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遥感数字图像遥感数字图像的分类根据遥感传感器基本构造和成像原理不同，可以分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。
摄影成像是根据卤化银物质在光照下会发生分解这一机制，将卤化银物质均匀地涂布在片基上，制成感光胶片。
扫描成像是扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像。
雷达成像是由发射机向侧面发射一束窄脉冲，地物反射的微波脉冲（又称回波），由天线收集后，被接收机接受。
遥感数字图像按灰度值可分为二值图像和多值图像两个类型。
遥感数字图像按波段量可分为单波段、彩色或多波段数字图像。
遥感数字图像的分辨率光谱分辨率：是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高。
空间分辨率：是指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素代表的范围愈小。
亮度（灰度）分辨率：又称亮度阈值，是指在一个波段中所记录的代表地物反射电磁波强度的数值。
时间分辨率：指同一地点进行遥感采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期。
温度分辨率：指热红外传感器分辨地表热辐射最小差异的能力，它与探测器的影响律和传感器系统内的噪声有直接关系。
显示分辨率又称屏幕分辨率。
数字化图像通过计算机显示系统(如显示卡、显示器)描述时，屏幕呈现出横向与纵向像素点的个数，称之为显示分辨率。
显示分辨率与显示系统软、硬件的显示模式有关。
如标准VGA显示模式，其屏幕分辨率为640⨯480像素点。
即横向640像素，纵向480像素。
分辨率与图像分辨率相混淆。
例如，有一幅分辨率为320⨯240的彩色图像，在显示器分辨率为640⨯480的屏幕上显示，图像在屏幕上的大小只占整个屏幕的1/4。
如果显示分辨率设置成800⨯600，则显示的图像就更小。
反之，如果有一幅分辨率为1280⨯960的彩色图像，显示器的分辨率为640⨯480，那么在显示屏幕上只能看到整幅图像的1/4，需要卷屏才能看到图像的其余部分。
图像分辨率决定图像的显示质量，也就是说，即使提高了显示分辨率，也无法真正改善图像的质量。
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
理论部分一、概念解释题1.数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像2.数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果3.扫描：将一个数学虚拟网格覆盖在一幅图像上，图像的平面空间被离散化成一个个的有序的格子，然后按照格子的排列顺序依次读取图像的信息的过程4数字化：一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程4.采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作5.量化：采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。
量变是将像素灰度值转化成整数灰度级的过程6.采样定理：说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据7.直方图：是灰度级的描述，描述的是图像中各个灰度级像素的个数8.邻域：中心像素的行列成为该像素的领域9.特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。
另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间10.几何纠正：将含有畸变的图像纳入到某种地图投影11.内方位元素：表示摄影中心与相片之间相关位置的参数12.外方位元素：确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数13.GCP点：多项式纠正法地面控制点14.灰度重采样：像元灰度值根据周围阵列像元的灰度确定15.正射校正：16.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程17.大气校正：消除主要由大气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程18.地形校正：19.