遥感图像分类方法比较研究论文

遥感图像分类方法比较研究论文

图像分类是与图像信息提取和增强不同的遥感图像处理中另一重要的方面，与图像增强后仍需人为解译不同，它企图用计算机做出定量的决定来代替人为视觉判译步骤。因此，分类处理后输出的是一幅专题图像。在此图像中，原来图像中的每一个象元依据不同的统计决定准则被划归为不同的地表覆盖类，由于是一种统计决定，必然伴随着某种错误的概率。因此，在逻辑上的合理要求是，对每一个象元所做的决定，应是使整个被分类面积即对大量单个象元的分类的某个错误判据为最小。

以下是几种常用的遥感图像分类方法：

1.最大似然分类（maximum likelihood classification）

最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P（wi）和条件概率密度函数P（wi，x）。P（wi）通常根据各种先验知识给出或假定它们相等：P（wix）则是首先确定其分布形式，然后利用训练样本估计其参数。一般假设为正态分布，或通过数学方法化为正态分布。其判别函数集为：

Di（x）=P（wix），i=1，2，…，m （2-2）

如果Di（x）≥ Dj（x），则x属于wi类。其中，j≠i，j=1，2，…，m。m为类别数。

从上述最大似然分类的说明看，其关键就在于已知类别的定义，先验概率的确定，参与分类的变量的好坏和结果误差评价。直到现在，最大似然分类至少还有两个缺点：一是事先大量人力已知光谱类的选择和定义：二是需要长时间的计算机分类计算时间。实际上这也使得最大似然分类法遥感应用受到了限制，因此许多人专门研究改进算法以便解决和缩减图像分类的时间，提高分类的精度。Solst和Lillesand（1991）为了解决已知类别定义消耗大量人力的缺点，发展了半自动训练法进行已知光谱类的定义。Fabio Maselli等（1992）利用Skidmore和Tumer提出的非参数分类器计算出各已知类训练集的先验概率，然后将它们插入常规的最大似然分类过程中进行分类。该方法融合了非参数和参数分类过程的优点，提高了分类的精度。

通常情况下，地形会影响到训练集数据，这样训练集光谱数据就偏离了最大似然分类的假设条件正态分布，从而常规的最大似然分类法在地形起伏较大的地区效果并不太好。为了解决这一问题，和和（1993）提出了一种改进的最大似然分类算法，即去掉每一类数据集中与第一主成分相关的信息（地形信息）然后再进行分类。通过试验，这种方法是有效的，分类精度得到了提高。

（1993）用光谱和空间信息进行分类改进了最大似然分类方法。该方法简单易行，大大提高了正确分类的概率。和Fabio Maselli（1992）用误差矩阵提高最大似然分类面积估计的精度。Irina Kerl（1996）加最大似然分类精度的一种方法，即多概率比较法。他对同一遥感数据的原始波段、主成分和植被指数的22种组合进行了最大似然分类，发现没有一种波段组合的分类能给出图像中所有土地利用类型的精确分类，每一波段组合仅对图像中的一两类土地利用类型分类有效。因此他提出将能有效区分出所要决定的土地利用类型的几个波段组合的分类结果进行组合来进行图像分类，并称这种方法为多概率比较法，这种方法的基础就是图像数据不同波段组合的分类结果之间分类概率大小的比较。应用这种方法提高了分类的精度。

2.最小距离分类（minimum distance classification）

最小距离分类是一种线性判别监督分类方法，也需要对训练区模式样本进行统计分析，是大似然分类法中的一种极为重要的特殊情况。最小距离分类在算法上比较简单，首先需选出要区分类别的训练样区，并且从图像数据中求出各类训练样区各个波段的均值和标准差，然后再计算图像中其他各个象元的灰度值向量到各已知类训练样区均值向量之间的距离。如果距离小于指定的阈值（一般取标准差的倍数），且与某一类的距离最近，就将该象元划归为某类。因此称为最小距离分类。该方法的精度主要取决于已知类训练样区的多少和样本区的统计精度。另外，距离度量的方法不同，分类的结果也不相同，常见的有：

