坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。
可见图像：可见图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。
不可见图像：不可见图像包括不可见光成像（如紫外线、红外线、微波成像）和不可见测量值（如温度、压力、人口密度）的分布图。
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。属于不可见图像。
模拟图像：又称光学图像，指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像。属于可见图像。
2. 遥感数字图像：是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，
利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
遥感数字图像中的像素值称为亮度值（或灰度值、DN值）。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。像素的亮度值具有相对的意义，仅在图像内才能相互比较。
3. 数字图像处理的两个观点是离散方法和连续方法；与之对应的相关概念分别是空间域和频率域。
4. 遥感：是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。
遥感系统主要包括遥感实验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。在信息获取部分，传感器是核心，遥感平台则是传感器的载体。地球运动、平台姿态的变化等影响着遥感平台，进而影响着所获取的图像质量。 5. 传感器(遥感器)：是收集和记录电磁波辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件。 6. 传感器类别？
按工作方式是否具有人工辐射源，传感器可分为被动方式和主动方式两类；按数据记录
方式，传感器可分为成像方式和非成像方式两大类。成像传感器按成像原理又可分为摄影成像和扫描成像两类。 7. 摄影成像的基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时收集目标上所有的反射光，聚集
到胶片上成为一幅影像，并记录下来。摄影机的工作波段（最大波段）是290~1400nm，
即近紫外、可见光、近红外短波段，所得像片信息量大，分辨率高。
扫描成像：扫描方式的传感器逐点逐行地收集信息。包括目标面的扫描方式（如MSS、TM）和影像面扫描的方式（如固体扫描仪（CCD扫描仪）：推扫式扫描成像）。 8. 叙述MODIS、TM成像特点、传感器特征。 传感器 MODIS TM
成像特点 图谱合一 目标面扫描成像 传感器特征 P25 P25 1
9. 辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率意味
着可以区分信号强度的微小差异。
光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围越窄，光谱分
辨率越高；波段数越多，光谱分辨率越高。
空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个
目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间的最小的距离。（高空间分辨率图像：
空间分辨率小于10m；常用的传感器有SPOT、Quick-Bird和IKONOS等。中空间分辨率图像：空间分辨率10~100m；如ASTER、TM等。低空间分辨率图像：空间分辨率大于100m；例如NOAA、MODIS等。） 时间分辨率：对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测时间间隔称为时间分辨率。 10. 采样：将空间上连续的图像变成离散点（即像素）的操作称为采样。采样时，连续的空间图像被划分为网格，并对各个网格内的辐射值进行测量。通过采样，才能将连续的图像转换为离散的图像，供计算机进行数字图像处理。采样时采样间隔和采样孔径大小是两个很重要的参数。
量化：将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。
11. 遥感图像的类型，根据传感器选用的波长范围不同，遥感图像可分为不相干图像（包括
多光谱图像、高光谱图像和高空间分辨率图像）和相干图像。
12. 通用遥感图像数据格式：BSQ、BIL、BIP。
BSQ：是像素按波段顺序依次排列的数据格式。保证像素空间位置的连续性。
BIL：像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。像素空间位置在
列的方向上是连续的。
BIP：以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。 13. 分辨率：单位长度所表达或获取的像素数量称为图像的分辨率。
14. 遥感图像模型:遥感图像是传感器通过探测地物电磁波辐射能量所得到的图像，反映连续
变化的物理场。虽然波段不同，记录的辐射能量、成像的方式以及成像系统等也有差异，
但还是可以从理论角度归纳得到一个具有普遍意义的模型，即遥感图像模型。 多源遥感图像中，第一类是多波段图像（多光谱图像），如RBV图像和TM图像；第二
类是多时相图像；第三类是多极化图像，其代表是侧视雷达图像。
15. 中值：指图像所有灰度级中处于中间的值，当灰度级数为偶数时，则取中间两灰度值的
