中科院遙感考博真題整理(完整版)

　　

【正文】 前遙感技術的重要發展方向。版本二隨著科學技術的進步，光譜信息成像化，雷達成像多極化，光學探測多向化，地學分析智能化，環境研究動態化以及資源研究定量化，大大提高了遙感技術的實時性和運行性，使其向多尺度、多頻率、全天候、高精度和高效快速的目標發展。人們希望通過高光譜遙感數據對礦物、巖石的類型，農作物、森林的種類，環境中各種污染物質的成份進行遙感定量分析。系統本身是在國 際先進的超圖數據結構 (HBDS)理論基礎上，實現遙感 (RS)、全球定位系統 (GPS)、地理信息系統(GIS)、智能系統 (IS)和多媒體系統 (MMS)即五“S”的聯合。從這個意義上說，可用于自然災害遙感監測的數據還是比較匱乏的。　　3）缺乏統一的組織　　在這次汶川地震科技救災中，遙感隊伍可謂浩浩蕩蕩。不足：現在遙感在自然災害監測應用中還存在不少問題，突出表現在基礎地理信息不充分、遙感應急速度比較慢、組織還有待加強、可用的數據源匱乏以及遙感科技力量儲備不足等問題。城鎮和工程選址時要充分考慮災害綜合區劃，既防止類似的災害重復發生，也要防御其他自然災害的侵襲。利用我國的資源衛星、氣象衛星、環境和災害衛星及其他衛星提供的多種遙感信息，通過地質災害遙感解譯，可以對目標區域內已經發生的地質災害點和地質災害隱患點進行系統全面的調查，查明各種地質災害的分布、發生規模、形成原因、發育特點、發展趨勢以及危害性和影響因素。⑶陸地應用，MODIS提供了地表反射比、地表溫度、葉面積指數等10種陸地產品，為陸地自然資源監測、生態環境評估以及其他環境相關學科的研究做出了重要貢獻。MODIS探測儀在對地掃描的同時，都對冷空和黑體進行探測，有較高的校正精度和靈敏度。的變化，此變化與緯度、季節有關。藍光波段對平靜、清澈的水體有較大的透射能力，并且水底反射波也較強。水體的熱容量大，在熱紅外波段有明顯特征。因此，在近紅外的遙感影像上，清澈的水體呈現黑色。B10 ，用于區分植物類型、覆蓋度，判斷植物生長狀況、健康狀況等，空間分辨率為250米。 中巴資源衛星攜帶三種傳感器，CCD相機、紅外多光譜掃描儀（IRMSS）及寬視場成像儀（WFI）。②幾何精校正，利用地面控制點和多項式糾正模型校正影像。主動遙感一般使用的電磁波是微波波段和激光，多用脈沖信號，有的用連續波束，普通雷達、測試雷達、合成孔徑雷達、紅外雷達、激光雷達等都屬于主要遙感系統。光譜分辨率指遙感器所選用的波段數量的多少、各波段的波長，及波長間隔的大小，即選擇的通道數、每個通道的中心波長、帶寬這三個因素共同決定光譜分辨率。2011年3月RS真題一、名詞解釋成像光譜儀 通常的多波段掃描儀將可見光和紅外波段分割成幾個到十幾個波段，對遙感而言，在一定的波長范圍內，被分割的波段數愈多，及波段取樣點愈多，愈接近于連續波譜曲線，一次可以使掃描儀在取得目標地物圖像的同時獲得該地物的光譜組成，這種既能成像又能獲取目標光譜曲線的“譜像合一”的技術，稱為成像光譜技術，按該原理制成的掃描儀稱為成像光譜儀。光譜分辨率越高，專題研究的針對性越強，對物體的識別精度越高，遙感應用分析的效果越好，記錄了同一物體在7個不同波段的光譜響應特性的差異，而航空可見、紅外成像光譜儀AVIRIS，可以捕捉到各種物質特征波長的微小差異。植被指數影像匹配 影像匹配是通過對影像內容、特征、結構、關系、紋理及灰度等地對應關系，相似性和一致性分析，尋求相同影像目標的方法。