遙感軟件應(yīng)用復(fù)習(xí)

1、第一章遙感數(shù)字圖像：是以數(shù)字形式采集、存儲(chǔ)、運(yùn)算、表達(dá)、傳輸?shù)倪b感影像，它的最基本單位是像素。圖像轉(zhuǎn)換：在遙感圖像使用中，根據(jù)目的的不同，有時(shí)需要將模擬圖像輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，處理完后又需要將數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為模擬圖像輸出。數(shù)字圖像校正：包括輻射校正和幾何校正。輻射校正：指校正因大氣的影響和因傳感器本身影響而產(chǎn)生的輻射誤差，進(jìn)入傳感器的電磁輻射強(qiáng)度反映在遙感數(shù)字圖像上就是亮度值，輻射強(qiáng)度越大，亮度值越大，該值與地物的反射率或發(fā)射率保持一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，但因大氣輻射的影響，受傳感器本身產(chǎn)生輻射誤差的影響，這種關(guān)系發(fā)生了改變，這一部分就是需要校正的部分。幾何校正：當(dāng)遙感數(shù)字圖像在幾何位置上發(fā)生變化，產(chǎn)生

2、諸如行列不均勻、像元大小與地面大小對(duì)應(yīng)不準(zhǔn)確、地物形狀不規(guī)則變化時(shí)，即說(shuō)明遙感數(shù)字圖像發(fā)生了幾何畸變，校正幾何畸變的工作稱之為幾何校正。圖像增強(qiáng)：采用一系列技術(shù)改善圖像的視覺(jué)效果，提高圖像的清晰度、對(duì)比度，突出所需的信息的工作。多源信息復(fù)合：是指將多種遙感平臺(tái)，多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)之間以及遙感數(shù)據(jù)與非遙感數(shù)據(jù)之間的信息組合匹配的技術(shù)。填空像素的最基本的三個(gè)特征：像素的大小、像素的空間位置以及像素的屬性。遙感數(shù)字圖像像素的屬性特征包括亮度、色彩兩個(gè)方面。遙感數(shù)字圖像處理，根據(jù)抽象程度不同可分為三個(gè)層次：狹義的圖像處理、圖像分析和圖像解譯。數(shù)字圖像處理的方法：對(duì)比度增強(qiáng)、空間濾波、彩色變換、圖像運(yùn)算和多

3、光譜變換等通用二進(jìn)制數(shù)據(jù)格式主要包括三種數(shù)據(jù)類型：BSQ格式、BIP格式、BIL格式。二維視窗是顯示柵格圖像、矢量圖形、注記文件、AOI等數(shù)據(jù)層的主要窗口。疊加顯示操作分為混合顯示工具、卷簾顯示工具、閃爍顯示工具。數(shù)據(jù)信息查詢分為光標(biāo)查詢功能、量測(cè)功能、圖像信息顯示。簡(jiǎn)答根據(jù)遙感數(shù)字圖像處理的目的不同，遙感圖像數(shù)字處理大致可分為幾種？1） 圖像轉(zhuǎn)換：在遙感圖像使用中，根據(jù)目的的不同，有時(shí)需要將模擬圖像輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，處理完后又需要將數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為模擬圖像輸出。2） 數(shù)字圖像校正：包括輻射校正和幾何校正。輻射校正：指校正因大氣的影響和因傳感器本身影響而產(chǎn)生的輻射誤差，進(jìn)入傳感器的電磁輻射強(qiáng)度

4、反映在遙感數(shù)字圖像上就是亮度值，輻射強(qiáng)度越大，亮度值越大，該值與地物的反射率或發(fā)射率保持一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，但因大氣輻射的影響，受傳感器本身產(chǎn)生輻射誤差的影響，這種關(guān)系發(fā)生了改變，這一部分就是需要校正的部分。幾何校正：當(dāng)遙感數(shù)字圖像在幾何位置上發(fā)生變化，產(chǎn)生諸如行列不均勻、像元大小與地面大小對(duì)應(yīng)不準(zhǔn)確、地物形狀不規(guī)則變化時(shí)，即說(shuō)明遙感數(shù)字圖像發(fā)生了幾何畸變，校正幾何畸變的工作稱之為幾何校正。3） 數(shù)字圖像增強(qiáng)：采用一系列技術(shù)改善圖像的視覺(jué)效果，提高圖像的清晰度、對(duì)比度，突出所需的信息的工作。4） 多源信息復(fù)合：是指將多種遙感平臺(tái)，多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)之間以及遙感數(shù)據(jù)與非遙感數(shù)據(jù)之間的信息組合匹配的技術(shù)。

5、5） 遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)解譯處理：綜合運(yùn)用地學(xué)分析、遙感圖像處理、地理信息系統(tǒng)、模擬識(shí)別與人工智能技術(shù)，這些技術(shù)的運(yùn)用都應(yīng)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)支持下運(yùn)行，采取相應(yīng)的遙感數(shù)字圖像的處理方法。簡(jiǎn)述實(shí)現(xiàn)一幅柵格圖像顯示操作。第一步：?jiǎn)?dòng)程序在工具條單擊Open Layer， 打開(kāi)Select layer To Add對(duì)話框。第二步：確定文件。在Select layer To Add對(duì)話框中有File和Raster Options兩個(gè)選項(xiàng)卡，其中File選項(xiàng)卡即用于確定圖像文件。第三步：設(shè)置參數(shù)。在Select layer To Add對(duì)話框中單擊Raster Options選項(xiàng)卡，進(jìn)入設(shè)置參數(shù)狀態(tài)。第四步：

6、打開(kāi)圖像。單擊Select layer To Add對(duì)話框中OK按鈕，顯示圖像。文件顯示順序的調(diào)整。視窗菜單條：選擇ViewArrange Layers命令，打開(kāi)Arrange Layers Viewer對(duì)話框。在Arrange Layers Viewer對(duì)話框中點(diǎn)擊鼠標(biāo)左鍵或拖動(dòng)文件以調(diào)整文件順序，然后應(yīng)用（Apply） 顯示順序調(diào)整，并關(guān)閉（Close）Arrange Layers Viewer對(duì)話框結(jié)束文件顯示順序操作。第二章圖像校正主要指輻射校正和（），輻射校正包括（），（），（），（）（）。圖像校正方法按照采用的屬性模型而不同，一般有（），（），（）。像元重采樣的方法有（），（），（

