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遥感复习材料
遥感原理与应用
1、遥感的定义:
遥感是通过不接触被探测的目标,利用传感器获取目标数据,通过对数据进行
分析,获取被探测目标、区域和现象的有用信息。
2、遥感系统的组成:
①被测目标的信息特征;②信息的获取;③信息的传输和记录;④信息的
处理;⑤信息的应用。
3、传感器(遥感器)的定义:
接收、记录目标物电磁波特征的仪器。
4、遥感平台:
装载传感器的平台称为遥感平台。
5、电磁波谱的波长范围:
波长从小到大:
?
射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、无线电波
可见光波谱在0.38〜0.76阴
紫色:
0.38〜0.43jm;蓝色:
0.43〜0.47口;青色:
0.47〜0.50m
绿色:
0.50〜0.56(JTI;黄色:
0.56〜0.59橙色:
0.59〜0.62;m;红色:
0.62〜0.76jn
6、
名称
定义
单位
辐射能量(⑷)
电磁辐射的能量
J
辐射通量(*)
在单位时间内通过某一面积的辐射能*=—
dt
W
辐射通量密度(E)
单位时间内通过单位面积的辐射能E=—
ds
w/M
辐射通量密度(E)/辐照度
(1):
单位面积接收到的辐射通量
L辐射出射度(M):
单位面积向半球空间内发射的辐射通量。
7、朗伯源(慢辐射源):
辐射亮度与方向无关的辐射源。
只有绝对黑体才是朗伯源,太阳、涂有氧化镁的表面可以近似看作朗伯源。
8、黑体:
入射的电磁波全部被吸收,没有反射和透射的物体。
黑色的烟煤一一最接近黑体的自然物质;恒星和太阳一一看作接近黑体
9、按照发射率与波长的关系。
把地物分为:
1黑体或绝对黑体:
发射率为1,常数;
2灰体:
发射率小于1,常数;
3选择性辐射体:
发射率小于1,且随波长而变化。
斯特藩一玻尔兹曼定律:
Mo= 11、发射率: 地物的辐射出射度M与同温下的黑体辐射出射度Mo的值。 Mo 物体(非黑体)的辐射出射度 同温下黑体的辐射出射度 例1: 一般的金属材料均可以近似看作灰体,有一已氧化的铜表面的温度为1oooK,比辐射率;为 o.7,求这时该物体的总辐射出射率M。 (二=5.671o」wk^) 解: Mo=: ;T4=5.671o>1ooo4=5.671o4wm° 44_2 M二;Mo=o.75.671o=3.971owm 例2: 太阳表面辐射出射度M=6.2841o7wm2,求太阳有效温度和太阳光谱中最长波长’max 解: M二MoT4 46.284筈4=577oK,5.671owm2k4 …、b2.898“o」m,k「 '上maxT=b…'-max=—=二5.。 2: ^1。 m T577ok 12、黑体辐射三特性: 1辐射通量密度随波长连续变化,每条曲线只有一个最大值,彼此不相交; 2温度越高,辐射通量密度越大,不同温度的曲线不同; 3随着温度的升高,辐射最大值所对应的波长向短波方向移动。 13、太阳光谱相当于6oooK的黑体辐射光谱,地球辐射近似于温度为3ooK的黑体辐射。 至U达地面的太阳辐射主要集中在近紫外,可见光,近、中红外,能量相对集中而且温度,其中最主要的是可见光达到4。 % 14、大气组成对太阳辐射的吸收: 1氧气: 小于o.2」m,o.155为峰值,高空遥感很少使用紫外波段的原因(紫外波长 o.o1-o.38Jm); 2臭氧: 数量极少,但吸收很强,两个吸收带对航空遥感影响不大; 3水: 吸收太阳辐射能量最强的介质,到处都是吸收带。 主要吸收带处在红外和可见光的红光部分,因此水对红外遥感有极大地影响; 4二氧化碳: 量少,吸收作用主要在红外区内。 15、散射: 大气分子的瑞利散射和大粒子气溶胶的米氏散射。 dp「: : ’ Rayleighscattering Sr 瑞利散射 dp=■ Miescattering Sm 米氏散射 dp" Non-selectivescattering Sn 非选择性散射 瑞利散射: 散射强度与波长的四次方成反比; 米氏散射: 散射强度与波长的二次方成反比,并且散射在光线向前方向比向后方向更强;非选择性散射: 任何波段的散射强度相同。 16、无云的晴天,天空为什么呈现蓝色? 这是由于散射原理,因为无云的晴天,天空是由气体原子和分子组成,它比可见光的波长小得多,发生了瑞利散射。 散射强度与波长的四次方成反比,所以波长较短的可见光,蓝光和紫光先散射出来,所以天空呈现蓝色。 