（1）明氏距离（minkowski distance）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

当q=2时，即为欧氏距离，而当q趋于无穷时，得到切比雪夫距离。明氏距离，特别是其中的欧氏距离，在实际中用得较多，但它存在着两方面的缺点：一是它与各指标的量纲有关；为克服这一缺点，常常采用先将数据规格化的方法。二是它没有考虑变量之间的相关性。一种改进的距离就是马氏距离。

（2）马氏距离（mahalanobis distance）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

当 中各特征间完全不相关，这时的马氏距离即为欧氏距离。

总之，最小距离分类是一个能在程序上经济有效实现的简单方法，与最大似然方法不同，它在理论上并不使平均分类错误为最小，所得到的精度与最大似然分类法可相比拟，而计算时间却只有后者的一半。

3.平行管道分类（parallelepiped classification）

平行管道分类是一种最简单的分类方法，是通过研究训练样区数据的各个光谱成分的直方图来进行分类的图像直方图中灰度值的上下限描述了图像中每个波段中类别的灰度值范围。某一光谱类在所有波段的灰度值范围定义了一个多维的平行管道。通过分类计算，图像中的未知象元被划分到属于已知一光谱类的平行管道内，因此称该方法为平行管道分类。这种方法简单易行，但也有几个缺点：①各已知光谱类的平行管道之间必定具有一定的间隔，如果图像中的象元落在这些间隔内，则这些象元不被分类。②对于图像中相关性强的光谱类，它们所定义的平行管道之间必定具有某些重叠，结果落在重叠区的这些象元不能被很好地分离。③没有考虑已知光谱类的先验概率。④根据直方图定义的已知光谱类的平行管道仅仅是通常用来定义光谱类特征的椭圆平面的粗略表示。

和（1996）提出改进方法。改进过的平行管道方法基于每个图像波段内两类之间累积百分比直方图的最大差值自动分离已知目标类，这种分离值和图像波段都是自动选择的。他利用改进过的平行管道分类对TM遥感数据进行了森林覆盖分类，结果取得了较好的效果，提高了分类的精度。

4.模糊分类（fuzzy classification）

模糊理论（fuzzy theory）是处理模糊性的理论的总称，它是以1965年由Zadeh提出的模糊集合论为基础的。模糊分类即是建立在模糊理论之上的分类方法。在常规遥感图像分类中，图像中的每个象元都被划归为某一种地物类型，象元和类别之间一一对应，并没有考虑遥感图像中实际存在的混合象元问题，即某一象元中同时存在有几种地物类型，所以这种分类方法的结果必然存在有误差，这也是常规遥感图像分类方法的局限性。模糊分类法正好克服了这一不足，它利用象元隶属度表示象元的归属问题。当一象元对某一类地物的隶属度为0时，表示该象元不属于该类；当一象元对某一类地物的隶属度为1时，表示该象元属于该类；当一象元对某一类地物的隶属度为0和1之间的数时，表示该象元以该隶属度属于该类，也即表明该象元为混合象元。模糊分类的方法有很多，大多是常规分类方法的扩展。（1990）详细讨论了遥感图像模糊监督分类的意义，他认为模糊监督分类与常规分类方法相比，在3个方面有所改进：①用模糊集合表示地学信息更合理；②光谱空间的模糊划分；③分类参数的模糊估计。

Paolo Gamba等（1996）利用完全模糊分类链对多光谱遥感图像进行了分类，他们不仅考虑了图像中象元的光谱特征，而且还考虑了图像中邻近象元之间空间上的相互关系，结果图像的分类精度得到了提高。

5.神经元网络分类（neural network classification）

神经元网络的结构包含一个输入层、一个输出层以及一个或多个隐层。输入层结点数与参加分类的特征数相同，输出层结点数与最终类别数相同，而中间隐含层结点数则由实验来确定。神经元网络分类主要就是网络的训练迭代，要达到一定的精度，往往需要很多次的迭代，这是非常费时的，然而网络训练一经完成，则可较快地应用于分类识别。

