Dempser Shafer证据理论 ③熵法
36.频率域滤波的主要滤波器有哪些？
①理想滤波器 ②Butterworth滤波器 ③指数滤波器 ④梯形滤波器 ⑤高斯滤波器
37.平滑与锐化，在空间域各用什么滤波器可以达到效果？
平滑：①均值滤波 ②中值滤波 ③高斯低通滤波 ④梯度倒数加权平滑 ⑤选择式掩膜平滑
锐化：①线性锐化滤波器 ②梯度 ③罗伯特梯度 ④Prewitt和Sobel梯度 ⑤拉普拉斯算子 ⑥Canny算子 ⑦定向检测
38.平滑与锐化，在频率域各用什么滤波器可以达到效果？
平滑：①理想低通滤波器 ②Butterworth低通滤波器 ③指数低通滤波器 ④梯形低通滤波器 ⑤高斯低通滤波器
锐化：①理想高通滤波器 ②Butterworth高通滤波器 ③指数高通滤波器 ④梯形高通滤波器 ⑤高斯高通滤波器
39.简述遥感图像分类精度评估的概念与基本方法。
概念：把分类图与标准数据（图件或地面实测调查）进行比较，然后用正确分类的百分比来表示分类精度。
基本方法：采用混淆矩阵，并以Kappa系数评价整个分类图的精度，以条件Kappa系数评价单一类别的精度。
40.影响遥感图像分类精度的因素有哪些？
①遥感图像的制约
②分类方法的制约
41.提高遥感图像分类精度的主要对策有哪些？
①综合利用多种信息
②混合像元分解
③GIS与遥感分类
42.监测中国东北地区的火灾，应该使用什么遥感数据？为什么？
应使用高时间分辨力，低空间分辨力和对温度敏感的传感器产生的遥感数据，才能大面积，高效率的监测与温度有关的地表参数。
43.分类流程
44.变化检测
①插值法
②比值法
③变化向量法
④分类比较法
