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遥感数字图像处理知到章节测试答案智慧树2023年最新西北师范大学第一章测试1.数字图像本质上就是一个存储数字的矩阵，是你肉眼直接看不见的。
（）参考答案:对2.在同等水平条件下，模拟图像的成像效果比数字图像更好。
（）参考答案:对3.采样就是指电磁辐射能量的离散化。
（）参考答案:错4.按照数字图像的光谱特性可以将图像分为彩色图像和黑白图像。
（）参考答案:错5.任何一幅图像都有自己对应的直方图，但相同的直方图可能对应于不同的图像。
（）参考答案:对6.图像显示时的屏幕分辨率等同于图像空间分辨率。
（）参考答案:错7.时间分辨率是指对同一区域进行重复观测的最小时间间隔，也称为重访周期。
（）参考答案:对8.数字图像的灰度分辨率越高，可展现在屏幕上的灰度级越多，说明图像显示的灰度层次越丰富。
（）参考答案:对9.为了使同一波段的像素保证存储在一块，从而保持了像素空间的连续性。
应该选择（）存储方式.参考答案:BSQ10.遥感影像灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的（）。
参考答案:频率11.已知一幅数字图像的辐射量化等级是4 bit，则这幅图像所存储的灰度值范围是（）。
参考答案:0－1512.一台显示器的屏幕在水平方向显示800个像元，在垂直方向显示600个像元，则表示该显示器的分辨率为（）dpi。
参考答案:80060013.从连续图像到数字图像需要（）。
参考答案:采样和量化14.下面哪些特征参数直接影响数字图像的信息含量？（）参考答案:光谱分辨率;时间分辨率15.下列图像中属于单波段图像的是（）。
参考答案:二值图像;伪彩色图像16.遥感数字图像直方图的作用有（）。
参考答案:计算图像的信息量;辅助计算图像中物体的面积;辅助图像分割时的边界阈值选择;辅助判断图像数字化量化是否恰当17.遥感数字图像的质量可用以下哪些分辨率来衡量？（）参考答案:空间分辨率;时间分辨率;光谱分辨率;辐射分辨率;温度分辨率18.常用的颜色空间模型有（）。
遥感图像处理综合课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解遥感图像的基本概念、成像原理及在地理信息系统中的应用。
2. 使学生掌握遥感图像预处理、增强、分类及解译的基本方法和技巧。
3. 帮助学生了解遥感图像处理软件的操作流程，并熟悉相关功能。
技能目标：1. 培养学生运用遥感图像处理软件进行图像预处理、增强、分类及解译的能力。
2. 培养学生运用遥感技术解决实际地理问题的能力，如资源调查、环境监测等。
3. 提高学生团队协作、沟通表达及分析解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对遥感科学的兴趣和热情，激发学生探索未知世界的欲望。
2. 培养学生严谨、务实的学习态度，提高学生的自主学习能力和创新能力。
3. 增强学生的环保意识，使学生认识到遥感技术在资源环境保护中的重要作用。
本课程针对高年级学生，结合遥感图像处理相关教材，注重理论与实践相结合。
在教学过程中，充分考虑学生的认知水平、学习兴趣和实际需求，设计具有针对性和实用性的教学活动。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握遥感图像处理的基本知识和技能，培养解决实际问题的能力，同时提高学生的情感态度价值观。
为确保教学效果，课程目标将分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 遥感图像基本概念与成像原理：包括遥感图像的定义、类型、成像过程及其在地理信息科学中的应用。
- 教材章节：第一章 遥感图像概述- 内容列举：遥感图像的定义、分类、成像平台、传感器等。
2. 遥感图像预处理：涉及图像校正、配准、裁剪等操作，为后续图像分析奠定基础。
- 教材章节：第二章 遥感图像预处理- 内容列举：辐射校正、几何校正、图像配准、图像裁剪等。
3. 遥感图像增强：介绍图像增强技术，提高图像质量，突出感兴趣信息。
- 教材章节：第三章 遥感图像增强- 内容列举：直方图增强、空间域增强、频率域增强等。
4. 遥感图像分类与解译：讲解图像分类方法，培养学生解译遥感图像的能力。
遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转 变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？ （P2） 答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需 要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？ （P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。
1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散 方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
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。
2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此 具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概 念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是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，往往要变换回到空间 域进行图像的显示和对比。
四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？ （P2）答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列 操作的过程。