7、），（）；其中最簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快的是（），產(chǎn)生的圖像比較平滑但計(jì)算工作量的的是（）。ERDAS分辨率融合提供三種方法：（），（），（）。幾何校正，傳感器的輻射校正，大氣的輻射校正，照度校正，條紋和斑 點(diǎn)的判定和消除多項(xiàng)式法，共線方程法，隨機(jī)場(chǎng)內(nèi)的插值法最鄰近插值法，雙線性插值法，三次卷積插值法，雙三次樣條插值法， 最鄰近法，三次卷積法主成分變換融合，乘積變換融合，比值變換融合圖像拼接就是將具有地理參考的若干幅互為鄰接（時(shí)相往往可能不同）的遙感數(shù)字圖合并成一幅統(tǒng)一的新圖像，輸入圖像必須經(jīng)過(guò)幾何校正處理或者進(jìn)行過(guò)校正標(biāo)定。圖像融合技術(shù)是指將多源信道所采集到的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像經(jīng)過(guò)一定的圖像處理，提

8、取各自信道的信息，最后綜合成同一圖像以供觀察或進(jìn)一步處理。數(shù)字正射校正的實(shí)質(zhì)就是將中心投影的影像通過(guò)數(shù)字校正形成正射投影的過(guò)程，其原理是將影像化為很多微小的區(qū)域，根據(jù)有關(guān)的參數(shù)利用相應(yīng)的構(gòu)像方程式或按一定的數(shù)字模型用控制點(diǎn)就算，求得結(jié)算模型，然后利用數(shù)字高程模型對(duì)原始非正射影像進(jìn)行糾正，使其轉(zhuǎn)換成正射影像。規(guī)則分幅裁剪是指裁剪圖像的邊界范圍是一個(gè)矩形，通過(guò)左上角和右下角兩點(diǎn)的坐標(biāo)就可以確定圖像的裁剪位置，整個(gè)裁剪過(guò)程比較簡(jiǎn)單，不規(guī)則分幅裁剪是指裁剪圖像的邊界范圍是任意多邊形，不能通過(guò)左上角和右下角兩點(diǎn)的坐標(biāo)確定裁剪范圍，而必須事先設(shè)置一個(gè)完整的閉合多邊形區(qū)域，可以利用AOI工具創(chuàng)建裁剪多邊形，

9、然后利用分幅工具進(jìn)行分割。（1）準(zhǔn)備工作首先要根據(jù)研究對(duì)象和專業(yè)要求，挑選數(shù)據(jù)合適的遙感圖像。在拼接時(shí)，應(yīng)盡可能選擇成像時(shí)間和成像條件接近的遙感圖像，以減輕后續(xù)的色調(diào)調(diào)整工作。（2） 預(yù)處理工作主要包括：a 輻射校正 b 去條帶和斑點(diǎn)c 幾何校正（3） 確定實(shí)施方案在進(jìn)行多幅圖像拼接時(shí)，拼接方案的確定是最為重要的，其好壞與否直接影響到工作時(shí)間和工作量。為此，需要首先確定標(biāo)準(zhǔn)像幅，一般位于研究區(qū)中央，其次確定拼接順序，即以標(biāo)準(zhǔn)像幅為中心，有中央向四周逐步進(jìn)行。（4） 重疊區(qū)確定遙感圖像拼接工作的進(jìn)行主要是基于相鄰圖像的重疊區(qū)。無(wú)論是色調(diào)調(diào)整，還是幾何拼接，都是將重疊區(qū)作為基準(zhǔn)進(jìn)行的，其準(zhǔn)確與否直

10、接影響到拼接的效果。（5） 色調(diào)調(diào)整不同時(shí)相或成像條件存在差異的圖像，由于要拼接的圖像輻射水平不一樣，圖像的亮度差異比較大，若不進(jìn)行色調(diào)調(diào)整，拼接后的圖像，即使幾何位置很精確，也會(huì)由于色調(diào)不同，而不能夠很好的滿足應(yīng)用。此外，成像時(shí)相和成像條件接近的圖像，也會(huì)由于傳感器的隨機(jī)誤差造成不同像幅的色調(diào)不一致，從而影響應(yīng)用的效果。因此必須進(jìn)行色調(diào)調(diào)整這一工作。（6） 圖像拼接拼接就是在相鄰兩幅圖像的重疊區(qū)內(nèi)找到一條邊線（剪切線），剪切線的質(zhì)量直接影響拼接圖像的效果。在拼接過(guò)程中，即使兩幅圖像進(jìn)行色調(diào)調(diào)整，接縫處也有色調(diào)不一致，為此還需要在重疊區(qū)進(jìn)行色調(diào)的平滑，這樣才能夠在拼接好圖像中無(wú)接縫存在。11.

11、（1）打開(kāi)兩個(gè)平鋪窗口 在ERDAS圖標(biāo)面板菜單條選擇 Session| Tile Viewers 命令，平鋪窗口（2）建立窗口地理聯(lián)系關(guān)系 在Viewer #1 中右擊，在快捷菜單中選擇 Geo Link/Unlink 命令，在Viewer #2 中單擊，建立與Viewer #1 的連接（3）通過(guò)查詢光標(biāo)進(jìn)行檢查 在Viewer #1中右擊，在快捷菜單中選擇 Inquire Cursor 命令，打開(kāi)光標(biāo)查詢窗口在Viewer #1 中移動(dòng)查詢光標(biāo)，觀測(cè)其在屏幕中的位置及其匹配程度，并注意光標(biāo)查詢窗口中數(shù)據(jù)的變化。12. (1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：包括資源衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，航空影像數(shù)據(jù)，大地測(cè)量成果，航天器

12、軌道參數(shù)和傳感器姿態(tài)參數(shù)的手機(jī)和分析，所需控制點(diǎn)的選擇和量測(cè)等。（2）輸入顯示數(shù)字影像：按規(guī)定的格式將遙感數(shù)字影像用專門(mén)的程序讀入計(jì)算機(jī)。（3）確立校正變換模型：校正變換模型是用來(lái)建立輸入與輸出影像間的坐標(biāo)變換關(guān)系。校正方法按照采用的數(shù)學(xué)模型而不同，一般有多項(xiàng)式法，共線方程法，隨機(jī)場(chǎng)內(nèi)的插值法等。由于多項(xiàng)式法原理比較直觀，使用上較為靈活且可以用于各種類型的圖像，因而遙感圖像幾何校正的空間變換一般采用多項(xiàng)式法。（4）確定輸出影像范圍：輸出影像范圍定義恰當(dāng)，糾正后的影像就全部包括在定義的范圍內(nèi)，且能夠使空白影像面積盡可能少。否則會(huì)造成糾正后的影像未被該范圍全部包括，輸出影像空白過(guò)多。（5）像元空間