17、朝霞和夕阳为什么都是橘红色? 这是由于散射原理,天空是由气体原子和分子组成,它比可见光的波长小得多,发生了瑞利散射。 散射强度与波长的四次方成反比,由于朝霞和夕阳穿过大气层的距离比白天的长,所以波长较短的可见光都被散射殆尽,只剩下波长长的橘红色和红色散射出来,所以是橘红色。 18、云雾为什么通常呈现白色? 因为是散射原理,云雾粒子的直径比可见光波长相比要大得多,因此产生非选择性散射,对可见光各个波长的光散射强度相同,所以人们看到云雾是白色的。 19、微波为什么可以穿透云层? 因为是散射原理,可见光的波长较短发生非选择性散射,微波的波长很长,发生瑞利散射。 散射强度与波长的四次方成反比,所以几乎不被散射,故可以穿透云层。 20、大气窗口: 波段的电磁辐射通过大气后衰减较少,透过率较高,对遥感十分有利的波段。 21、地球辐射分段特征: 波段名称 可见光与近红外 中红外 远红外 波长 0.3-2.5Am 2.5-6»m >6^m 辐射特征 地表反射太阳辐射为主 地表反射太阳辐射和自身 地表物体自身热辐射为主 的热辐射 22、水体对一定波长的电磁波透射能力较强,特别是0.45-0.56」m的蓝绿光波段,一般水体的 透射深度可达10-20m,清澈水体可达100m的深度。 23、反射的分类: (1)镜面反射; (2)朗伯反射(漫反射);(3)实际物体的反射镜面反射的特点: ①入射角等于反射角;②具有方向性,只有在反射方向才能探测到电磁波。 24、实际物体的入射辐照度分为两部分: 太阳直接辐射——太阳辐射光束直接照射地面 太阳辐射经大气散射漫入到地面。 25、地物反射波谱: 地物的反射率随波长变化的规律,用地物反射波谱曲线表示。 26、植被波谱曲线 27、水体的反射波谱曲线 oS642 1可见光范围内,水体反射率普遍很低,一般为4%-5%反射主要在蓝绿波段,并随波长增 大而降低;0.6Mm处为2%-3%过了0.75Am几乎完全成为吸收体。 因此,区分水陆界限,应选 择近红外波段影像。 2水体含泥沙时,反射波谱曲线整体高于清水,泥沙越多,越高;波谱反射峰向长波方向移 动(“红移”),在0.93Pm处反射率才接近0。 28、不同叶绿素浓度的海水波谱曲线 水体叶绿素浓度增加,蓝光波段反射率下降,绿光波段反射率增加,近红外反射率增高。 29、遥感影像的分辨率(四种): 1空间分辨率(SpatialResolution)单位: M 指象元所代表的地面范围的大小,即传感器的瞬时视场或地面物体能分辨的最小单元。 2光谱分辨率(SpectralResolution)单位: Jm 指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔,间隔越小,分辨率越高。 3辐射分辨率(RadiometricResolution)单位: bit 指传感器接受波谱信号时,能分辨的最小辐射度差。 在遥感图像上表现为每一像元的辐射量化级。 4时间分辨率(TemporalResolution)单位: 天 指对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。 30、卫星的轨道 低轨: 150-300km,也叫“极轨”,即近极地与太阳同步,该轨道上的卫星和太阳夹角是固定的,可以保证遥感每次对地观测时地物具有同样的太阳辐射。 高轨: 35-800km,—天绕地球一周且能回到原来位置,周期与地球自转周期相同。 相对于地球静止。 性廣名称 Landsat-5 Landsat-7 传感器 TM ETM+ 波段顺序及 空间分辨率 0.45-0.52蓝绿光30M 0.52-0.60绿光30M 0.63-0.69红光30M 0.76-0.90近红外30M 1.55-1.75短波近红外30M 10.4-12.5热红外120M 2.08-2.35短波红外30M 0.45-0.52蓝绿光30M 0.52-0.60绿光30M 0.63-0.69红光30M 0.76-0.90近红外30M 1.55-1.75短波近红外30M 10.4-12.5热红外60M 2.08-2.35短波红外30M 0.50-0.90全色15M 时间分辨率 16天 16天 辐射分辨率 8bit 8bit 32、SPOT系列卫星一一已发射六颗卫星 性名称 SPOT4 SPOT5 传感器 HRVIRVGT HRSHRG VEG 0.49-0.73 全色 10M 0.49-0.69 全色 5M或2.5M 0.43-0.47 蓝光 20M 0.43-0.47 蓝光 10M 波段顺序及 0.50-0.59 绿光 20M 0.50-0.59 绿光 10M 空间分辨率 0.61-0.68 红光 20M 0.61-0.68 红光 10M 0.78-0.89 近红外 20M 0.78-0.89 近红外 10M 1.58-1.78 短波红外 20M 1.58-1.78 短波红外 20M 时间分辨率 26天 26天 辐射分辨率 8bit 8bit 35、我们看到的物体为什么有颜色? 