图像镶嵌：将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像20.辐射增强：通过改变像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法21.空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像22.频率域增强：将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像23.直方图均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像的灰度级均匀分布24.直方图规定化：为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法25.中值滤波：将窗口内的所有像素值按大小排序后，取中值作为中心像素的新值26.同态滤波：减少低频增加高频，对照度进行低通滤波，对反射度进行高通滤波，从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法27.假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量28.HIS模型：色调H是描述纯色的颜色属性，而饱和度S提供了白光冲淡纯色程度的亮度29.植被指数：是基于植被叶绿素在红色波段的强烈吸收以及在近红外波段的强烈反射，通过红和近红外波段的比值或线性组合实现对植被信息状态的表达30.主成份变换：针对多波段图像进行的数学变换方法，常用于数据的压缩或噪声的去除31.缨帽变换：适用于LANDSAT图像的多波段经验性变换方法，变换结果可以较好的突出主体地物特征32.图像融合：采用一定的方法将不同类型的数据“融合”成一幅图像，可以同时达到高的光谱分辨率和空间分辨率33.计算机分类：对遥感图像上的地物进行属性的识别和分类34.模式识别：在图像分割的基础上提取特征，对图像中的内容进行判决分类35.监督分类：即先选择有代表性的验训练区，用已知地面的各种地物光谱特征来训练计算机，取得识别分类判别规则，并以此做标准对未知地区的遥感数据进行自动分类识别36.非监督分类：即按照灰度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别37.最大似然度：38.Mahalanobis距离：是一种加权的欧式距离，它通过协方差矩阵来考虑变量的相关性39.ISODATA法分类：迭代式自组织数据分析算法40.分类后处理：为了解决光谱类和地物类的关系以及其他一些专业及专业制图的技术问题，分类后还需进行的各种处理41.生产者精度：表示实际的任意一个随机样本与分类图上同一地点的分类结果相一致的条件概率，用于比较各分类方法的好坏42.用户精度：表示从分类结果图中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面的实际类型相同的条件概率，表示分类结果中各类别的可信度43.Kappa系数：测定两幅图之间吻合度或精度的指标二、简答题1.简述模拟图像处理和数字图像处理的区别。
遥感图像处理的基本原理与方法遥感技术是指利用航空、航天等手段获取地球表面信息的技术和方法。
遥感图像处理是对获取的遥感图像进行分析、解译和推断的过程，可以提取出有用的地貌、植被、土地利用等信息。
本文将介绍遥感图像处理的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和应用遥感技术。
一、遥感图像的获取和特点遥感图像是通过感光器件（如传感器）对地面反射和辐射的能量进行记录和测量而获得的图像。
这些感光器件可以测量和记录不同波段（如红外、可见光和微波等）的电磁辐射，并产生相应的数字图像。
遥感图像具有以下几个特点：1. 遥感图像拥有广阔的视野，可以获取大范围的地表信息；2. 遥感图像可以获取地面特定时间的状态，可以进行长期观测和时序分析；3. 遥感图像具有数字化特征，可以进行数字图像处理和分析。
二、遥感图像的处理流程遥感图像处理的主要流程包括数据获取、预处理、特征提取和解译等环节。
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、航空遥感以及无人机等手段获取图像数据。
卫星提供的数据通常具有较高的分辨率和全球覆盖能力，而航空遥感和无人机则可以获取更高分辨率的数据，但覆盖范围较小。
2. 预处理预处理是对原始遥感图像进行预处理，以剔除噪声、校正几何畸变和辐射定标等。
常见的预处理操作包括大气校正、辐射定标、几何校正等。
预处理能够提高图像质量，为后续处理奠定良好的基础。