13、坐標(biāo)變換：像元空間坐標(biāo)變換是按選定的校正函數(shù)把原始的數(shù)字影像逐個(gè)像元地變換到輸出影像相應(yīng)的坐標(biāo)上去，變換方法分為直接糾正和間接糾正（正解法和反解法）。兩張方法的像元灰度賦值略有差別。（6）像元的灰度重采樣：重采樣過(guò)程就是依據(jù)未校正圖像像元值生成一幅校正圖像的過(guò)程，原圖像中所有柵格數(shù)據(jù)層將進(jìn)行重采樣，常用方法有最鄰近插值法，雙線性內(nèi)插法和三次卷積內(nèi)插方法。（7）輸出糾正數(shù)字影像：經(jīng)過(guò)逐個(gè)像元的幾何位置變換和灰度重采樣得到的輸出影像數(shù)據(jù)需要的格式寫(xiě)入糾正后的影像文件。第三章1、輻射增強(qiáng)：是一種通過(guò)直接改變圖像中的像元的灰度值來(lái)改變圖像的對(duì)比度，從而改善圖像視覺(jué)效果的圖像處理方法。2、直方圖均衡化：

14、對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配像元值，使一定灰度范圍內(nèi)像元的數(shù)量大致相等，原圖像上頻率小的灰度級(jí)被合并，頻率高的被拉伸，是亮度集中的圖像得到改善，增強(qiáng)圖像上大面積地物與周圍地物的反差。3、直方圖匹配：對(duì)圖像查找表進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，使一幅圖像某個(gè)波段的直方圖與另一幅圖像對(duì)應(yīng)波段類似，或使一幅圖像所有波段的直方圖與另一幅圖像的所有對(duì)應(yīng)波段類似4亮度反轉(zhuǎn)：對(duì)圖像亮度范圍進(jìn)行線性或非線性取反，產(chǎn)生一幅與輸入圖像亮度相反的圖像，原來(lái)亮的地方變暗，原來(lái)暗的地方變亮，它是線性拉伸的特殊情況5、降噪處理：利用自適應(yīng)濾波方法去除圖像中的噪聲，該技術(shù)在沿著邊緣或平坦區(qū)域去除噪聲的同時(shí)還可以很好地保持圖像中的一些微小的

15、細(xì)節(jié)6、空間濾波：強(qiáng)調(diào)像元與其周圍相鄰像元的關(guān)系，采用空間域中領(lǐng)域處理的方法，在被處理像元周圍的像元的參與下進(jìn)行運(yùn)算處理7、卷積增強(qiáng)：是通過(guò)卷積運(yùn)算來(lái)改變圖像的空間頻率特征，卷積運(yùn)算是在空間域上對(duì)圖像進(jìn)行領(lǐng)域檢測(cè)的預(yù)算。8、銳化增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行卷積濾波處理，使整幅圖像的亮度得到增強(qiáng)而不改變其專題內(nèi)容，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的9、聚焦分析：用所選窗口內(nèi)的像元按照聚焦函數(shù)的定義進(jìn)行運(yùn)算，可以取領(lǐng)域內(nèi)所有像元的和、最大值、最小值、均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差等作為新像元的值，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的10、紋理分析（texture analysis）：通過(guò)在一定的窗口內(nèi)進(jìn)行二次變異分析或三次非對(duì)稱分析，使雷達(dá)圖

16、像或其他圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)的方法。 打開(kāi)方式Main Image InterpreterSpatial Enhancement Texture12、代數(shù)運(yùn)算：根據(jù)地物本身在不同波段的灰度差異，通過(guò)不同波段之間簡(jiǎn)單的代數(shù)運(yùn)算產(chǎn)生新的“波段”，來(lái)達(dá)到突出感興趣的地物信息、壓抑不感興趣的地物信息的圖像增強(qiáng)法。13、植被指數(shù)：根據(jù)地物光譜反射率的差異做比值運(yùn)算可以突出圖像中的植被特征、提取植被類型或估算綠色生物量，能夠提取植被的算法。14、主成分變換：又稱K-L變換或霍特林變換，是基于變量之間的相關(guān)關(guān)系，在盡量不丟失信息前提下的一種線性變換的方法。主要用于數(shù)據(jù)壓縮和信息增強(qiáng)。填空2、直方圖均衡化實(shí)

17、質(zhì)上是對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配像元值，使一定灰度范圍內(nèi)像元數(shù)量大致相等。3、通過(guò)直方圖匹配可以部分消除由于太陽(yáng)高度角或大氣影響造成的相鄰圖像的效果差異4、亮度反轉(zhuǎn)包含兩個(gè)反轉(zhuǎn)算法，一個(gè)是條件反轉(zhuǎn)（Inverse），另一個(gè)是簡(jiǎn)單反轉(zhuǎn)（Reverse）7、卷積運(yùn)算主要用于對(duì)圖像進(jìn)行平滑和銳化處理。10、非定向邊緣檢測(cè)使用兩個(gè)常用的濾波器Sobel和Previtt。11、紋理分析的關(guān)鍵是窗口大小的確定和操作函數(shù)的定義12、算數(shù)運(yùn)算的基本方法包括加法運(yùn)算、差值運(yùn)算、乘法運(yùn)算、比值運(yùn)算。13、綠色植物葉子的細(xì)胞結(jié)構(gòu)在近紅外波段具有高反射性，其葉綠素在紅光波段具有強(qiáng)吸收性。因此，在多波段圖像中，用紅

18、外/紅波段的圖像比值運(yùn)算，結(jié)果圖像上植被區(qū)域具有高亮度值，甚至在綠色生物量很高時(shí)達(dá)到飽和。14、傅里葉變換可以應(yīng)用于圖像特征提取、空間頻率域?yàn)V波、噪聲的去除、圖像恢復(fù)、紋理分析等。15、在統(tǒng)計(jì)濾波操作中，移動(dòng)濾波窗口大小被固定為55，而乘積倍數(shù)大小可以在4.0、2.0、1.0之間選擇簡(jiǎn)答1、ERDAS提供的輻射增強(qiáng)功能（1）查找表拉伸：是遙感圖像對(duì)比度拉伸的總和，通過(guò)修改圖像查找表使圖像向遠(yuǎn)志發(fā)生變化（2）直方圖均衡化：對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配像元值，使一定灰度范圍內(nèi)像元的數(shù)量大致相等。（3）直方圖匹配：對(duì)圖像查找表進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，使一幅圖像某個(gè)波段或所有波段的直方圖與另一幅圖像對(duì)應(yīng)波段類

19、似。（4）亮度反轉(zhuǎn)：對(duì)圖像亮度范圍進(jìn)行線性或非線性取反，產(chǎn)生一幅與輸入圖像亮度相反的圖像。（5）去霾處理的目的是降低多波段圖像或全色圖像的模糊度（6）降噪處理：利用自適應(yīng)濾波方法去除圖像中的噪聲。（7）去條帶處理是針對(duì)Landsat TM的圖像特點(diǎn)對(duì)其原始數(shù)據(jù)進(jìn)行3次卷積，以達(dá)到去除掃描條帶的目的2、對(duì)一個(gè)波段的圖像進(jìn)行直方圖均衡化的具體步驟以及直方圖均衡化的特點(diǎn)步驟：（1）統(tǒng)計(jì)原圖像每一灰度級(jí)的像素?cái)?shù)和累計(jì)像素?cái)?shù)（2）統(tǒng)計(jì)每一灰度級(jí)xa均衡化后對(duì)應(yīng)的新值，并對(duì)其四舍五入取整，得到新灰度值xb（3）以新值代替原灰度值，形成均衡化后的新圖像（4）根據(jù)原圖像像素統(tǒng)計(jì)值對(duì)應(yīng)找到新圖像像素統(tǒng)計(jì)值，做出