所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 36、颜色由明度、色调、饱和度来描述。 饱和度: 是色彩纯洁的程度,即光谱中波长段是否窄,频率是否单一的表示。 黑白色只用明度描述,不用色调,饱和度描述。 光源的饱和度决定于其发射特性,发射光谱越窄,物体饱和度就越高。 物体的饱和度决定于其反射(透射)特性,反射(透射)光谱越窄,物体饱和度就越高。 37、模拟影像转化成数字影像步骤: 空间采样、属性量化 38、模拟量和数字量的本质区别: 数字量是离散变量,模拟量是连续变量。 39、对比度变换分成线性变换和非线性变换。 线性拉伸: DN=DN-M|NL拉伸后max—MIN 非线性变换: (1)直方图均衡化: 将每个灰度区间等概率分布,代替了原来的随机分布,即增强后的每个灰 度级内有大致相同的像元数。 效果: 增强了峰值处的对比度,两端(最亮和最暗)的对比度减弱了。 (2)高斯均衡化 作用: 防止一幅影像中出现过暗、过亮区域,把所有的偏态分布变成正态分布。 40、空间滤波 (1)图像卷积运算: ZiZT: /// /i/Q"/// 111213141516171819=45 (2)平滑: 图像中出现某些亮度值过大的区域或出现不该有的亮点,采用平滑方法可以减少变化,使亮度平缓或去掉不必要的亮点,也叫做低通滤波。 1均值滤波: 2 中值滤波: (3)锐化: 突出图像的边缘、线性目标或某些亮度变化率大的部分,也称高通滤波或边缘增强。 Roberts梯度: Roberts5,out=XY X=|BV5-BV9Y=|BV6-BV8 41、真彩色图像: 利用数字技术合成真彩色图像时,是把红色波段的影像作为合成图像中红色分量,把绿色波段的影像作为合成图像中绿色分量,把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。 42、标准假彩色: 在彩色合成时,把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量,把红色波段 的影像作为合成图像中的绿色分量,把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结 果。 遥感中最常见的是彩色红外合成的标准假彩色。 43、关于TM波段组合: 1在TM7个波段光谱中,一般第5波段包括的地物信息最丰富; 23个可见光波段(即第1,2,3波段)之间,两个中红外波段(即第5,7波段)之间的相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的重复性和冗余性; 3第4波段与其他波段的相关性很低,表明这个波段信息有很大的独立性; 4第7波段在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用; 5由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4,5,3或4,5,1波段的组合为最佳。 44、植被指数: RED (1)比值植被指数: rv^-NIR- NIR-RED NIRRED (2)归一化差值植被指数: NDVI= NDVI适用于植被发育中期或中等覆盖度的植被检测,当植被覆盖率小于30%或者大于80%寸, 植被检测灵敏度都会下降,不太适用于城市中的植被检测。 (3)土壤调整植被指数: 由于引入了土壤调节因子(L),一般情况下,L取0.5,o因此,SAVI可以较好的减弱土壤的 背景差异,消除土壤的噪音影响,被认为最适合于研究低植被覆盖区,如城市建成区,其探测植被覆盖率的下限可低至15%而NDVI只有30%45、水体指数: (1)比值水体指数: 清澈水体: RWI二GREEN浑浊水体: MRWI=9空 NIRMIR (2)归一化差值水体指数: Green「NIRGreen「MIR 清澈水体: NDWI现实中水体: MNDWI Green+NIRGreen+MIR 因为实际水体中含有泥沙等悬浮物质,导致其反射率整体升高,并且产生了红移现象,导致 浑浊水体的光谱曲线在中红外时才趋向于零。 