等（1995）基于分类误差百分比和用户CPU时间比较了4 种神经元网络的遥感应用，他发现后向传播神经元网络算法（back-propagation neural network algorithm）需要最多的迭代次数，是其中最慢获得88%分类精度的算法。动态学习神经元网络算法（dynamic-learning neural network algorithm）只需迭代两次，占用591 s的CPU时间就可获得85%的分类精度，达到86%的分类精度需要迭代5次，占用CPU时间 s；功能连接神经元网络算（functional link neural network algorithm）分类精度比快速学习神经元网络算（fast-learning neural network algorithm）算法低，但占用了较少的CPU时间；快速学习神经元网络算法提供了最高的分类精度，但两次迭代运算后比功能连接神经元网络算法和动态学习神经元网络算法需要更长的CPU时间。另外，许多研究者利用神经元网络算法对遥感图像数据进行了分类（Mcclellan et al.，1989；Benediktsson et al.，1990；Kanellopoulos et al.，1991；Heermann and Khazenie，1992；Bischof et al.，1992），这些研究表明神经元网络分类能够给出好的分类结果，该结果与常规最大似然分类算法取得的分类精度大致相当，如神经元网络分类算法应用恰当，则分类精度更高。（1996）研究了神经元网络技术的遥感图像分类，发现监督分类中训练样本数据的排列影响着分类的精度，因此必须注意由于简单地神经元网络算法学习阶段训练样本数据的重新排列所造成的分类结果的改变。另外，他还研究了混合象元问题，结果表明通过学习混合数据，神经元网络算法能有效地减少分类的误差。

维概率密度函数（N-dimensional probability density functions）

Haluk Cetin和Donald （1991）利用N维概率密度函数对多维遥感数据进行了分类和填图。N维概率密度函数是一种用来显示、分析和分类数据的算法，源于常称的频率透视图，但又克服了早先方法的内在限制。利用N维概率密度函数算法进行的交互式分类过程是一种新的多维数据的分类方法，它提供了遥感数据分布的清晰透视和监督分类中被选择的训练区分布的清晰透视。经过多维数据和训练区分布的N维概率密度函数的制图后，N维概率密度函数空间根据训练区数据的分布被划分，然后将N维概率密度函数的这种划分当作查询表（look-up table）分类遥感图像数据。对非监督分类，N维概率密度函数图可以提供数据分布的一种有价值的代表，数据分布可直接用来选择类别数和数据初始聚类时类均值的位置。与传统的统计分类方法，例如最大似然分类和最小距离分类，需要大量计算机内存、计算缓慢、对显示重叠类能力有限相比，N维概率密度函数分类速度极快，可利用无限制的波段数，图形地显示数据和类别的分布。Haluk Cetin和Timothy 和Donald （1993）利用N维概率密度函数对TM等多种遥感数据源数据进行了分类、可视化和增强，结果取得了良好的效果，取得了比传统分类方法较高的分类精度。

7.其他分类方法

和（1993）提出了一种新的遥感图像快速分类器该分类器是一种非参数分类器，叫做整体平均分类（ensemble-average classifier），利用了最小距离的概念，算法步骤如下：

①计算每一组的整体平均值（一般为均值）Mi，i=1，2，...，C

②如果满足下列两式，那么任一随机象元X将被划归wi组。

XT（Mi-Mj）＜ Tij，j≠ I （2-5）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

式中Tij=-Tij。

③经过①②步后，随机象元X被划归为正确的类。

另外，通过对参与计算变量的排序和部分一总和逻辑的考虑，可大大降低该算法计算的时间。与最小距离（欧氏距离）和最大似然分类器相比，整体平均分类器所用时间最少，分类精度与最小距离大致相同，对像农田面积和森林这样的名义类型的分类十分有效。