平均值。
2
方差： 像素值与平均值差异的平方和，表示像素值的离散程度。方差越大，信息量越
大，地物类型就越多。
16. 直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。对于数字图像来说，
直方图实际就是灰度值概率密度函数的离散化图形。
1直方图反映了图像灰度的分布规律。2任何一幅特定的图像都有唯一 直方图的性质：○○
3如果一幅图像仅包括两个不的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图。○
相连的区域，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是这两个区域的直方图
4由于遥感图像数据的随机性，之和。○在图像像素足够多且地物类型差异不是非常悬殊
的情况下，遥感图像数据与自然界的其他现象一样，服从或接近于正态分布。
直方图的应用：根据直方图的形态可以大致推断图像的反差，然后可以通过有目的地改变直方图形态来改善图像的对比度。峰值偏右，图像偏亮；峰值偏左，图像偏暗；峰值
过陡、过窄，说明图像灰度级集中，反差小。 17. 彩色有三个属性：色调、明度和色度（饱和度）。
色调：色调是颜色最重要、最基本的特征，即颜色的种类。 明度：颜色的亮度在人们视觉上的反应。
色度（饱和度）：水中溶解性物质或胶状物质呈现的米黄色乃至黄褐色的程度，包含有色调信息，但没有亮度信息。
18. 彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成。
伪彩色合成：把单波段图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进行彩
色图像显示的方法，主要通过密度分割法（对单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予
不同的色彩，使之变为一幅彩色图像）来实现。
真彩色合成：如果彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或相近，那么得到的图像的颜色与真彩色近似，这种合成方式称为真彩色合成。（多波段图像）
假彩色合成：与伪彩色合成类似，不同之处在于假彩色合成使用的是多波段数据。（任选三个波段，分别赋予红绿蓝；常见假彩色合成：TM影像4、3、2波段分别赋予红绿蓝。）
模拟真彩色合成：由于蓝光容易受到大气中气溶胶的影响，有些传感器舍弃了蓝波段，因此通过彩色合成无法得到真彩色图像。这时，可通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝3个通道，然后通过彩色合成近似地产生真彩色图像。
19. 图像拉伸：拉伸是最基本的图像处理方法，主要用来改善图像显示的对比度。
灰度拉伸：通过灰度拉伸可加大图像的动态范围，增强图像的对比度，使图像变得更加清晰。分为线性拉伸和非线性拉伸两种方法。 指数变换对于图像中亮的部分，指数变换扩大了灰度间隔，突出了细节；对于暗的部分，缩小了灰度间隔，弱化了细节。 多波段拉伸：图像经彩色合成显示后，可以对各个波段分别进行线性或非线性拉伸处理，
3
以便综合增强图像中的地物信息。
20. 直方图均衡化的基本思想是对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后的图像灰
度的概率密度呈均匀分布，即变换后图像的灰度级均匀分布。这意味着图像灰度的动态
范围得到了增加，从而提高了图像的对比度。
直方图规定化是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。使两幅图像的亮度变化规律尽可能地接近。原理是对两个直方图都作均衡化，变成归一化的均匀直方图。
直方图规定化的作用：直方图规定化又称直方图匹配，这种方法经常作为图像镶嵌或应用遥感图像进行动态变化研究的预处理工作。通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高
度角或大气影响造成的相邻图像的色调差异，从而可以降低目视解译的错误。 21. 辐照度指单位时间内单位面积上接受的辐射能量，单位为W/m2。 22. 影响辐射传输的因素：
1）大气分子及气溶胶的瑞利散射与米氏散射、分子及气溶胶的吸收、散射以及散射吸
收的耦合作用。 2）表面因素的作用。 3）地形因素的贡献。 4）太阳辐射光谱的影响。
瑞利散射：由远小于光波长的气体分子引起，大小与波长的四次方成反比。
米氏散射：由大小与波长相当的颗粒（气溶胶：如烟、水蒸气和霾）引起，也称为气溶胶散射，大小与波长成反比。
1散射所增加的亮度值不含有任何地面信息，需要辐射校正的原因：○却降低了图像的反2低分辨率图像的空间范围差，反差降低则降低了图像的分辨率，因此必须进行校正。○
比较大，不能认为图像中各处的大气散射是均匀的，往往需要进行分区校正。
23. 辐射定标：是在卫星飞跃试验场地上空同时，在若干选好的像素内测定探测器对应波段内的地物反射率，同时测出气象要素和大气光学特性。再根据卫星过顶时太阳几何位置、以其视场角、探测器光谱响应函数等，通过大气辐射传输模式正演出到达传感器入瞳处各光谱通道的辐亮度。 24. 灰度级和辐亮度：
图像上的像素值为灰度级。实际的电磁波辐射强度为辐亮度。在图像数字化的时候，电磁波辐亮度被量化为灰度级。在实际应用中，特别是不同日期图像对比和遥感定量反演时，需要将灰度级转换为辐亮度。
灰度级是相对的，仅在当前图像中具有意义，不能用于进行图像之间的比较。如果要进
行不同传感器或不同日期图像的比较，必须将图像的灰度级转换为辐亮度。 25. 波段对比法包括回归分析法和直方图法。