因此在中红外代替近红外能够更好的凸显水体。 46、多光谱变换 (1)K-L变换(主成分分析,PCA 1特点: 变换后的主分量空间与变换前的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度。 新坐标系的坐 标轴一定指向数据量较大的方向(主成分方向)。 2主成分分析可以实现: 数据压缩、减少噪声、提高信噪化,使影像增强。 (2)K-T变换(缨帽变换) 1是一种坐标空间发生旋转的线性变换,旋转后的坐标轴指向与地面景物有密切关系的方向。 2K-T变换后新分量的前三个分量与地面景物的关系密切,变换后只取前三个分量,也实现了数据的压缩。 1)亮度分量: 反映出图像总体的反射值; 2)绿度分量: 反映出绿色生物量的反射值; 3)湿度分量: 反映出湿度特征。 47、辐射校正 (1)影响辐射畸变的因素: 1传感器本身的影响: 导致图像不均匀,产生条纹和噪音 2大气对辐射的影响(用户所考虑的) (2)实际到达传感器的辐射亮度组成: L’二•L2.•Lp Li■――地物反射后进入传感器的亮度值 L2——大气对辐射散射后以漫入射形式照射地物产生的反射亮度值; Lp――(程辐射度)大气对辐射散射后向上直接进入传感器的亮度值。 (3)去掉程辐射度的方法: 直方图最小值去除法、回归分析法 (4)直方图最小值去除法: 4,5,7波段最小值较小,而1,2,3波段最小值很大,说明一一可见光波段受大气辐射畸变影响较大。 因为在大气辐射畸变中,程辐射度Lp是较为主要影响因素,而程辐射度主要来自米氏散射, 强度随波长增加而减小,因此波长短的可见光波段受大气辐射影响畸变较大,这也是为什么波长较长的波段大气辐射畸变较小的原因。 48、几何校正 (1)遥感影像变形的原因: 1遥感平台位置和运动状态变化的影响: 航高、航速、俯仰、翻滚、偏航。 2地形起伏的影响: 产生像点位移。 3地球表面曲率的影响。 4大气折射的影响: 产生像点位移。 5地球自转的影响: 产生影像偏离。 (2)几何变形的校正: 几何粗校正(系统性校正)、几何精校正(非系统性校正)。 几何精校正的分类: 1影像与地图之间的校正,又称影像配准(image-to-mapRectification) 2影像与影像之间的校正,又称影像匹配(image-to-imageRegistration) 3影像与带有地理坐标的影像之间的校正,又称混合手段校正(HybridApproach) (3)地面控制点的选取 1数目的确定: 6倍于最小数目。 (T+1)(T+2) 2最小数目公式: NgcpT多项式的阶数 2 (4)重采样的方法: ①最近邻法;②双线性内插法;③三次卷积内插法; 49、纹理(Texture): 也叫内部结构,指遥感影像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。 50、反射影像中一一阴影(shadow): 是影响上光束被地物遮挡而产生的地物的影子,据此可判读物体性质或高度。 分成本影和落影。 本影: 是地物未被太阳照射到的部分在影片上的构像,有助于获得地物的立体感。 落影: 是阳光直接照射物体时,物体投在地面上的影子在像片上的构像。 热红外影像中一一阴影分为冷阴影和暖阴影。 注: 有逻辑推理题,会判断,分析。 51、像素具有空间特征和属性特征。 52、正像元: 一个像元内只包含一种地物。 混合像元: 一个像元内包含两种或两种以上的地物。 554565889810210978983528245648337881678599741068791889196 ①BSQ格式 ②BIL格式 3BIP格式 54、航空像片的数字化步骤: 空间采样、属性量化;一般采用均匀采样和等距量化的方法。 数字化的质量取决于照片的本身质量、采样间距与属性量化精度(辐射分辨率) 55、遥感影像计算机分类方法: ①监督分类法;②非监督分类法 56、什么叫监督分类法,什么叫非监督分类法,它们有什么区别。 根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数,建立判别函数,把图像中各个像元点归化到给定类中的分类处理,叫做监督分类。 