Haluk Cetin（1996）提出了一种分类方法：类间距离频率分布法（interclass distance frequency dis-tribution），这是多光谱数据非参数分类方法的一种。类间距离频率分布过程简单，是一种有力的可视化技术，它图形地显示多光谱数据和类分布。首先选择感兴趣的类，这些类的统计信息从典型的训练样区可获得。利用类的平均测量矢量计算多光谱数据中每个象元的距离，并存放在一个两维数据分布数组中。选择其他类的训练区，训练区数据的分布通过距离计算可获得。通过可视化地检查结果，建立分类查询表（look-up table），然后利用分类查询表进行多光谱图像数据的分类，具体细节请参见原文。

Prakash等（1996）改进了遥感数据凝聚聚类分析，这是一种基于相互近邻概念，用来进行多光谱数据分类的非参数、层次、凝聚聚类分析算法。该方法定义了围绕象元的感兴趣区域（area of interest around each pixel），然后在它内部寻找分类时初始合并操作需要的k最近邻，将象元的特征值、波段值和象元的相对位置值一起考虑，提出了改进的距离量度，这样，大大减少了计算的时间和内存的需求，降低了分类的误差概率。

Steven 和Bradley （1992）设计了3阶段分类器进行遥感图像的分类，它由一个基于四叉树的分割算子、一个高斯最小距离均值测试和一个包括辅助地理网数据和光谱曲线测量的最终测试构成。与最大似然分类技术相比，3阶段分类器的总体分类精度得到了提高，减少计算时间，另外仅需最少的训练样区数据（它们在复杂地形区很难获得）。

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区，分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差，对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进，结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像；监督分类；综合阈值法；植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969（2007）16-0164-03一、研究区域概况及图像资料（一）研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带，水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县，是永定河上游的一大支流，流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2，流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等，干流全长106 km，在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库，是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长，南北向较短，地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200～1500m之间，西部和南部边界海拔高程一般在500～1000m之间。流域内80％以上为丘陵山区，绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土，并有部分砂砾土及黄粘土，沿河川地层厚且较肥沃[1]。（二）信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素， 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一，它可提供7个波段的信息， 空间分辨率为30～120m。TM数据源各波段各有特点，可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为：TM1与TM2，TM5与TM7高度相关，相关系数达以上，信息冗余大，可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m，不利于地物信息的提取，所以亦不选取TM6波段。一般来说， 选择图像类型时，应考虑研究区域的大小、研究的目的，以及要达到的精度要求，另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开，以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件，它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件，具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据，将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。（一）非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程，这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地，在图像上会产生大量的阴影，导致了像元灰度值的空间变化，这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响，使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法：近红外波段（TM4）/红外波段（TM3），这样所得到的效果比较好，从原始图像和比值运算后的图像（图像略）中，可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后， 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类，受人为因素的影响较少，不需要对地面信息有详细的了解，但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在，其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上，水体和建筑物的灰度值相近， 同样在TM7波段上，裸山和建筑物的灰度值也相近。总之，在TM的6个波段上，无论采用哪个波段进行非监督分类，总有几种地物的光谱值接近，因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

随心所欲的写咯

遥感类期刊比较快的

这个我知道，您是要发表EI期刊吗？我们可以的

都比较慢，一般的审稿周期都是三个月，发会议的会快些，都是EI检索的

《遥感技术与应用》比较权威，申的比较认真，如果投的话最好改一下文字表达，这个期刊要检测重复率的，我同学就是因为重复的太多了所以被拒了，这个期刊投的人比较多，所以周期很长，但是质量很高，要有充分的心理准备《海洋环境科学》不清楚，可能不是遥感主方向的所以比较好录吧