3. 特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，通过分析图像中的颜色、纹理、形状等特征，提取出所需的地物信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、分割等。
4. 解译解译是将所提取的特征与已知的地物信息进行匹配，进一步推断和识别图像中的地物。
解译可以通过人工解译和自动解译两种方式进行。
人工解译需要依靠专业知识和经验，而自动解译则可以借助计算机算法进行。
三、遥感图像处理的应用领域遥感图像处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 农业领域遥感图像可以提供农业领域的土地利用、农作物生长状态等信息。
1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。
包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。
数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。
数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。
1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占70％。
·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。
2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。
如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。
利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。
3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。
遥感导论知识点整理1、遥感概念广义：泛指一切无接触的远距离探测，包括对地磁场、力场、机械波（声波、地震波）等的探测。
遥感定义：是从远处探测感知物体，也就是不直接接触物体，从远处通过探测仪器接收来自目标底物的电磁波信息，经过对信息的处理，判别出目标地物的属性。
2、遥感系统组成包括：被测目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用。
3、传感器一般由信息收集、探测系统、信息处理和信息输出4部分组成。
4、传感器是收集、量测和记录遥远目标的信息仪器，是遥感技术系统的核心。
5、遥感的特点：大面积的同步观测、时效性、数据的综合性和可比性、经济性、局限性。
6、遥感的数据类型：按平台分为地面遥感、航空遥感、航天遥感数据；按电磁波段分可见光遥感、红外遥感、微波遥感、紫外遥感数据；按传感器的工作方式分主动遥感、被动遥感数据。
7、电磁波谱：按照电磁波在真空中传播的波长或频率进行递增/递减排列形成的一个连续谱带。
8、遥感机理：遥感是利用传感器主动或被动地接受地面目标反射或发射的电磁波，通过电磁波所传递的信息来识别目标，从而达到探测目标地物的目的。
9、大气发生的散射主要有三种：瑞利散射（d<<λ）、米氏散射（d≈λ）、非选择性散射（d>>λ）。
10、自然辐射源是被动遥感的辐射源包括太阳辐射、地球辐射。
11、地球辐射：地球表面和大气电磁辐射的总称。
12、地球辐射是被动遥感中传递地物信息的载体。
13、人工辐射源是主动式遥感的辐射源。
14、地物波谱：地物的电磁波响应特性随电磁波长改变而变化的规律，称为地表物体波谱，简称地物波谱。
15、大气窗口：通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，透过率较高的波段称为大气窗口。
16、反射率：地物的反射能量与入射总能量的比，即ρ=（Pρ/p0）×100％。
表征物体对电磁波谱的反射能力。
17、地物反射类型根据地表目标物体表面性质的不同分为镜面反射、漫反射、实际物体的反射三种类型。
数字图像处理复习整理第一章1，什么是图像，模拟图像处理和数字图像处理主要区别。
图像是对客观对象的一种相似性的，生动性的描述或写真。
模拟图像：空间坐标和亮度（或色彩）都是连续性变化的图像；数字图像：空间坐标和灰度均不连续的，用离散数字（一般用整数）表示的图像。
利用光学，照相机方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理，精度不高，稳定性差，设备笨重，操作不方便和工艺水平不高；利用计算机对数字图像进行系列操作称为数字图像处理，或计算机图像处理。
2，数字图像处理由哪些模块组成。