根据图像数据本身的统计特征及点群的分布情况,从纯统计学的角度对图像数据进行类别划 分的分类处理,叫做非监督分类。 与监督分类相比,非监督分类的优势在于: ①不需要人工的选取训练区,操作更为简便; ②不需要分析者具备相关的先验知识,对分析者的要求较低;③其数据的内在结构由算法决定,而不受外界知识的约束,也较少受人工主观因素的影像。 57、遥感数字影像计算机分类基本过程: (1)确定分类体系; 1)世界上最具代表性的是美国地质调查局(USGS),1976年为使用遥感影像进行土地利 用、覆盖制图而指定的分类系统。 该分类体系是一个四级分类系统,头两级适用于中、低空间分辨率的卫星遥感影像,更细的后两级适用于高空间分辨率卫星影像和航空遥感资料。 该分类系统适用于Landsat影像的为前两级分类系统。 2)建立分类系统的重要原则: 1类别间要相互排他,既无类别重叠又要在分类时彻底分尽,即对任何土地类型都要在分类系统中找到其类别。 2“先细分,再合并”的原则。 (2)为了提高计算机分类的精度,需要对遥感影像进行预处理(各种校正和增强处理) (3)选择训练区(监督分类) 注意点: ①分类体系中每种地类都要有足够的训练样本; ②训练区中的像元应尽量纯化,不得有其他类别的像元混入其中; 3对于易误分的地类,必须通过不断优化训练区或增加训练样区来改善分类结果; 4在保证了各种地类的训练区有足够的纯像元总数的前提下,每种地类不宜选取过多的训练区,训练区太多不见得会增加分类精度,反而会大大延长分类统计的时间。 (4)对像元分类(监督/非监督) 监督分类: ①最小距离分类法一一以特征空间中的距离作为像素分类的依据,原理简单,分类 精度不高,但计算速度快。 ②最大似然分类法一一是最常用的分类方法,通过求出每个像素对于各类的归属概 率,把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法。 前提: 假定训练区地物的光谱近似服从正态分布,当总体分布不符合正态分布的 情况下不宜采用此法。 非监督分类的前提: 假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。 (5)地面验证 (6)分类后处理(滤波、手工整饰) (7)评价分类精度 1)精度验证分为实地验证和高分辨率影像验证两种。 2)最常用的精度评价方法是基于误差矩阵(ConfusionMatrix,也称混淆矩阵)的方法。 3)常用检验遥感分类精度的统计参数有: ①使用者精度;②生产者精度;③总体精度; 4Kappa系数被评价分类比完全随机分类产生错误减少的比例,Kappa系数越高代 表越精确。 例: 验证数据 遥感分类数据 居住地 空地 植被 道路 行合计 生产者精度% 居住地 181 11 65 5 262 181/262=69.08 空地 10 1 3 0 14 1/14=7.14 植被 48 3 96 1 148 96/148=64.86 道路 5 1 8 62 76 62/76=81.58 列合计 244 16 172 68 500 使用者精度% 181/244 =74.18 1/16 =6.25 96/172 =55.81 62/68 =91.18 总精度=(181+1+96+62)/500=68%Kappa=0.485 求Kappa值: 类型 居住地 空地 植被 道路 行边缘 频率 相应行列边缘频率之 积 181/500 11/500 65/500 5/500 0.524 居住地 =0.362 =0.022 =0.13 =0.01 0.524 0.488=0.256 10/500 1/500 3/500 0/500 空地 =0.02 =0.002 =0.006 =0 0.028 0.02^0.032=0.0009 48/500 3/500 96/500 1/500 0.296 植被 =0.096 =0.006 =0.192 =0.002 0.296 0.344=0.102 5/500 1/500 8/500 62/500 0.152 道路 =0.01 =0.002 =0.016 =0.124 0.152 0.136=0.021 列边缘频率 0.488 0.032 0.344 0.136 Po=0.68 Pc=0.3791 Kappa P。 -巴 1-Pc 0.68-0.3791 1—0.3791
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