从期刊级别上讲，海洋环境科学是CSCD收录的核心期刊，而遥感技术与应用属于扩展版，前者档次更高！

论文单幅图像雾移除方法比较研究

目前数字图像处理和计算机视觉已经成为计算机科学、信息科学、医学等学科研究的热点,并在军事、交通等领域获得了广泛应用。由于大气的散射作用,恶劣天气(雾、霾、雨等)影响了户外视觉系统的正常工作,使得捕获的图像和视频的色彩和对比度大幅下降,直接影响了图像的内部特征的提取,从而导致了以提取图像特征为基础的监控、跟踪、导航等视觉应用系统无法正常工作。对雾天获得的降质图像和视频,研究其物理形成机制并建立图像退化模型,并基于该模型消除散射光的影响,恢复场景的颜色、对比度等特征,实现图像和视频的去雾技术。通过分析transmission图像的本质特性,并基于图像的大气衰减模型,提出一种有效的单幅图像去雾技术——非线性的双边滤波图像去雾方法,并利用获得结果图像实现图像的重光照技术。然后通过对视频序列特性和计算复杂度的分析,合理的利用视频序列的高冗余信息,并以图像的大气衰减原理为物理基础,提出了基于双向LK光流法的图像运动位移估计的方法,解决了视频去雾中的遮挡问题,最终实现了视频去雾。但是由于该方法并没有考虑视频体的时空一致性,所获得的视频在局部产生抖动、闪烁等现象,通过在时间域和空间域上定义能量函数,并利用Graph Cut方法获取其最优解,最终获得时空一致性的视频去雾序列。 大量的实验结果,并对其进行了详细的分析与比较,充分的说明了该技术在图像和视频去雾方面的合理性和有效性。——《图像和视频去雾技术的研究》

​

论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源，第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据，这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:

图像可以由下式获得:

​

论文简介： 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。

论文简介： 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假设光照均匀(浅水区阳光直射)，并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。

论文简介： 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像，在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展，水下光学参数被包含了进去，尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。

论文简介： 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)

论文简介： 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上，提出一种自适应的过滤方法，即能明显的改善可见性，又能抑制噪声放大。本质上，恢复方法的正规化，是适合变化媒介的透射率，因此这个正则化不会模糊近距离的目标。

论文简介： 论文提出一种基于对边缘进行GSA（灰度规范角度）加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解，去除部分随机噪声，增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量，作为图像的总功率，最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。

论文简介： 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新：之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的)；另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。

论文简介： 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型，基于这个模型，提出一个新的跟踪技术，该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中，文本和纹理信息得到了有效的复原。

论文简介： 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计，基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验，我们可以直接的估算雾的厚度，复原成高质量的无雾图像，同时还能获得高质量的深度图。

论文简介： 论文比较研究了盲反卷积算法中的：R-L算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较，确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出：最小二乘算法的复原率最高，但是乘法迭代的速度最好。

论文简介： 论文提出点扩算函数（PSF）和调制解调函数（MFT）的方法用于水下图像复原，应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因，在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法，降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析，并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪，然后，使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值，来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出，盲反褶积算法中，正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。

论文简介： 本文提出一种图像复原的新方法，该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息，只处理未去噪的输入退化图像，三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明，融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。

论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。

论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。

论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。

论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。

论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。

论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。

论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。

论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。

参考：

遥感图像检测论文

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区，分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差，对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进，结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像；监督分类；综合阈值法；植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969（2007）16-0164-03一、研究区域概况及图像资料（一）研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带，水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县，是永定河上游的一大支流，流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2，流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等，干流全长106 km，在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库，是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长，南北向较短，地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200～1500m之间，西部和南部边界海拔高程一般在500～1000m之间。流域内80％以上为丘陵山区，绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土，并有部分砂砾土及黄粘土，沿河川地层厚且较肥沃[1]。（二）信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素， 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一，它可提供7个波段的信息， 空间分辨率为30～120m。TM数据源各波段各有特点，可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为：TM1与TM2，TM5与TM7高度相关，相关系数达以上，信息冗余大，可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m，不利于地物信息的提取，所以亦不选取TM6波段。一般来说， 选择图像类型时，应考虑研究区域的大小、研究的目的，以及要达到的精度要求，另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开，以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件，它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件，具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据，将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。（一）非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程，这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地，在图像上会产生大量的阴影，导致了像元灰度值的空间变化，这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响，使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法：近红外波段（TM4）/红外波段（TM3），这样所得到的效果比较好，从原始图像和比值运算后的图像（图像略）中，可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后， 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类，受人为因素的影响较少，不需要对地面信息有详细的了解，但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在，其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上，水体和建筑物的灰度值相近， 同样在TM7波段上，裸山和建筑物的灰度值也相近。总之，在TM的6个波段上，无论采用哪个波段进行非监督分类，总有几种地物的光谱值接近，因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