步驟為先選擇地面控制點，其次選擇合適的坐標變換函數式（即數學糾正模型），最后重采樣，選擇合適的內拆方法。掃描幅度為113公里，在可見、近紅外光譜范圍內有4個波段和1個全色波段，具有側視功能，側視范圍為+32176。B11 ，用于植物識別分類、生物量調查及作物長勢測定，空間分辨率為250米。為區分水陸界線，確定地面上有無水體覆蓋，應選擇近紅外波段的圖像。白天，水體在遙感影像上表現為熱紅外波段輻射低，呈暗色調，夜間，在熱紅外影像上呈淺色調。這時藍光波段上的灰度可反映水深。由于太陽目標遙感器之間幾何關系的變化、大氣和目標的方向反射特征，使后向散射較前向散射有更大的太陽天頂角。應用：modis數據不僅直接用于火災、沙塵暴、冰、雪、洪澇、干旱等多種災害的研究和監測，還可以短期氣象監測和中長期氣候預報，主要分為大氣、陸地和海洋三個方面。①自然災害監測：MODIS提供的多種陸地表面觀測產品為自然災害和監測提供了良好的數據支持。在此基礎上結合GIS技術開展地質災害區劃，劃分地質災害易發區域，評價易發程度，建立災害要素數據庫，構建災害預測評估和災后災害快速評估運行系統。利用遙感技術開展地震災害損失調查評估，可以獲得地質、土地、氣象、水文、環境等基礎資料，這是編制地震災后恢復重建規劃的依據。　　1）基礎地理信息不充分　　這次汶川地震災害遙感監測暴露出我國的基礎地理信息不充分。但是這次遙感大會戰缺乏一個統一的組織，很多工作比較混亂和重復。　　5）遙感科技力量儲備不夠　　雖然我國近幾年在遙感技術研發和教育方面都有較快的發展，但是在大災面前仍顯得遙感科技力量儲備嚴重不足。在電子地圖的支持下可對光盤 CD ROM進行檢索，采用分層技術，為用戶提供自定義、多層次目標庫，用戶可自己定義起點、終點、繞行點、必經點。高光譜和超高光譜傳感器的研制和應用將是未來遙感技術發展的重要方向。（1）隨著高性能新型傳感器研制開發水平以及環境資源遙感對高精度遙感數據要求的提高，高空間和高光譜分辨率已是衛星遙感影像獲取技術的總發展趨勢。不確定性遙感信息模型和人工智能決策支持系統的開發應用也有待進一步研究。，環境資源數據庫是國家環境資源信息系統的核心。常用的算法有平行算法、最小距離法及最大似然法等。彩色編碼系統YIQ（Y指圖像亮度，I指紅色減去青色，Q指品紅色減去綠色），YIQ的三成分間比RGB三成分間相關性減小，因而YIQ變換更能增強圖像。②相關統計分析，是基于對被融合圖像之間波譜特性的相關統計分析。柵格數據與矢量數據采用不同數據格式的復合和不同數據層的復合。大氣中幾種主要分子對電磁輻射的的吸收帶位置為，57um，；；，；。這種散射主要由大氣中的原子和分子，如氮、二氧化碳、臭氧和氧分子等引起的。⑶大氣折射，電磁波經過大氣時，還會出現傳播方向的改變，即折射。合成孔徑雷達的工作原理為：遙感平臺在勻速前進運動中，以一定的時間間隔發射一個脈沖信號，天線 在不同位置上接收回波信號，并記錄和貯存下來。它簡便易行，被廣泛應用，但適普性差、要有先驗知識，且不考慮非植被因素（土壤背景特征、地形、大氣特征）。；（2012010）。 地物反射的特征也可表示為反照率（albedo），又稱為半球反射率，可定義為目標物的出射度與入射度之比（即單位時間、單位面積上各個方向出射的總輻射能量M與入射的總輻射能量E之比），常用ɑ表示為ɑ=M/E，以太陽光作為入射光的地表半球反射率，成為地表反照率（即自然物體的半球反射率）。目標物與電磁波的相互作用，構成了目標物的電磁波特性，它是遙感探測的基礎。