太阳同步轨道，就是和太阳同步，让卫星与太阳保持相对的照射状态，能每次都在同一个本地时间飞越过地面上某一点，不受地球自转的影响，其最主要的目标是为了在成像时获取稳定的光照，最大限度的利用卫星，获取最清晰可辨的遥感影像，利于遥感影像的分析和处理。
太阳同步轨道对遥感有什么意义？
每次都在同一个本地时间飞越过地面上某一点，使得对于这个点的所有观测都具有相似的太阳角度，这样的话在进行多时段卫星图像对比的时候，图像之间的一致性比较高，有利于提高分析精确度。太阳同步轨道还兼有极轨道的特点，可以俯瞰整个地球表面。
6.遥感图像的数字处理。
几何校正：是纠正各种因素导致的畸变，使图像具有最大的几何精度。
辐射校正：通过纠正辐射亮度的办法来纠正大气影响的措施。
1.几何校正的基本方法。
①建立坐标的转换前后的数学关系式，计算校正后图像中的每一点（u,r）所对应原图中的位置（x,y）②确定校正后图像上每点的亮度值a、最近邻法b.双线性内插法c.三次卷积内插法③控制点数目的确定。
2.辐射校正的原理。
通过太阳高度角校正，日地距离校正以及去除大气影响对辐射的干扰信号进行排除，改变图像亮度，从而提高图像质量。
数字图像：是指能够被计算机存储、处理和使用的图像，即数字化的图像。
数字化：将连续的图像变化作等间距的抽样和量化，以像元的亮度值表示。
灰度直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
累积直方图：以灰度值dn为横坐标，其纵坐标是比该灰度值小的所有像元的频度之和。
正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。
1. 什么是数字图像？数字图像有哪些统计特征？
略；灰度直方图、累积直方图、均值、方差、中值、波段间相关系数、波段。
间协方差。2. 什么是灰度直方图及正态分布？有什么意义？
略，略；图像增强：将原来不清晰的图像变清晰或将原来不够突出的特定图像信息和特征显现出来的图像处理方法称为图像增强。
对比度增强：对比度增强是将图像中亮度值范围拉伸或压缩成显示系统指定的亮度显示范围，提高图像全部或者局部的对比度，而改善图像质量的图像处理方法。
直方图规定化：直方图均衡化可以使一幅图像对应的直方图在各个灰度值上较为均匀的分布，由于实际的需要，有时我们并不需要使直方图均匀分布，而是让它的直方图具有特定的形态，这个过程就称为直方图规定化。
直方图规定化的基本原理：原图像均衡化后的累积直方图应该和目标图像均衡化后的累积直方图形状相同。
1. 图像增强处理中反差处理的方法有哪些？
1.线性拉伸/分段线性拉伸；2.均衡化对比拉伸；3.直方图规定化。
2. 图像增强处理中反差处理各有什么特点？
1：拉伸或压缩使其对比度增强；2：拉伸或压缩使其接近正态分布；3:让它。
的直方图具有特定的形态，增强两幅图像的可比度。
邻域处理：也称空间滤波，是通过象元与其周围相邻象元的关系，用数学方式来改变与其相邻的象元的亮度对比，从而突出图像的某一特征。
1. 图像增强处理中空间增强的方法有哪些？
反差处理、领域处理、空间图像锐化。
2. 图像增强处理中空间增强的方法各有什么特点？
可以使灰度直方图在灰度值上较为均匀的分布，也可以使一些亮度拉伸，一。
些亮度压缩，从而达到对比度增强的效果；处理一些过明或过暗的图像；处理某一部分突然增强或突然减弱。
3. 空间增强的方法对卷积模板各有什么样的要求？
略。1. 差值运算和比值运算分别适合应用于什么情形？
利用多波段影像的数字运算，以增强某些信息或去掉某些信息。
差值运算：突出两图像间亮度差较大的部分，突出某些信息。
常应用于：1）反映地物时间变化（动态变化）：如监测森林火灾发生前后的变化和计算过火面积；监测水灾发生前后的水域变化和计算受灾面积及损失；监测城市在不同年份的扩展情况及计算侵占农田的比例等。
2）有时为了突出边缘，也用差值法将两幅影像的行、列各移一位，再与原影像相减，也可起到几何增强的作用。