（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特 定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。
例：例如灰度拉伸、平滑、锐 化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像 来自干数字方式 通过扫描和数码相机产生 基本利成单位是像素 具有行和列 可能会观察到扫描行 。
实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）一、 实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程，从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。
二、 实验内容1.自定义坐标系2.波段合成（图像融合）3.图像镶嵌（图像拼接）4.图像裁剪三、 实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、 实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程，其处理顺序一般如下图所示。
图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。
我国情况较为特殊，往往需要自定义坐标系。
所以，在ENVI第一次使用时，需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。
1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。
根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。
以记事本形式打开ellipse.txt，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。
（这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误，以便让其他软件识别；另外中间的逗号必须是英文半角。
）1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt，将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。
1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息（Customize Map Projections），在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等，最后添加为新的投影信息并保存。
遥感图像处理知识点总结一、遥感概述遥感是利用飞机、卫星等远距传感器获取地球表面信息的科学技术。
遥感图像处理就是处理遥感数据，进行信息提取的过程.二、遥感图像处理流程遥感图像处理的基本流程包括：数据获取、预处理、图像增强、特征提取和分类等环节。
1. 数据获取数据获取是遥感图像处理的第一步，可以通过卫星、飞机等遥感平台获得各种类型的遥感数据。
2. 预处理预处理是遥感图像处理的重要步骤，主要包括大气校正、几何校正、辐射定标等过程，目的是消除数据中的噪声和误差，保证数据质量。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，提高遥感图像的视觉效果，突出图像中的信息，以便进行后续的分析和应用。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、拉普拉斯变换等。
4. 特征提取特征提取是指从原始遥感图像中提取各种地物和地物信息，常见的特征包括形状、纹理、光谱等。
5. 分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同的类别中，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
6. 应用遥感图像处理的最终目的是为了实现一定的应用目标，如土地利用/覆盖分类、资源调查、环境监测等。
三、遥感图像处理相关算法1. 监督分类监督分类是指在给定训练样本的情况下，采用某种分类算法识别遥感影像中的地物类型。
常用的监督分类算法有最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是指在不需要人工干预的情况下，利用图像自身的统计特性将像元分成若干类别。
常用的无监督分类算法有K均值聚类、ISODATA聚类等。
3. 特征提取特征提取是为了描述地物的形态、光谱、纹理等特性，从而区分不同地物。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
4. 联合处理联合处理是指将多幅遥感影像进行融合，或者将遥感影像与其他数据进行联合处理，从而获取更多的地物信息。
常用的联合处理方法包括影像融合、多源数据融合等。
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，已经在农业、环境、城市规划等领域得到广泛应用。
本实验旨在通过遥感图像处理，探索图像处理算法的应用效果，并分析其在实际应用中的潜力。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。
在本实验中，我们使用了直方图均衡化和中值滤波两种常见的图像预处理方法。
直方图均衡化是一种通过调整图像像素的灰度分布来增强图像对比度的方法。
通过对图像的灰度级进行重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀，从而使得图像的细节更加清晰。
实验结果显示，直方图均衡化对于遥感图像的对比度增强效果显著。
中值滤波是一种常见的图像去噪方法，其原理是通过计算像素点周围邻域的中值来替代该像素点的值，从而消除图像中的噪声。
在本实验中，我们使用了3x3的中值滤波器对遥感图像进行滤波处理。