狭义图像处理图像分析图像理解3，数字图像处理的应用生物医学航空遥感工业应用军事公安其他第二章1，什么事图像对比度图像中最大亮度与最小亮度之比2，数字图像处理包括哪两个过程？对质量有何影响？数字图像的数据量和哪些因素有关？采样量化采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现棋盘格效应。
采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量越好，但数据量大；量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差。
会出现伪轮廓现象。
采样间隔量化等级3，连续图像f(x,y)与数字图像I(r,c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？答：f(x,y)表示二维图像在空间（x,y）上的幅值，数字图像I(r,c)表示位于图像矩阵上第r行，第c列的元素幅值。
I(r,c)是通过对f(x,y)抽样和量化得来的。
f(x,y)各量是连续的，I(r,c)各量是离散的。
4，什么事灰度直方图？它有哪些应用？能从中获得图像的哪些信息？灰度直方图反应的是一幅图像中各灰度级像素出现的概率之间的关系。
应用：判断图像量化知否恰当；确定图像二值化阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量H（熵）灰度范围，灰度级的分布，整幅图像的平均亮度。
5，熵的计算公式，灰度范围[0,L-1]6，什么是点处理？举例说明。
第一章数字图像处理根底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假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，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那么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那么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。
CPU存储一个字节的数据时有两种比特序：1大端：将高比特位〔逻辑上的高数据位〕存储在低比特地址*〔物理上的存储地址〕2小端：将高比特位存储在高比特地址2图像文件存储的根本信息：元文件：图像的解码信息单独存放，称为元文件或头文件。
文件头：解码信息与数据内容封装在同一文件中，其常位于文件的起始位置。
a.图像文件的头信息通常包括：解码顺序〔字节序，大端解码表示大字节序。
从小端解码表示小节字序〕;b.图像的行数和列数〔构成图像的像元行数和列数，确定图像的空间范围大小〕;c.图像的数据类型;d.图像的波段数;e.图像的偏移量〔图像数据存储的起始位置距离图像文件起始位置偏移的字节数〕3多波段数据存储方式：BSQ〔按波段顺序存储〕BIP〔按波段像元交叉存储〕BIL〔按行交叉存储〕BSQ：适合读取单个波段的数据，波普处理的能力较弱〔最正确的空间处理能力〕BIP：适合读取光谱剖面数据，打破了像素空间位置的连续性〔最正确的波普处理能力〕BIL：介于空间处理和光谱处理之间的一种折中存储格式4常见图像文件的存储格式：TIFF GeoTiff HDF HDF-EOF IMG第三章空间域处理方法1数值运算：指遥感图像波段内各个像元灰度值以及波段间的各个像元灰度值进行加减，乘除等数学运算2集合运算：指同一图像以及不同图像进行的求子集求并集等集合的根本运算。
3逻辑运算:对称布尔运算，逻辑常量只有两个既0.1用来表示两个对立的关系真与假。
4数学形态学：以形态为根底对图像进行分析的数学工具。
数值运算包括单波段运算和多波段运算：单波段运算：1点运算：对单幅图像像元的逐像元值运算；2.领域运算输出图像中每个象元灰度值是有输入像元及其邻域内内的像元灰度值共同决定的运算。
多波段运算：1代数运算：对多幅输出入图像进行的像元对像元的数学运算：2.剖面运算：对多波段图像像元构成的剖面进行的波段间的数值运算领域运算I滑动窗口：在进行邻域运算时，邻域窗口逐像元移动既每次移动的步长为一个像元。
II跳跃窗口：如邻域窗口进行邻域运算时，以其窗口大小为步长进行的移动；III卷积运算：将模板在输入图像中逐像元移动，每到一个位置就把模板的值与其对应的像元值进行乘积运算并求和从而得到输出图像对应于模板中心位置的像元灰度值；IV邻域统计：多样性，密度，众数，少数，求和，均值，标准差，最大值，最小值，秩集合运算：空间操作，波段操作⑴空间操作：1.图像裁剪：目的，保存需研究的局部将研究区以外局部去除：2.图像镶嵌：在统一坐标系下，把多景相邻遥感图像拼接成一幅大范围无缝的图像。