90時代以來，衛星技術發展進入了一個全新的介紹，各國在發展衛星遙感系統過程中更多考慮經濟和風險因素，質量小而又滿足特殊需求的小衛星遙感系統備受青睞。RVI=，DN為近紅外、紅波段的灰度值。轉換型土壤調整植被指數TSAVI=[a(NIRaRb)]/(aNIR+Rab),a和b分別為土壤背景先（土壤背景的亮度變化線）的斜距和截距。正因為它減弱和消除了大氣、土壤的干擾，所以被廣泛應用于大面積作物估產。①固定閾值分割法，是設原圖像為f(x,y)，以閾值T或某個合適的區域空間作為該圖像的特征值，將圖像分割成兩個部分或多個部分。②模板匹配法，利用選定幾何特征的模板與圖像卷積來檢測圖像是否具有該種幾何特征結構的方法。；，淺談多源遙感數據的綜合處理和分析。⑵結構分析方法，⑶模型方法，4．影像正射糾正 正射校正是一個對影像空間和幾何畸變進行校正，從而生成平面正射影像的處理過程。共線方程式由以上兩步，并協同數字高程模型（DEM）共同建立生成的。對于綠色植物葉綠素引起的紅光吸收和葉肉組織引起的近紅外強反射，使其R與NIR值有較大的差異，RVI值高；而對于無植被的地面包括裸土、人工特征物、水體及枯死或受脅迫植被，不顯示這種特殊的光譜響應，RVI值低。由于考慮了（裸土）土壤背景的有關參數，TSAVI比NDVI對低植被蓋度有更好地指數意義，適用于半干旱地物的土地利用制圖。 應用：①反演生物物理參數。通過建立NDVI與降水之間的統計性關系，說明NDVI可以識別氣候干旱程度；通過提取NDVI與亮度溫度及表面溫度梯度之間的線性關系，可研究不同地表類型表面溫度的植被效應；NDVI能夠反映植被狀況，而植被狀況與植被蒸發量、土壤水分是有關的。這種掃描式的高光譜成像儀主要用于航空遙感探測，較慢的飛行速度使空間分辨率的提高成為可能。由于像元的攝像時間長，系統的靈敏度和空間分辨率的提高可以實現。常用的分類算法有：平行算法、最小距離法、最大似然法。 根據分類過程中人工參與程度分為監督分類、非監督分類以及兩者結合的混合分類等。特點：算法簡明、直接，能將大多數像元劃分到一個類別。2004年中科院地理所遙感概論博士考題一、簡答題ETM影像的各波段特征B1 ：對葉綠素和葉色素濃度敏感，對水體穿透強，用于區分土壤與植被、落葉林與針葉林、近海水域制圖，有助于判別水深及水中葉綠素分布以及水中是否有水華等。位于水的吸收帶，受兩個吸收帶控制。屏幕選擇是通過參考其他或根據分析者對該區的了解，在屏幕上數字化每一類別有代表性的像元或區域，或者用戶指定一個中心像元，機器自動評價器周圍像元，選擇與其相似的像元。3)最大似然法，是經常使用的監督分類方法，它是通過求出每個像素對于各類別的歸屬概率，把該像素分到歸屬類別最大的類別中去的方法。成像光譜儀在可見光和近紅外光譜區內有數十甚至數百個波段。高光譜影像通常三種描述模型：圖像模型、光譜模型與特征模型。這種彩色影像層次分明，可定量計算和顯示某一級密度影像所占的百分比，有助于識別那些具有均衡密度的面狀地物性質、空間分布和數量特征，如作物分類、水體污染等，也應用于非遙感領域如影像醫學等。⑤地理基礎底圖與遙感影像復合；⑥符號注記圖層生成；⑦影像地圖圖面配置；⑧遙感影像地圖制作與印刷。⑴遙感攝影像片，但大多數為大比例尺像片，在像片中各種人造地物的形狀特征與圖型結構清晰可辨，這為解譯提供了更多的依據。解譯標志分為直接判讀標志和間接判讀標志。這一點對于經常有云，雨日多的熱帶雨林地區更有意義。