遥感原理与应用第一章 电磁波及遥感物理基础名词解释：1、 遥感 2、遥感技术 3、电磁波 4、电磁波谱 5、绝对黑体 6、绝对白体7、灰体 8、绝对温度 9、辐射温度 10、光谱辐射通量密度 11、大气窗口12、发射率 13、热惯量 14、热容量 15、光谱反射率 16、光谱反射特性曲线 填空题：1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由 、 、 、 、 、 、 等组成。2、绝对黑体辐射通量密度是 和 的函数。3、一般物体的总辐射通量密度与 和 成正比关系。4、维恩位移定律表明绝对黑体的 乘 是常数。当绝对黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向 方向移动。5、大气层顶上太阳的辐射峰值波长为 μm选择题：(单项或多项选择)1、 绝对黑体的 ①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。2、 物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系 ①反射率 ②发射率 ③物体温度一次方 ④物体温度二次方 ⑤物体温度三次方 ⑥物体温度四次方。3、 大气窗口是指 ①没有云的天空区域 ②电磁波能穿过大气层的局部天空区域 ③电磁波能穿过大气的电磁波谱段 ④没有障碍物阻挡的天空区域。4、 大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长的二次方成正比关系 ④与波长的二次方成反比关系 ⑤与波长的四次方成正比关系 ⑥与波长的四次方成反比关系 ⑦与波长无关。5、 大气米氏散射 ①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长无关。问答题：1、 电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成？它们有哪些不同点，又有哪些共性？2、 物体辐射通量密度与哪些因素有关？常温下黑体的辐射峰值波长是多少？3、 叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。4、 地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？5、 何为大气窗口？分析形成大气窗口的原因，并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。6、 传感器从大气层外探测地面物体时，接收到哪些电磁波能量？第二章 遥感平台及运行特点名词解释：1、 遥感平台 2、遥感传感器 3、卫星轨道参数 4、升交点赤经 5、轨道倾角6、近地点角距 7、地心直角坐标系 8、大地地心直角坐标系 9、卫星姿态角10、开普勒第三定理 11、重复周期 12、近圆形轨道 13、与太阳同步轨道14、近极地轨道 15、偏移系数 16、GPS 17、ERTS_1 18、LANDSAT_1 19、SPOT 20、IRS 21、CBERS 22、ZY_1 23、Space Shuttle 24、MODIS 25、IKONOS 26、Quick Bird 27、Radarsat 28、ERS 29、小卫星填空题：1、遥感卫星轨道的四大特点 。2、卫星轨道参数有 。3、卫星姿态角是 。4、遥感平台的种类可分为 、 、 三类。5、卫星姿态角可用 、 、 等 方法测定。6、与太阳同步轨道有利于 。7、LANDSAT系列卫星带有TM探测器的是 ；带有TM探测器的是 。8、SPOT系列卫星可产生异轨立体影像的是 ；可产生同轨立体影像的是 。9、ZY-1卫星空间分辨率为 。10、美国高分辨率民用卫星有 。11、小卫星主要特点包括 。12、可构成相干雷达影像的欧空局卫星是 。选择题：(单项或多项选择)1、 卫星轨道的升交点和降交点是卫星轨道与地球①黄道面的交点②地球赤道面的交点③地球子午面的交点。2、 卫星与太阳同步轨道指①卫星运行周期等于地球的公转周期②卫星运行周期等于地球的自转周期③卫星轨道面朝向太阳的角度保持不变。