20、直方圖。特點(diǎn)：各灰度級(jí)中像素出現(xiàn)的頻率近似相等；原圖像上像素出現(xiàn)頻率小的灰度級(jí)被合并，實(shí)現(xiàn)壓縮；像素出現(xiàn)頻率高的灰度級(jí)被拉伸，突出了細(xì)節(jié)信息。3、直方圖匹配的具體實(shí)現(xiàn)步驟（1）做出原圖像的直方圖（2）做出原圖像的累積直方圖Zb=T(xa)，對(duì)原圖像進(jìn)行均衡化變換（3）做出參考圖像的直方圖或確定參考直方圖（4）做出參考累積直方圖Zb=G(yc)，進(jìn)行均衡化變換（5）對(duì)于原圖像中的每一灰度級(jí)xa的累計(jì)值Zb，在參考累積直方圖中找到對(duì)應(yīng)的累計(jì)值G(yc)；如果G為數(shù)學(xué)公式可直接計(jì)算求值，則得到對(duì)應(yīng)的新灰度值yc（6）以新值yc替代原灰度值xa，形成均衡化后的新圖像（7）根據(jù)原圖像像素統(tǒng)計(jì)值對(duì)應(yīng)找到新

21、圖像像素統(tǒng)計(jì)值，做出新直方圖4、ERDAS提供的空間增強(qiáng)功能(1) 卷積增強(qiáng)：是通過(guò)卷積運(yùn)算來(lái)改變圖像的空間頻率特征。 (2) 銳化增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行卷積濾波處理，使整幅圖像的亮度得到增強(qiáng)而不改變其專題內(nèi)容，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的 (3)非定向邊緣檢測(cè)：是卷積增強(qiáng)的一個(gè)應(yīng)用，其目的是突出邊緣、輪廓、線狀目標(biāo)信息，起到銳化作用(4) 聚焦分析：用所選窗口內(nèi)的像元按照聚焦函數(shù)的定義進(jìn)行運(yùn)算，可以取領(lǐng)域內(nèi)所有像元的和、最大值、最小值等作為新像元的值，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的 (5)紋理分析：是通過(guò)在一定的窗口內(nèi)進(jìn)行二次變異分析或三次非對(duì)稱分析，使圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到增強(qiáng)(6)自適應(yīng)濾波：是對(duì)圖像的AO

22、I進(jìn)行對(duì)比度拉伸，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的(7)統(tǒng)計(jì)濾波：是對(duì)用戶選擇圖像區(qū)域外的像元進(jìn)行改進(jìn)處理，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的5、傅里葉變換：首先將遙感圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換成一系列不同頻率的二維正弦波傅里葉圖像；然后在頻率域內(nèi)對(duì)傅里葉圖像進(jìn)行濾波、掩膜等各種編輯，減少或消除部分高頻成分或低頻成分；最后，再把頻率域的傅里葉圖像轉(zhuǎn)換到RGB彩色空間域，得到經(jīng)過(guò)處理后的彩色圖像。6、傅里葉變換的重要性質(zhì)：對(duì)稱性。函數(shù)的偶函數(shù)分量將對(duì)應(yīng)于傅里葉變換后的偶函數(shù)分量，奇函數(shù)分量也對(duì)應(yīng)于奇函數(shù)分量，但是要引入系數(shù)j。加法定理。時(shí)域中的加法對(duì)應(yīng)于頻率域內(nèi)的加法。回位移定理。函數(shù)的位移變化不

23、會(huì)引起改變其傅里葉變換的幅值，但會(huì)產(chǎn)生一個(gè)相位變化。相似性定理?！罢焙瘮?shù)對(duì)應(yīng)于一個(gè)“寬”傅里葉變換，“寬”函數(shù)對(duì)應(yīng)于一個(gè)“窄”傅里葉變換。卷積定理。兩個(gè)函數(shù)卷積的傅里葉變換等于它們各自傅里葉變換的乘積。共軛性。將函數(shù)的傅里葉變換的共軛輸入傅里葉變換程序得到該函數(shù)的共軛。Rayleigh定理。傅里葉變換前后的函數(shù)具有相同的能量。8、ERDAS基本代數(shù)運(yùn)算的基本功能：加法運(yùn)算對(duì)同一區(qū)域的不同時(shí)段圖像求平均，這樣可以減少圖像的加性隨機(jī)噪聲，或者獲取特定時(shí)段的平均統(tǒng)計(jì)特征。差值運(yùn)算提供了不同波段或不同時(shí)相圖像間的差異信息，在動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、圖像背景消除、不同圖像處理效果的比較及目標(biāo)識(shí)別

24、等工作中應(yīng)用較多。乘法運(yùn)算可用來(lái)遮掉圖像的某些部分。比值運(yùn)算可以降低傳感器靈敏度隨空間變化造成的影響，增強(qiáng)圖像中特定的區(qū)域；降低地形導(dǎo)致的陰影影響，突出季節(jié)的差異。第四章 圖像分類一、名詞解釋1、圖像分類：同類地物在相同的條件下（光照、地形等）應(yīng)該具有相同或相似的光譜信息和空間信息特征。反之，不同類的地物之間具有這些差異。根據(jù)這種差異，將圖像中的所有像素按其性質(zhì)分為若干個(gè)類別的過(guò)程，成為圖像的分類。2、非監(jiān)督分類：非監(jiān)督分類的前提是假定遙感影像上同類地物在相同的條件下具有相同的光譜特征信息。先對(duì)分類過(guò)程不施加任何先驗(yàn)知識(shí)，僅憑像元的光譜特征，運(yùn)用迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法，把一組像素按照相似性歸成

25、若干類別。3、監(jiān)督分類：與非監(jiān)督分類不同，監(jiān)督分類是在對(duì)遙感圖像上地物類別屬性已經(jīng)有了先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，即要從圖像中選取所要區(qū)分的各類地物的樣本，建立模板再進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。4、專家分類系統(tǒng)：是模式識(shí)別和人工智能技術(shù)的產(chǎn)物。首先利用某一領(lǐng)域內(nèi)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)建立知識(shí)庫(kù)，然后依據(jù)分類目標(biāo)提出假設(shè)，并制定支持假設(shè)的規(guī)則、條件和變量，然后運(yùn)用知識(shí)庫(kù)自動(dòng)進(jìn)行分類。5、平行六面體法：在多波段遙感圖像分類過(guò)程中，對(duì)于被分類的每一個(gè)類別，在各個(gè)波段維上都要選取一個(gè)變差范圍的識(shí)別窗口，形成一個(gè)平行六面體。屬于這一類別的所有空間點(diǎn)，都落在這一多維的平行六面體。6、最大似然：它是應(yīng)用最廣泛的監(jiān)督分類方法，分類中