密度分割時，分級的數量以及每級的密度范圍，要根據各種地物的波譜特性、空間分布、相互關系以及判讀要求來確定。二、論述題遙感信息融合方法及其比較遙感圖像分類的方法遙感分辨率及其地學意義2002年中科院地理所遙感概論博士考題一 、名詞解釋波譜分辨率密度分割 密度分割是一種用于影像密度分層顯示的彩色增強技術。成像光譜儀響應的電磁波長從可見光延伸到近紅外，甚至到中紅外。這種方法的計算量較大，對不同類別的方差變化比較敏感。②選擇合適的分類方法。B8 , 得到的是黑白圖象, 分辨率為15m, 用于增強分辨率, 提供分辨能力. 以上波段除8外分辨率均為30m。 B3 ,紅波段：葉綠素的主要吸收波段,反映不同植物葉綠素吸收,植物健康狀況,用于區分植物種類與植物覆蓋率,其信息量大多為可見光最佳波段,廣泛用于地貌,巖性,土壤,植被,水中泥沙等方面。⑶最大似然法，是經常使用的監督分類方法，它是通過求出每個像素對于各類別的歸屬概率，把該像素分到歸屬類別最大的類別中去的方法。首先需要從研究區域選取有代表性的訓練場地作為樣本，根據已知訓練區提供的樣本，通過選擇特征函數（如像素亮度均值、方差等），建立判別函數，據此對樣本像元分類，依據樣本類別的特征來 非樣本像元的歸屬類別。 缺點：①其分類系統的確定、訓練樣本的選擇，人為主管因素較強，分析者定義的類別也許并不是圖像中存在的自然類別，導致多維數據空間中各類別并非獨一無二，而是有重疊；分析者所選擇的訓練樣本也可能并并代表圖像中的真實情形。CASI可以以兩種工作方式工作，既可以用多光譜工作又可以用高光譜方式工作。其工作原理就是掃描式。對遙感而言，在一定波長范圍內，被分割的波段數愈多，即波譜取樣點愈多，愈接近于連續波譜曲線，因此可以使得掃描儀在取得目標地物圖像的同時也能獲取該地物的光譜組成。目前利用遙感數據來估算植被生物物理參數，主要采用兩種方法，一是統計模型—即建立植被指數與植被生物物理參數的回歸方程。⑤垂直植被指數（PVI）,在R、NIR地二維坐標系內，土壤的光譜響應表現為一條斜線即土壤亮度線，土壤在R、NIR波段均顯示較高的光譜響應，隨著土壤特性的變化，其亮度值沿土壤線上下移動；而植被一般在紅波段光譜響應低，而在近紅外波段光譜響應高。②歸一化植被指數（NDVI），NDVI= ，歸一化植被指數被定義為近紅外波段與可見紅波段數值之差和這兩個波段數值之和的比值，實際上，NDVI是簡單比值RVI經非線性的歸一化處理所得。 健康植被，在近紅外波段（）通常反射40%50%的能量，而在可見光范圍內（）只能反射10%20%的能量，因為植被中的葉綠素吸收多數的可見光。 正射校正需要幾步完成，不考慮采集數字影像數據的傳感器和相片的類型，處理步驟是一樣的。⑴統計方法，統計方法包括灰度共生矩陣法、灰度游程長度法等。③邊界跟蹤算法，先根據某些嚴格的跟蹤準則找出目標物輪廓或邊界上的像素點，然后根據這些像素點用同樣地跟蹤準則找到下一個像素點，以此類推，直到閉合或最后一個像素點不滿足跟蹤準則為止。③最大類間方差法，是一種自適應的閾值確定的方法，它是按圖像的灰度特性，將目標分成背景和目標兩部分，背景和目標之間的類間方差越大，說明構成圖像的兩部分的差別越大，使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。與普通雷達相比，激光雷達是傳統微波雷達向光學頻段的延伸，微波雷達工作波長在11000mm，兩者相差45個數量級，電磁波工作波長的大大縮短和光束指向性的提高