实验结果表明，中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，使得图像更加清晰。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，其目的是将遥感图像中的像素点按照其特征分类到不同的类别中。
在本实验中，我们使用了支持向量机（SVM）算法进行图像分类。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，其通过构建一个最优超平面来实现分类。
在图像分类中，我们将遥感图像中的每个像素点看作一个数据样本，其特征由像素的灰度值和纹理信息组成。
通过对训练样本进行学习，支持向量机能够建立一个分类模型，从而对测试样本进行分类。
实验结果显示，支持向量机在遥感图像分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。
通过调整支持向量机的参数，我们可以得到不同的分类结果。
此外，支持向量机还能够处理高维数据和非线性分类问题，使其在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。
三、图像变换图像变换是遥感图像处理中的重要环节，其目的是将图像从一个空间域转换到另一个空间域，从而提取图像中的特征信息。
在本实验中，我们使用了小波变换和主成分分析两种常见的图像变换方法。
遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为若干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的基本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型：RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色 1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
《遥感导论》电子教案终稿新第一章：遥感基础1.1 遥感概述遥感的定义遥感的基本原理遥感的应用领域1.2 遥感技术系统遥感平台与传感器遥感数据类型与分辨率遥感数据获取与处理1.3 遥感数据产品与应用遥感数据的产品类型遥感数据的应用案例遥感数据的选择与评价第二章：遥感物理基础2.1 电磁波与光谱特性电磁波的基础知识光谱特性与波段选择光谱吸收与反射特性2.2 遥感传感器与光谱响应传感器的类型与工作原理光谱响应函数与数据模拟传感器参数与性能评价2.3 遥感图像的辐射校正与大气校正辐射校正的目的与方法大气校正的重要性与方法辐射校正与大气校正的实施步骤第三章：遥感图像处理与分析3.1 遥感图像预处理图像预处理的目的与方法图像配准与辐射校正图像增强与去噪声3.2 遥感图像分类与分割图像分类的原理与方法基于像素与基于对象的分类方法图像分割的目的与方法3.3 遥感图像的特征提取与信息提取特征提取的重要性与方法常用特征参数与指标信息提取的方法与技术第四章：遥感应用案例分析4.1 土地覆盖与植被监测土地覆盖分类与数据来源植被指数与监测方法土地覆盖变化分析与应用案例4.2 水资源监测与洪水预测水资源遥感监测方法洪水预测与监测技术水资源遥感应用案例分析4.3 城市规划与建设监测城市遥感监测技术城市规划与建设中的应用案例城市变化分析与评估第五章：遥感技术的发展趋势5.1 卫星遥感技术的发展新型遥感平台与传感器高分辨率遥感数据的应用卫星遥感数据的集成与共享5.2 激光雷达遥感技术激光雷达的原理与应用激光雷达遥感数据处理与分析激光雷达遥感技术的优势与挑战5.3 多源遥感数据融合与应用多源遥感数据的特点与融合方法多源遥感数据在地理信息系统中的应用多源遥感数据融合的未来发展趋势第六章：专题地图制图与遥感应用6.1 专题地图制图原理专题地图的概念与分类专题地图制图方法与流程遥感数据在专题地图制中的应用6.2 遥感影像地图编制遥感影像地图的类型与特点遥感影像地图编制方法与技术遥感影像地图的应用案例6.3 遥感技术与地理信息系统集成遥感与GIS集成的意义与优势遥感与GIS集成的方法与技术遥感与GIS集成应用案例分析第七章：环境监测与变化分析7.1 遥感在环境监测中的应用环境监测的基本概念与方法遥感技术在环境监测中的应用领域环境监测遥感数据的处理与分析7.2 土地利用变化分析土地利用变化的概念与监测方法遥感数据在土地利用变化分析中的应用土地利用变化趋势与驱动因素分析水资源遥感监测技术方法水资源变化分析与评估水资源遥感应用案例分析第八章：气候与气象遥感应用8.1 遥感在气候研究中的应用气候遥感监测的基本原理气候遥感数据类型与获取方法气候遥感数据的应用案例8.2 遥感气象观测与分析气象遥感监测的方法与技术气象遥感数据的处理与分析气象遥感应用案例分析8.3 气候模型与遥感数据集成气候模型的基本原理与类型遥感数据在气候模型中的应用气候模型与遥感数据集成的方法与技术第九章：生物地球化学与遥感应用9.1 生物地球化学与遥感关系生物地球化学的基本概念遥感技术在生物地球化学研究中的应用生物地球化学遥感应用案例分析植被遥感监测的基本原理与方法植被指数与植被参数遥感反演植被遥感应用案例分析9.3 土壤与水分遥感监测土壤遥感监测的基本原理与方法水分遥感监测技术与应用土壤与水分遥感应用案例分析第十章：遥感技术在科学研究中的应用10.1 遥感技术在地球科学中的应用遥感技术在地质调查与勘探中的应用遥感技术在地球物理场研究中的应用遥感技术在地球环境与气候变化研究中的应用10.2 遥感技术在生态学与应用遥感技术在生态系统监测与评估中的应用遥感技术在生物多样性保护中的应用遥感技术在生态灾害监测与预警中的应用10.3 遥感技术在农业领域的应用遥感技术在农业资源调查与监测中的应用遥感技术在农业灾害监测与预警中的应用遥感技术在农业产量估算与种植结构分析中的应用重点和难点解析重点环节：1. 遥感基本原理与技术系统2. 遥感数据产品与应用3. 电磁波与光谱特性4. 遥感图像的辐射校正与大气校正5. 遥感图像预处理6. 遥感图像分类与分割7. 遥感图像的特征提取与信息提取8. 土地覆盖与植被监测9. 水资源监测与洪水预测10. 城市规划与建设监测11. 遥感技术与地理信息系统集成12. 环境监测与变化分析13. 气候与气象遥感应用14. 生物地球化学与遥感应用15. 遥感技术在科学研究中的应用难点解析：1. 遥感基本原理与技术系统：理解遥感技术的工作原理以及不同传感器和平台的特点。