26、所采用的判別函數(shù)是每個(gè)像元值屬于每一個(gè)類別的概率或可能性。10、分類圖像掩膜：只有產(chǎn)生于特征空間 Signature 才可使用本工具，使用時(shí)可以基于一個(gè)或者多個(gè)特征空間模板。如果沒(méi)有選擇集，則當(dāng)前處于活動(dòng)狀態(tài)（位于“”符號(hào)旁邊）的模板將被使用。如果特征空間模板被定義為一個(gè)掩膜，則圖像文件會(huì)對(duì)該掩膜下的像元作標(biāo)記，這些像元在視窗中也將被顯示表達(dá)出來(lái)。12、直方圖繪制：直方圖繪制工具通過(guò)分析類別的直方圖對(duì)模板進(jìn)行評(píng)價(jià)和比較，可以同時(shí)對(duì)一個(gè)或多個(gè)類別制作直方圖，如果處理對(duì)象是單個(gè)類別，就是當(dāng)前活動(dòng)類別，如果是多個(gè)類別的直方圖，就是處于選擇中的類別。通過(guò)選擇不同類別、不同波段繪制直方圖，可以分析其特征

27、。17、聚類統(tǒng)計(jì)：聚類統(tǒng)計(jì)(Clump)是通過(guò)地分類專題圖像計(jì)算每個(gè)分類圖斑的面積、記錄相鄰區(qū)域中最大圖斑面積的分類值等操作，產(chǎn)生一個(gè) Clump 類組輸出圖像，其中每個(gè)圖斑都包含 Clump類組屬性。18、過(guò)濾分析（Sieve）： Sieve 功能是對(duì)經(jīng) Clump 處理后的 Clump 類組圖像進(jìn)行處理，按照定義的數(shù)值大小，刪除 Clump 圖像中較小的類組圖斑，并給所有小圖斑賦予新的屬性值0。19、去除分析（Eliminate）： 去除分析是用于刪除原始分類圖像中的小圖斑或Clump 聚類圖像中的小 Clump 類組，與sieve 命令不同，將刪除的小圖斑合并到相鄰的最大的分類當(dāng)中，而且

28、，如果輸入圖像是Clump 聚類圖像的話，經(jīng)過(guò)Eliminate 處理后，將小類圖斑的屬性值自動(dòng)恢復(fù)為Clump 處理前的原始分類編碼。20、分類重編碼：非監(jiān)督分類是不知道實(shí)地有多少地物類型，總是先多分出較多的光譜類，然后對(duì)照實(shí)地情況或根據(jù)已有知識(shí)，最后確定需要的類別，因此就需要將某些光譜上不同的光譜類合并成專業(yè)上相同的地物類。二、填空1、監(jiān)督分類的判別規(guī)則可分為無(wú)變量和有變量?jī)煞N。無(wú)變量包括特征空間、平行六面體，有變量包括最大似然、最小距離和馬氏距離。2、完成監(jiān)督分類具體分為以下步驟：定義分類模板、評(píng)價(jià)分類模板、執(zhí)行監(jiān)督分類和評(píng)價(jià)分類結(jié)果。3、評(píng)價(jià)分類模板的工具包括分類預(yù)警、可能性矩陣、特征

29、對(duì)象、特征空間到圖像掩膜、直方圖方法、分離性分析和分類統(tǒng)計(jì)分析等工具。4、評(píng)價(jià)分類結(jié)果：執(zhí)行了監(jiān)督分類之后，需要對(duì)分類效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，ERDAS 系統(tǒng)提供了多種分類評(píng)價(jià)方法，包括分類疊加(classification overlay ) 、定義閾值(thresholding)、分類編碼 (recode classes)、精度評(píng)估(accuracy assessment)等。5、ERDAS中分類處理的方法有：聚類統(tǒng)計(jì)、過(guò)濾分析、去除分析和分類重編碼。6、專家分類系統(tǒng)：專家分類系統(tǒng)又稱為基于知識(shí)的分類，包括兩個(gè)核心內(nèi)容知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)9、在ERDAS IMAGEING 9.1中分類操作涉及兩個(gè)模塊分類

30、模塊和圖像解譯。12、啟動(dòng)非監(jiān)督分類模塊有兩個(gè)途徑：在ERDAS面板工具中選擇DATAPrep | Unsupervised Classification 命令，打開(kāi)非監(jiān)督分類對(duì)話框。在REDAS面板工具中選擇Classifier | Classification | Unsupervised Classification , 打開(kāi)非監(jiān)督分類對(duì)話框。三、簡(jiǎn)答1、運(yùn)用非監(jiān)督分類對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類的過(guò)程，主要分為以下兩個(gè)步驟：1）啟動(dòng)非監(jiān)督分類模塊，選擇輸入、輸出影像（1）啟動(dòng)非監(jiān)督分類模塊（2）選擇圖像處理文件和輸出文件設(shè)置被分類的圖像和分類結(jié)果，并選擇生成分類模板文件產(chǎn)生一個(gè)模板文件。2）設(shè)置

31、初始參數(shù)，執(zhí)行非監(jiān)督分類在非監(jiān)督分類對(duì)話框中分別設(shè)置聚類選項(xiàng)和處理選項(xiàng)。（1）選擇Classifier | Unsupervised Classification 命令，打開(kāi)非監(jiān)督分類對(duì)話框，設(shè)置輸入輸出數(shù)據(jù)，設(shè)置聚類選項(xiàng)，確定初始聚類方法和分類數(shù)。（2）設(shè)置處理選項(xiàng)，確定循環(huán)次數(shù)和閾值。2、非監(jiān)督分類分類評(píng)價(jià)的具體步驟：（1）打開(kāi)原始圖像和分類后的圖像。點(diǎn)擊ERDAS | Viewer 面板，先后打開(kāi)原始圖像和分類后的圖像，在打開(kāi)分類結(jié)果圖像時(shí)，在 Raster Option 選項(xiàng)卡中取消選中的 Clear Display 復(fù)選框，保證兩幅圖像疊加顯示。（2）設(shè)置各類別顏色。 打開(kāi)Radte