3、 卫星重复周期是卫星①获取同一地区影像的时间间隔②经过地面同一地点上空的间隔时间③卫星绕地球一周的时间。4、 以下哪种仪器可用作遥感卫星的姿态测量仪①AMS②TM③HRV④GPS⑤星相机。5、 问答题：1、 根据Landsat-1的运行周期，求该卫星的轨道高度。2、 根据Landsat-4/5的运行周期、重复周期和偏移系数，通过计算排出其轨道（赤道处）的分布图。3、 以Landsat-1为例，说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥感中的作用。4、 叙述地心直角坐标系与地心大地直角坐标系的差别和联系。5、 获得传感器姿态的方法有哪些？简述其原理。6、 简述遥感平台的发展趋势。7、 LANDSAT系列卫星、SPOT系列卫星、RADARSAT系列卫星传感器各有何特点？第三章 遥感传感器及其成像原理名词解释：1、遥感传感器 2、探测器 3、致冷器 4、红外扫描仪 5、多光谱扫描仪6、推扫式成像仪 7、成像光谱仪 8、瞬时视场 9、MSS 10、TM 11、HRV 12、SAR 14、INSAR 15、CCD 16、真实孔径侧视雷达17、合成孔径侧视雷达18、全景畸变 19、动态全景畸变 20、 静态全景畸变 21、距离分辨率22、方位分辨率23、雷达盲区24、角隅反射 25、粗加工产品 26、精加工产品27、多中心投影 28、多中心斜距投影填空题：1、MODIS影像含有 个波段,其中250米分辨率的包括 波段。2、RADARSAT-1卫星空间分辨率最高可达 ,共有 种工作模式。3、多极化的卫星为 。4、目前遥感中使用的传感器大体上可分为 等几种。5、遥感传感器大体上包括 几部份。6、MSS成像板上有 个探测单元;TM有 个探测单元。7、LANDSAT系列卫星具有全色波段的是 ,其空间分辨率为 。8、利用合成孔径技术能堤高侧视雷达的 分辨率。9、扫描仪产生的全景畸变，使影像分辨率发生变化，x方向以 变化，y方向以 变化。10、实现扫描线衔接应满足 。选择题：(单项或多项选择)1、 全景畸变引起的影像比例尺变化在X方向①与COSθ成正比②在X方向与COSθ成反比③在X方向与COS²θ成正比④在X方向与COS²θ成反比。2、 全景畸变引起的影像比例尺变化在Y方向①与COSθ成正比②与COSθ成反比③与COS²θ成正比④与COS²θ成反比。3、 TM专题制图仪有① 4个波段②6个波段③7个波段④9个波段。4、 TM专题制图仪每次同时扫描①6条扫描线②12条扫描线③16条扫描线④20条扫描线。5、 HRV成像仪获得的影像①有全景畸变②没有全景畸变。6、 SPOT卫星获取邻轨立体影像时，HRV中的平面镜最大可侧旋①10º②16º③27º④32º。7、真实孔径侧视雷达的距离分辨率与①天线孔径有关②脉冲宽度有关③发射的频率有关。7、 径侧视雷达的方位分辨率与①天线孔径有关②天线孔径无关③斜距有关④斜距无关。问答题：1、叙述侧视雷达图像的影像特征2、MSS、TM、ETM+影像各有何特点？3、有哪几种方法可以获得多光谱摄影影像？4、对物面扫描的成像仪为什么会产生全景畸变？扫描角为θ时的影像的畸变多大？5、叙述Landsat-1上的MSS多光谱扫描仪获取全球（南北纬度81°之间）表面影像的过程。6、TM专题制图仪与MSS多光谱扫描仪有何不同？7、SPOT卫星上的HRV推扫式扫描仪与TM专题制图仪有何不同？8、侧视雷达影像的分辨力、比例尺、投影性质和投影差与中心投影航空或航天像片影像有何不同？9、侧视雷达为什么要往飞机侧方发射脉冲并接收其回波成像？如果向飞机或卫星正下方发射脉冲并接收回波成像会是什么情景？10、简述INSAR测量高程的基本原理。第四章 遥感图像数字处理的基础知识名词解释：1、光学影像 2、数字影像 3、空间域图像 4、频率域图像 5、图像采样6、灰度量化7、BSQ 8、BIL 9、BMP 10、TIFF 11、ERDAS 12、PCI 13、3S集成填空题：1、光学图像是一个 函数。2、数字图像是一个 函数。3、光学图像转换成数字影像的过程包括 等步骤。