3）突出某些需要的信息如当用红外波段减红波段时，植被的反射率差异很大，相减后的差值就大，而土壤和水在这两个波段反射率差值就很小，因此相减后的影像可以把植被信息突出出来。
比值运算：突出不同波段间地物光谱的差异，提高对比度。对于区分和增强光谱亮度值虽不明显，而不同波段的比值差异较大的地物有明显效果。
常应用于：1）植被特征，提取植被光型，计算植被指数；
2）去除地形及云影影响；由于地形起伏及太阳倾斜照射，使得山坡的向阳处与阴影处在遥感影像上的亮度有很大区别，同一地物向阳面和背阴面亮度不同，给判读解译造成困难，特别是在计算机分类时不能识别。由于阴影的形成主要是地形因子的影响，比值运算可以去掉这一因子影响，使向阳与背阴处都毫无例外地只与地物反射率的比值有关。
3）浅海水下地形，土壤含水性；
4）扩大不同地物的光谱差异；
2. 主成分变换对遥感图像处理的意义是什么？
把原来相关的指标转化为互不相关的指标，也就是说主成分图像中各个主成分包含的信息内容是不重叠的，从而大大减少总的数据量，并使图像相关信息得到增强。
1. 为什么在图像融合处理前要进行坐标匹配？
融合前的遥感图像间的坐标系可能不同，因此必须将两个坐标系统进行匹配，以便于将他们统一到一个坐标系中，进一步完成分辨率的统一。
坐标匹配是图像融合的基础，能够更加容易地找到一幅图像在另一幅图像间的位置，使得两幅图像之间实现空间位置和灰度的映射，更为准确地完成遥感图像的数据复合。当图像融合出后，能够确保每个像元所反映的是同一地物特征，增加解译的可靠性。
2. 图像融合处理重采样的要求是什么？
1）选取易分辨、易定位、较精细的特征，如：道路交叉口、河流汇流处、湖心岛、飞机场、桥、水库大坝等。
2）采样点分布尽量均匀：分布于整个图。
3）特征变化大的地区应该多选些。
7.遥感解译与制图。
目视解译：指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
1. 遥感解译中，目标地物的识别特征有哪些？
色：色调、颜色、阴影；形：形状、大小、纹理、图形；位：位置、相关布局。
2. 遥感目视解译的原则是什么？
先图外、后图内，先整体、后局部，勤对比、多分析。
3. 遥感目视解译的方法有哪些？
直接判读法、对比分析法、信息复合法、综合推理法、地理相关分析法。
4. 叙述遥感目视解译的步骤。
略。非监督分类方法：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。
监督分类的方法：（1）最小距离分类法： 最小距离判别法、最近领域分类法。
2）多级切割分类法（3）特征曲线窗口法（4）最大似然比分类法。
1. 简述遥感图像计算机分类原理与基本过程？
分类原理：统计模式识别，提取待识别模式的几组统一特征值作为分类依据，通过绝对值距离、欧氏距离等数学方法进行相似度衡量。
基本过程：(1) 根据分类的目的选取特定区域的rs数字图像（即考虑：空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量）
2) 根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。
3) 选择、比较各种分类方法，选择合适的图像分类方法和。
算法，根据应用目的及图像数据特征判定分类系统。
4) 找出代表这些类别的统计特征。
5) 测定其特征（监督、非监督）
6) 像素分类。
7) 分类精度检查。
对判别分析的结果统计检验。
2. 监督分类和非监督分类的优缺点？
略。3. 计算机自动分类存在的问题。
1 未充分利用遥感图像提供的多种信息。以像素为识别的基本单元，只考虑多光谱特征，未考虑形、位。
2 提高遥感图像分类精度受到限制。大气状况、下垫面、其他因素的影响。
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