32、r Attribute Editer 對(duì)話框。 調(diào)整字段顯示順序。 設(shè)置顏色。(3)確定類別精度并標(biāo)注類別。 確定類別意義和精度。 標(biāo)注類別名稱和顏色。（4）分類方案的調(diào)整。3、監(jiān)督分類的過(guò)程：（一）定義分類模板操作包括分類模板的生成、管理、評(píng)價(jià)和編輯等，功能主要由分類模板編輯器完成，具體步驟：（1）打開(kāi)需要分類的影像，點(diǎn)擊ERDAS | Viewer面板，打開(kāi)需要進(jìn)行分類的影像，并在Raster Option 中設(shè)置Red | Green | Blue ，選擇 fit to frame。（2）打開(kāi)分類模板編輯器打開(kāi)方法有兩種：選擇 Classifer圖標(biāo) | Classification |

33、 Signature Editor 命令。打開(kāi)分類模板編輯器（Signature Editor）對(duì)話框。在ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條上，選擇Main | Image Classification | Classification| Signature Editor 命令，打開(kāi)分類模板編輯器。（3）調(diào)整屬性字段在分類編輯器窗口中的分類屬性表中有很多字段，可以對(duì)不需要的字段進(jìn)行調(diào)整。選擇View | Column ，打開(kāi) View Signature Column 對(duì)話框。（4）選取樣本，基于先驗(yàn)知識(shí)，需要對(duì)遙感圖像選取訓(xùn)練樣本，包括產(chǎn)生AOI、合并、命名，從而建立樣本?？紤]到同類地物顏色的差異，

34、因此在采樣的過(guò)程中隊(duì)每一地類的采樣點(diǎn)不少于10個(gè)，選取樣本包括產(chǎn)生AOI和建立分類模板兩個(gè)步驟。（5）保存分類模板，選擇Signature Editor面板 | File | Save命令，打開(kāi)保存對(duì)話框，確定是保存所有模板還是只保存被選中的模板，并確定保存分類模板文件的目錄和文件名。（二）評(píng)價(jià)分類模板（1）分類預(yù)警評(píng)價(jià)分類預(yù)警評(píng)價(jià)的步驟：1）產(chǎn)生分類預(yù)警掩膜在 Signature Editor 對(duì)話框： View Image Alarm 打開(kāi)Signature Alarm 對(duì)話框 選中Indicate Overlap 點(diǎn)擊Edit Parallelepiped Limits 按鈕 Limit

35、s 對(duì)話框 點(diǎn)擊SET 按鈕 打開(kāi)Set Parallelepiped Limits 對(duì)話框 設(shè)置計(jì)算方法（Method ）:Minimum/Maximum 選擇使用的模板（Signature）:Current OK（關(guān)閉set Parallelepiped Limits 對(duì)話框） 返回Limits 對(duì)話框 Close（關(guān)閉 Limits 對(duì)話框） 返回 Signature Alarm對(duì)話框 OK（執(zhí)行報(bào)警評(píng)價(jià)，形成報(bào)警掩膜） Close（關(guān)閉 signature Alarm 對(duì)話框） 根據(jù) Signature Editor 中指定的顏色，選定類別的像元顯示在原始圖像視窗中，并覆蓋 在原圖像之

36、上， 形成一個(gè)報(bào)警掩膜。2）利用 Flicker 功能查看報(bào)警掩膜 3）刪除分類報(bào)警掩膜 視窗菜單條： ViewArrange Layers 菜單 打開(kāi) Arrange Layers 對(duì)話框 右鍵點(diǎn)擊 Alarm Mask 圖層 彈出 Layer Options 菜單選擇 Delete Layer Alarm Mask圖層被刪除 App1y （應(yīng)用圖層刪除操作） 提示 verify Save on C1ose N0 Close （關(guān)閉 Arrange Layers 對(duì)話框）（2）可能性評(píng)價(jià)（3）分類的分離性（三）進(jìn)行監(jiān)督分類執(zhí)行監(jiān)督分類的具體步驟：ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條：MainImage

37、 ClassificationClassification菜單 或ERDAS 圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Classifier 圖標(biāo)Classification 菜單 Supervised Classification 菜單項(xiàng) Supervised Classification 對(duì)話框 在 Supervised Classification 對(duì)話框中，需要確定下列參數(shù)： 確定輸入原始文件（Input Raster File） 定義輸出分類文件（Classified File） 確定分類模板文件（Input Signature File） 選擇輸出分類距離文件：Distance File （用于分類結(jié)果

38、進(jìn)行閾值處理） 定義分類距離文件（Filename ） 選擇非參數(shù)規(guī)則(Non_parametric Rule)選擇疊加規(guī)則(Overlay Rule) 選擇未分類規(guī)則(Unclassified Rule)選擇參數(shù)規(guī)則(Parametric Rule)不選擇Classify zeros （分類過(guò)程中是否包括0 值） 說(shuō)明：在 Supervised Classification 對(duì)話框中，還可以定義分類圖的屬性表項(xiàng)目： 點(diǎn)擊Attribute Options 按鈕 打開(kāi)Attribute Options 對(duì)話框 通過(guò)Attribute Options 對(duì)話框，可以確定模板的哪能些統(tǒng)計(jì)信息將被包括

39、在輸出的分類圖像層中。這些統(tǒng)計(jì)值是基于各個(gè)層中模板對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的，而不是基于被分類的整個(gè)圖像。 在Attribute Options 對(duì)話框上作出選擇 OK （關(guān)閉Attribute Options 對(duì)話框）OK（執(zhí)行監(jiān)督分類，關(guān)閉supervised Classification 對(duì)話框）4、產(chǎn)生AOI的方法：（1）應(yīng)用AOI繪圖工具在原始圖像上獲取無(wú)論是在原圖像還是在下面要講的特征空間圖像中，都是產(chǎn)主 AOI 區(qū)域來(lái)作為分類模板信息的來(lái)源 。 打開(kāi)Rster工具面板，進(jìn)入AOI繪制狀態(tài)，在窗口中選擇一種典型地物訓(xùn)練樣地，繪制一個(gè)多邊形AOI。 （2）應(yīng)用 AOI 擴(kuò)展工具在原始圖像獲

40、取分類模板信息 擴(kuò)展生成 AOI 的起點(diǎn)是一個(gè)種子像元。與該像元相鄰的像元被按照各種約束條件來(lái)考 察，如空間距離、光譜距離等。如果被接受，則與原種子一起成為新的種子像元組，并重新計(jì)算平均值，再進(jìn)行下一步的判斷。具體步驟：?jiǎn)螕鬡iewer | AOI | Seed Properties命令，打開(kāi) Region Growing Properties對(duì)話框。設(shè)置相鄰像元擴(kuò)展方式，即在AOI區(qū)域周圍搜索相鄰像元的方式，可以選擇周圍4個(gè)方向進(jìn)行搜索，也可以選擇向周圍8個(gè)方向進(jìn)行搜索。設(shè)置約束條件，設(shè)置最大可搜索的像元面積或者最大可搜索的像元距離。設(shè)置光譜距離。Region Grow Option 對(duì)話框