直方图法：遥感图像的光谱包括了可见光和近红外的范围，路径辐射的影响不能被忽略。
如果图像内包括暗色地物或地形阴影，可以从各个波段中减去其最小的亮度值（或一个
阴暗地区的平均亮度值）进行校正。
26. 几何精校正的步骤：输入原始数字图像—>确定工作范围—>选择地面控制点—>选择地
4
图投影—>匹配地面控制点与像元位置—>选择纠正函数和相关的参数—>重采样—>输出纠正后的图像。 27. 图像重采样方法： 方法 最邻近法 双线性内插法 三次卷积内插法 优点 算法简单，保持像素值不变 简单且具有一定精度，一般能得到满意的插值效果 图像比较平滑 缺点 纠正后的图像可能具有不连续性，影响制图效果。相邻像素灰度值差异较大时，可能会产生较大的误差。 具有低通滤波的性质，会损失图像中的一些边缘或线性信息，导致图像模糊 计算量很大 28. 图像变换:为达到图像处理的某种目的而使用的数学方法，通过这种数学变换，图像处理
起来较变换前更加方便和简单。由于这种变换方法是针对图像函数而言，所以称之图像
变换。
1简化图像处理；○2便于图像特征提取；○3图像压缩；○4从概念上增强对图像信 目的：○
息的理解。
1傅里叶变换；○2主成分变换；○3缨帽变换；○4代数运算；○5彩色变换。 方法：○
1在空间域图像中，线性的地物为高频成分，大块面状的地物为低频29. 频率域图像特征：○
2考虑到傅里叶变换具有对称性，部分。○为了便于显示，频率域图像往往以图像的中心
3图像中心为原始图像的平均亮度值，频率为坐标原点，左上-右下、右上-左下对称。○
4从图像中心向外，频率增高。○5高亮度表明频率域特征明显。○6频率域图像域为0。○
中明显的频率变化方向与原始图像中地物分布方向垂直。 30. 主成分变换（K-L变换）：基于变量之间的相关关系，在尽量不丢失信息的前提下的一
种线性变换方法，主要用于数据压缩和信息增强。 缨帽变换（K-T变换）：
31. 代数运算
加法运算：对于同一区不同时段的图像求平均，减少图像的加性随机噪声，或者获取特定时段的平均统计特征。
差值运算：提供了不同波段或不同时像间的差异信息，在动态监测、运动目标检测与跟踪、图像背景消除、不同图像处理效果的比较及目标识别等工作中应用较多。 乘法运算：遮掉图像的某些部分。 比值运算：两个不同波段的图像对应像素的灰度值相除，降低传感器灵敏度随空间变化造成的影响，增强图像中特定的区域；降低地形导致的阴影影响，突出季节差异。 32. 归一化植被指数：NDVI=(IR-R)/(IR+R)。IR为红外波段，R为红波段。 33. 在HIS色彩系统中，强度、色调、饱和度的具体含义如下：
1）强度指整个图像的亮度，其值从0（黑）到1（白）变化； 2）饱和度代表颜色的纯度，也是从0到1的线性变化；
3）色调表示像素的颜色或波长，它的变化从红色的中心点0经过绿色和蓝色回到红色
。
的中心点360 ，形成一个圆周。
5
34. 均值滤波是最常用的线性低通滤波器，它均等的对待邻域中的每个像素。
中值滤波是一种最常用的非线性平滑滤波器，它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。窗口的行列数一般取奇数。由于用中值替代了平均值，中值滤波在抑制噪声的同时能够有效地保留边缘，减少模糊。 35. 梯度法模板形式。P162~165
36. Laplacian算子：梯度运算检测了图像的空间灰度变化率，Laplacian算子检测的是变化
率的变化率；它不检测均匀的灰度变化，产生的图像更加突出灰度值突变的部分。 37. 频率域滤波
低通滤波：对频率域图像通过滤波器削弱或抑制高频部分而保留低频部分的滤波方法。（用于图像平滑）
高通滤波：对频率域图像通过滤波器来突出图像的边缘和轮廓，进行图像锐化的方法。 带通滤波：仅保留指定频率范围的滤波，范围外的频率被阻止。
Butterworth低通滤波器的特点是连续衰减，不像理想低通滤波器那样具有明显的不连
续性，处理后图像边缘的模糊程度大大降低。
Butterworth高通滤波器锐化效果较好，边缘抖动现象不明显，但计算较复杂。 38. 图像分割
目的：将一幅图像分为几个区域，这几个区域之间具有不同属性，同一区域中各像素具有某些相同的性质。
作用：可以把原始图像转化为更抽象、更紧凑的形式，使得更高层次的图像分析与理解成为可能。
1依据像素值的不确定性进行分割。2依据同一区域内部像素的灰度值具有相似原则：○○
性进行分割。
39. 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。首先对每个需要分割的目标区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素性
质相同或相似的像素合并到种子像素所在的区域中。
1选一组能正确代表区域的种子像素；2确定生长过程中能将相邻 需要注意3个问题：○○3制定生长停止的条件或准则。 像素包括进来的规则；○40. 监督分类：事先已经知道类别的部分信息，对未知类别的样本进行分类的方法。
非监督分类：事先没有类别的先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法。 监督分类流程：
（1） 选择处理图像文件； （2） 确定输入分类模板； （3） 定义输出分类文件； （4） 设置输出分类距离文件;
（5） 选择非参数规则，即选择特征空间； （6） 选择叠加规则；
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（7） 选择未分类规则； （8） 选择参数规则； （9） 执行监督分类。 41. 植物光谱P262
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