⑵波段操作：①.波段提取：从一个多波段的图像中提取某一特定波段作为一个独立的文件：②波段叠加：将同一地理范围不同波段的文件合并为一个多波段文件。
镶嵌的要点：1尽量选择相同的颜色和质地，将镶嵌的图像在重叠区应具有相似的色调，纹理等2.缝合线尽量选择在布料不同颜色或图案的交界处以减少违和感3.拼接线两边的色调差异大，需考虑对拼接线两边附近的图像做匀色处理。
⑴腐蚀：是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程，可以用来消除小且无意义的目标物。
⑵膨胀：将目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外部扩张的处理。
⑶开运算：先腐蚀再膨胀；闭运算：先膨胀再腐蚀第四章变换域处理方法1常见的图像变换算法：特征分析，频率域，颜色空间⑴基于特征分析的变换：主成分分析，最小噪声别离，缨帽变换，独立成分分析⑵频率域变换：傅里叶变换，小波变换⑶.颜色空间变换：HIS，RGB，CMYK2主成分分析PCA：通过正交变换将一组可能相关的变量转换到一组线性不相关的变量的统计分析的过程图像压缩，去噪，增强，融合，特征提取目的：让保存下来的维度之间的相关性尽可能小，让让保存下来的维度方差尽可能大。
去除波段间的多余信息，把原有波段中的有用信息集中列数数目尽可能少的主成分中，并使这些主成分图像间互不相关，各个主成分保函的信息内容不重叠，从而大大减少总的数据量3最小噪声别离变换MNF变换：各分量按照信噪比从大到小排列4缨帽变换：基于图像物理特征的固定变换，硬毛变换后坐标不是指向主成分方向，而是指向与地面景物密切相关的方向，特别是与植物生长过程和土壤深度有关。
缨帽变换主要用于特征提取，四个分量：第一分量为亮度值，反映地物总体反射率的综合效果；第二分量为绿度指数，与地面植被覆盖，叶面积指数及生物量相关性很大;第三分量为湿度指数，反映地面水分条件，尤其为土壤湿度条件；其他分量为黄度指数和噪声。
5独立成分分析ICA：线性变换，把多光谱或高光谱遥感数据转换成互相独立的局部。
ICA算法：信息最大化法，最大似然估计，最小化互信息法等6傅里叶变换：傅里叶级数，任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。
傅立叶变换物理意义：将原来难以处理的时域信号换成易于分析的频域信号，还可以通过反傅立叶变换把频域信号恢复成时域信号。
傅立叶变换局限性：1.傅里叶变换系数均是常数，不随时间变化，因此傅里叶变换只能处理频谱成分不变的平稳信号，而在处理非平稳信号时会带来很大的误差不易于处理非平稳信号2.傅里叶变换存在时域和频域的局部矛盾。
7小波变换：用由零开始由零结束，中间为一段震荡的波用小波信号表示。
它是一种能量在时域非常集中的波。
适用于大局部信号，尤其是瞬时信号，他针对绝大局部信号的压缩，去噪检测效果都特别好。
8颜色空间变换：1.HIS:色调饱和度亮度2.RGB:红绿蓝3.CMYK;印刷三原色：青色品红色黄色第五章辐射校正1辐射畸变：遥感传感器在接收来自地面目标物的电磁波辐射能量时。
受遥感传感器本身特性，大气作用以及地物光照条件等影响，致使遥感传感器的探测值与地物实际的光谱辐射值不一致，遥感图像产生的辐射误差〔即灰度失真〕称为辐射畸变。
辐射矫正：消减或修正因辐射误差而引起的畸变，这一过程称为辐射矫正。
辐射定标：将传感器记录的DN值转化为入瞳外的辐射宽度值或反射率的这个过程2.遥感传感器入瞳处的太阳辐射能量主要来自3局部：目标物反射，大气散射，近邻反射a地面目标物的直接反射此局部辐射能量在太阳光入射到地面的经地面反射的过程中投到大气成分的吸入和散射而减小b大气成分和气溶胶对太阳辐射的散射〔大气程散射〕在到达地面之前被散射而进入传感器c地面目标物周边背景的邻近反射3.大气校正：通过消除大气散射，吸收对太阳辐射的影响，将大气顶层辐射亮度值或反射率转化为地表辐射亮度值或地表反射率，这个过程称为大气校正4.辐射度：指单位时间内大单位面积上通过的辐射通量5.朗伯面：属于漫反射面，当入射幅照度一定是，任何角度观测的反射亮度都是一个常数6.根据获取定标参数的时间和地点不同可以将辐射定标分为三类a受射前的实验室定标b基于星载定标器的星上定标c发射后的场地定标7.绝对大气校正：将遥感图像的DN值转换为地表反射率或地表辐射亮度相对大气校正：用DN值来表示地物反射率或反射辐射亮度的相对大小8.