41、對(duì)應(yīng)于Region Growing Properties 面板中的option按鈕，光譜距離是建立模板時(shí)的重要指標(biāo)，光譜距離的大小，直接影響到各類別之間的可分離程度，具體數(shù)值大小根據(jù)遙感信息源以及研究區(qū)域判定。在Viewer窗口的Rster 的工具面板中，進(jìn)入生成擴(kuò)展AOI生成狀態(tài)，在圖像窗口選擇一個(gè)顏色區(qū)域，單擊系統(tǒng)將依據(jù)定義的區(qū)域擴(kuò)展條件自動(dòng)擴(kuò)展生成一個(gè)AOI。（3）應(yīng)用查詢光標(biāo)擴(kuò)展方法，該方法最大的差別在于設(shè)置種子像元的方法不同。單擊Viewer | AOI | Seed Properties 命令，打開(kāi) Region Growing Properties窗口。選擇Utility | I

42、nquiry Cursor 命令，打開(kāi)Inquiry Cursor對(duì)話框或者單擊原始圖像工具條上的光標(biāo)按鈕，打開(kāi)Inquiry Cursor 對(duì)話框。在原始圖像窗口出現(xiàn)十字查詢光標(biāo)，此時(shí)移動(dòng)光標(biāo)Inquiry Cursor 對(duì)話框的坐標(biāo)值和各波段數(shù)值均發(fā)生相應(yīng)變化。單擊Region Growing Properties | Grow at Inquire，則在原始圖像上會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)新的AOI.（4）在特征空間圖像上生成 生成特征空間圖像選擇Classifier圖標(biāo) | Signature Editor | Feature | Creat | Frature Space Layer命令，打開(kāi)F

43、rature Space Layer對(duì)話框，進(jìn)行一系列設(shè)置。關(guān)聯(lián)原始圖像與特征圖像，選擇Signature Editor | Feature | View | Linked Cursor，打開(kāi)Linked Cursor對(duì)話框，進(jìn)行設(shè)置將兩個(gè)窗口關(guān)聯(lián)起來(lái)。確定圖像類型在特征空間的位置，并在特征圖像上繪制AOI區(qū)域。5、影像結(jié)果評(píng)價(jià)：（一）分類疊加（二）精度評(píng)估分類精度評(píng)估師將專題分類圖像中的特定像元與已知分類的參考像元進(jìn)行比較，實(shí)際工作中常常是將分類數(shù)據(jù)與地面真值、先前的試驗(yàn)地圖、航空相片或其它數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比的途徑之一。具體過(guò)程如下：在Viewer中打開(kāi)分類前的原始圖像，以便進(jìn)行精度評(píng)估。在ERD

44、AS圖標(biāo)面板菜單中，選擇Main | Image Classification | Classification或ERDAS圖標(biāo)面板工具條，點(diǎn)擊Classifier圖標(biāo)的Classification菜單。選擇Accuracy Assessment 菜單項(xiàng)，打開(kāi)Accuracy Assessment對(duì)話框。將原始圖像視窗與精度評(píng)估視窗相連接。Accuracy Assessment 對(duì)話框： 工具條：點(diǎn)擊Select Viewer 圖標(biāo)（或菜單條：選擇View 菜單的 Select Viewer） 將光標(biāo)在顯示有原始圖像的視窗中點(diǎn)擊一下 原始圖像視窗與精度評(píng)估視窗相連接在精度評(píng)估對(duì)話框中設(shè)置隨機(jī)點(diǎn)

45、的色彩Accuracy Assessment 對(duì)話框： 菜單條View Change Colors 菜單項(xiàng)打開(kāi)Change color 面板 在Points with no Reference 確定沒(méi)有真實(shí)參考值的點(diǎn)的顏色 在Points with Reference 確定有真實(shí)參考值的點(diǎn)的顏色 OK產(chǎn)生隨機(jī)點(diǎn)顯示隨機(jī)點(diǎn)及其類別輸入?yún)⒖键c(diǎn)的實(shí)際類別值設(shè)置分類評(píng)價(jià)報(bào)告輸出環(huán)境及輸出分類評(píng)價(jià)報(bào)告Accuracy Assessment 對(duì)話框： Report Options 通過(guò)點(diǎn)擊確定分類評(píng)價(jià)報(bào)告的參數(shù) ReportAccuracy Report （產(chǎn)生分類精度報(bào)告） ReportCell Rep

46、ort （報(bào)告有關(guān)產(chǎn)生隨機(jī)點(diǎn)的設(shè)置及窗口環(huán)境） 所有報(bào)告將顯示在ERDAS 文本編輯器窗口，可以保存為本文件 FileSave Table （保存分類精度評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)表） Fileclose （關(guān)閉Accuracy Assessment 對(duì)話框） 通過(guò)對(duì)分類的評(píng)價(jià)，如果對(duì)分類精度滿意，保存結(jié)果。如果不滿意，可以進(jìn)一步做有關(guān)的修改，如修改分類模板等，或應(yīng)用其它功能進(jìn)行調(diào)整。6、分類后處理（一）聚類統(tǒng)計(jì)ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條：MainImage InterpreterGIS Analysis ClumpClump 對(duì)話框 或ERDAS 圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter 圖標(biāo)GIS Ana

47、lysis ClumpClump 對(duì)話框 Clump 對(duì)話框中，需要確定下列參數(shù)： 確定輸入文件（Input File） 定義輸出文件（Output File） 文件坐標(biāo)類型（Coordinate Type： 處理范圍確定（Subset Definition） （缺省狀態(tài)為整個(gè)圖像范圍，可以 應(yīng)用Inquire Box 定義子區(qū)） 確定聚類統(tǒng)計(jì)鄰域大?。–onnect Neighbors）:8 （統(tǒng)計(jì)分析將對(duì)每個(gè)像元四周的8 個(gè) 相鄰像元進(jìn)行） OK （關(guān)閉Clump 對(duì)話框，執(zhí)行聚類統(tǒng)計(jì)分析）（二）過(guò)濾分析ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條：Mainlmage InterpreterGIS Anal

48、ysis Sievesieve 對(duì)話框 或ERDAS 圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter 圖標(biāo)GIS Analysis Sievesieve 對(duì)話框 在 Sieve 對(duì)話框中，需確定下列參數(shù)： 確定輸入文件（Input File） 定義輸出文件（Output File） 文件坐標(biāo)類型 (Coordinate Type) 處理范圍確定 (Subset Definition) (缺省狀態(tài)為整個(gè)圖像范圍，可以應(yīng)用Inquire Box 定義子區(qū)) 確定最小圖斑大?。∕inimum Size ） OK （關(guān)閉sieve 對(duì)話框，執(zhí)行過(guò)濾分析）（三）去除分析ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條：MainI

49、mage InterpreterGIS Analysis Eliminate Eliminate 對(duì)話框 或ERDAS 圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter 圖標(biāo)GIS Analysis Eliminate Eliminate 對(duì)話框 在Eliminate 對(duì)話框中，需要確定下列參數(shù)： 確定輸入文件（Input File） 定義輸出文件（Output File） 文件坐標(biāo)類型（Coordinate Type） 處理范圍確定（Subset Definition）（缺省狀態(tài)為整個(gè)圖像范圍，可以 應(yīng)用Inquire Box 定義子區(qū)） 確定最小圖斑大?。∕inimum） 確定輸出數(shù)據(jù)類型（Ou

50、tput） OK(關(guān)閉 Eliminate 對(duì)話框，執(zhí)行去除分析)（四）分類重編碼ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條：MainImage InterpreterGIS Analysis RecodeRecode 對(duì)話框 或ERDAS 圖標(biāo)面板工具條：點(diǎn)擊Interpreter 圖標(biāo)GIS Analysis Recode Recode 對(duì)話框 在Recode 對(duì)話框中，需要確定下列參數(shù)： 確定輸入文件(Input File) 定義輸出文件(Output File) 設(shè)置新的分類編碼(Setup Recode):點(diǎn)擊Setup Recode 按鈕 打開(kāi)Thematic Recode 表格 根據(jù)需要改變Ne

51、w value 字段的取值（直接輸入） OK （關(guān)閉Thematic Recode 表格，完成新編碼輸入） 確定輸出數(shù)據(jù)類型（Output） OK （關(guān)閉）Recode 對(duì)話框，執(zhí)行圖像重編碼，輸出圖像將按照New Value 變換專題 分類圖像屬性，產(chǎn)生新的專題分類圖像）可以在視窗中打開(kāi)重編碼后的專題分類圖像，查看起分類屬性表： 。7、專家分類器由兩部分組成，其一是知識(shí)工程師，其二是知識(shí)分類器，知識(shí)工程師為擁有第一手?jǐn)?shù)據(jù)和知識(shí)的專家提供一個(gè)用戶界面，讓專家把知識(shí)應(yīng)用于確定變量、規(guī)則和感興趣的輸出類型，生成層次決策樹(shù)，建立知識(shí)庫(kù)。知識(shí)分類器則為非專家提供一個(gè)用戶界面，以便應(yīng)用知識(shí)庫(kù)并生成輸出分

52、類。8、知識(shí)編輯窗口放置的是決策樹(shù)，色彩方案在決策樹(shù)中，不同的顏色具有不同的意義。綠色：表示假設(shè)，假設(shè)代表的是輸出分類，也許有中間假設(shè)，它不是最終的輸出分類；黃色：表示規(guī)則，一條或多條規(guī)則定義一個(gè)假設(shè)，規(guī)則為真時(shí)假設(shè)就為真；藍(lán)色：表示條件，一個(gè)或多個(gè)條件定義一條規(guī)則，所有條件為真時(shí)規(guī)則才能成立。第五章 高光譜圖像處理一、填空題：1、（大氣校正）是高光譜遙感圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)之一，是進(jìn)行高光譜遙感數(shù)據(jù)定量分析、特征提取、輻射比圖像轉(zhuǎn)換和光譜重建等研究的基礎(chǔ)。2、ERDAS IMAGINE9.1提供了三個(gè)剖面工具，即（光譜剖面）、（空間剖面）、（三維空間剖面）。3、ERDAS IMAGINE9.1

53、光譜數(shù)據(jù)庫(kù)：提供了三個(gè)光譜庫(kù)：（美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室）、（美國(guó)地質(zhì)測(cè)量局）和（ERDAS自己建立的地物光譜庫(kù)），包括大量地物特別是礦物的特征譜線4、（內(nèi)在平均相對(duì)反射率）和（對(duì)數(shù)殘差）都是基于圖像特征的反射率反演模型。二、名詞解釋1、高光譜分辨率遙感（高光譜遙感）：是在電磁波普的紫外、可見(jiàn)光、近紅外和中紅外波段范圍內(nèi)，獲取許多非常窄且光譜連續(xù)的影像數(shù)據(jù)的技術(shù)。2、歸一化處理：是將每一個(gè)像元的光譜值統(tǒng)一到整體平均亮度水平，以減小亮度差異。當(dāng)圖像亮度過(guò)于集中，差異較大時(shí)，可通過(guò)此功能改善圖像對(duì)比度，從而改善圖像質(zhì)量。4、剖面曲線：通常用平面坐標(biāo)曲線表示，以波長(zhǎng)為橫坐標(biāo)，反射率為縱坐標(biāo)，它可以直觀地反

54、映地物反射率隨波長(zhǎng)變化的特征，為地物識(shí)別、影象信息提取提供依據(jù)，是遙感圖象分析的基礎(chǔ)。5、光譜剖面曲線：描述的是某一像元在所有波段的光譜值的變化。6、空間剖面：反映的是影像上兩點(diǎn)之間的橫斷面亮度值，通過(guò)它用戶可以看到單波段或多波段連續(xù)像元的反射值變化。7、三維空間剖面：可以直觀地顯示空間數(shù)據(jù)集的光譜值的空間起伏狀況。8、像元均值：計(jì)算的是每個(gè)像元的平均光譜值，并將計(jì)算結(jié)果值調(diào)整到0255之間。無(wú)論輸入波段有幾個(gè)，得到的都是單波段圖象。像元均值功能可以根據(jù)像元與周圍像元集的亮度值比較，檢測(cè)出異常像元，可以直觀地檢查壞像元，用來(lái)評(píng)價(jià)傳感器的性能。9、光譜均值：計(jì)算的是每一波段的像元集的平均光譜值。10、對(duì)數(shù)殘差：是由Gree 和Graig等提出的一種基于圖像特征的反射率反射模型，得到地物反射率的對(duì)數(shù)形式。該功能對(duì)太陽(yáng)輻射衰減、大氣影響以及地形的影響有一定的校正作用。三、簡(jiǎn)答題1、高光譜圖像的特點(diǎn)：（1）、波段多，光譜分辨率高，光譜間相關(guān)性較強(qiáng)。 （2）、空間分辨率高。高的光譜分辨率和空間分辨率是遙感技術(shù)發(fā)展的兩個(gè)方向，這兩個(gè)方向有趨于統(tǒng)一的趨勢(shì)。 （3）、由于多段多，狹窄且連續(xù)，使得高光譜數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)冗余嚴(yán)重。2、評(píng)價(jià)影象質(zhì)量時(shí)，為何考慮噪聲比？ 答：在評(píng)價(jià)影象質(zhì)量時(shí)，各通道數(shù)據(jù)的噪聲比是一個(gè)非常重要的評(píng)價(jià)量。噪聲的大小決定了地物識(shí)別的精度，為了探測(cè)地物的吸收