统计模型：基于地表变量和遥感数据的相关关系而建立的，既可进行相对大气校正又可进行实现绝对校正相对大气校正：1内部平均相对反射率法IARR：以整幅图像的平均辐射光谱之作为参考光谱，以计算每个像元的光谱曲线与参考光谱曲线的比值作为相对反射率，由此消除大气影响，亦可消除地形阴影的影响2平场域法FF：选择图像中块面积大亮度高，而光谱响应曲线变化平缓的区域建立平场域，利用该区域的平均光谱辐射值来模拟图像获取大气条件下的太阳光谱，将每个像元的辐射值与该区域平均光谱辐射值的比值作为地表反射率，用以消除大气的影响3对数残差法LRC：目的为了消除光照及地形的影响绝对大气校正4经验线性法ELC:实测各定标点的地面反射光谱值，计算像元点的平均辐射光谱，利用线性回归建立反射光谱与辐射光谱间的关系，计算线性方程的两个系数进行像元灰度的反射率反应物理模型：1 6S模型：太阳第五与传感器之间的几何关系，大气模式，传感器的光谱特性，地表反射率2 MOPTRAN 模型9.地形校正：基于DEM的地形矫正方法：朗伯体的反射率模型非朗伯体反射率模型和其他方法①余弦校正法：斜面接受的辐射度与太阳入射角的余弦值程正比，同时考虑太阳天顶角对辐射的影响②C矫正发：基于余弦校正在低太阳入射角地区出现过度校正现象，那么引入半经验系数C第六章几何校正1几何略变：在遥感成像过程中，传感器生成的图像像元相对地面目标的实际位置发生了挤压，扭曲，拉伸和偏移问题，这一现象我们称为几何略变2造成遥感图像几何略变的因素：1传感器内部因素：透镜，图像投影面，探测元件排列2遥感平台因素：平台高度变化，速度变化，轨道偏移及姿态变化3地球因素：地球自转，地形起伏，地球曲率3几何校正：1几何精校正：根据产生畸变的原因，利用空间位置变化关系，采用计算公式和取得的辅助参数进行校正2几何精校正：在几何粗校正的根底上，使图像的几何位置符合某种地理坐标系统，与地图配准并调整亮度值，即利用地面控制点做的精密校正4几何配准：将不同时间，不同波段，不同传感器系统所获得的同一地球的图像经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全重叠后的操作几何配准与几何校正的区别：几何校正注重的是数据本身的处理，目的是为了复原数据的真实性，而几何配准注重的是图像和图像数据之间的几何关系，其目的是为了和参考数据达成一致，不考虑参数数据的正确5几何校正涉及的两个过程：一是空间位置二是像元灰度值的重新计算，即重采样坐标变换：直接法：从原始图像阵列出发，依次计算每个像元在输出图像中的坐标，输出的像元值大小不变，但输出图像中的像元分布不均间接法：从输出图像阵列出发，依次计算每个像元在原始图像中的位置，然后计算原始图像在该位置的像元值，再将计算的像元值赋予输出图像像元，空间分布均匀，需重采样6地面控制点的选择：1地面控制点需要在图像上有明显的清晰的识别标法2控制点上的地物不随时间而变化，以保证当两幅不同时间的图像或地图进行几何校正时也能识别3在没有做过地形校正的图像上选择控制点时，应在同一地形高度上进行4地面控制点应当均匀地分布在整幅图像内，且需保证有一定的数量7几何校正一般通过均方根误差RMS来观察控制点的几何校正精度，单位为像元重采样：根据原始图像的像元信息内插为新的像元值⑴最近邻法：直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像元的新值⑵双线性内插法：取采样点到周围4邻近像元的距离加权计算栅格值⑶三次卷积法：使用采样点周围16个邻近像元进行距离加权计算像元灰度值，使图像变得平滑，视觉效果好，但是会破坏图像光谱信息8.4D产品：DLG：digital Line Graphic数字线划地图DEM：Digital Elevation Model 数字高程模型DRG：Digital Raster Graphic 数字栅格地图DOM:Digital Orthophoto Map 数字正射影像图9.几何校正步骤：：〔1〕对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影〔2〕选择地面控制点，按GPS选择原那么，在畸变图像和基准图像上寻找相同地物的地面控制点对〔3〕选择校正模型，实现畸变图像和基准图像之间的像元坐标变换4〕选择适宜的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰度赋值〔5〕几何校正的精度分析10.几何校正类型：图像到图像的几何校正〔基准图像和畸变图像〕图像到地图的几何校正具有地理位置信息的几何校正、正射校正11.图像自动匹配图像匹配要素：特征空间、搜索空间、搜索策略和相似性度量图像匹配算法的评估指标：匹配速度，匹配精度，匹配概率和匹配适应性方法：〔1〕基于灰度的匹配方法：直接利用整幅模板图像的灰度信息，建立模板图像和输入图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索策略寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。