4、图像数字化中采样间隔取决于图像的 ，应满足 （公式）。5、一般图像都由不同的 、 、 、 的周期性函数构成。6、3S集成一般指 、 和 的集成。选择题：(单项或多项选择)1、 数字图像的①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的③两者都是连续的④两者都是离散的。2、 采样是对图像①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化。3、 量化是对图像①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。4、 图像数字化时最佳采样间隔的大小①任意确定②取决于图像频谱的截止频率③依据成图比例尺而定。5、 图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为①32个②64个③128个④256个。6、 BSQ是数字图像的①连续记录格式②行、波段交叉记录格式③象元、波段交叉记录格式。问答题：1、 叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。2、 怎样才能将光学影像变成数字影像。3、 叙述空间域图像与频率域图像的关系和不同点。4、 叙述储存遥感图像有哪几种方法，列举2—3种数字图像存储格式，并说明其特点。5、叙述3S集成的形式和作用。第五章 遥感图像几何处理名词解释：1、 共线方程2、外方位元3、像点位移4、几何变形5、几何校正6、粗加工处理7、精加工处理8、多项式纠正9、间接法纠正10、直接法纠正11、灰度重采样12、最邻近像元重采样13、双线性内插14、双三次卷积15、图像配准16、数字镶嵌17、数字地面模型18、正射影像19、地理编码图象 20、DEM填空题：1、 分别写出中心投影，推扫式传感器（旁向，航向倾斜），扫描式传感器的共线方程表达式 ， ， ， 。2、 遥感图像的变形误差可以分为 和 ，又可以分为 和 。3、 外部误差是指在 处于正常的工作状态下，由 所引起的误差。包括 ， ， ， 等因素引起的变形误差。4、 传感器的六个外方位元素中 的变化对图像的综合影响使图像产生线性变化，而 使图像产生非线性变形。 5、 地球自转对于多中心投影影像产生像点位移在 方向上，位移量bb’= 。6、 TM卫星图像的粗纠正使用的参数有 ， ， ， 纠正的变形有 ， 。7、 遥感图像几何纠正的常用方法有 ， ， 。8、 多项式拟合法纠正中，项数N与其阶数n的关系 。9、 多项式拟合法纠正中，一次项纠正 ，二次项纠正 ，三次项纠正 。10、项式拟合法纠正中控制点的要求是 ， ， 。11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要 个控制点，二次项最少项需要 个控制点，三次项最少需要 个控制点。12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要 ，有 未知参数，最少需要 个控制点。13、常用的灰度采样方法有 ， ， 。14、数字图象配准的方式有 ， 。15、数字图像镶嵌的关键 ， ， 。16、在姿态角都为0的情况下，中心投影像片的投影差为 ，推扫式影像（HRV）的投影差为 ，扫描仪影像（MSS）的投影差 ，侧视雷达影像（SAR）的投影差 。17、灰度采样中，双线性内插的权矩阵采用 函数求取， 双三卷积的权矩阵采用 函数求取。选择题：(单项或多项选择)1、 垂直航线方向距离越远比例尺越小的影像是①中心投影影像②推扫式影像（如SPOT影像）③逐点扫描式影像（如TM影像）④真实孔径侧视雷达影像。2、 垂直航线方向距离越远比例尺越大的影像是①中心投影影像②推扫式影像（如SPOT影像）③逐点扫描式影像（如TM影像）④真实孔径侧视雷达影像。3、 真实孔径天线侧视雷达影像上高出地面的物点其象点位移（投影差）①向底点方向位移②背向底点方向位移③不位移。4、 逐点扫描式影像（如TM影像）上高差引起的像点位移（投影差）发生在①像底点的辐射方向②扫描方向。5、 多项式纠正用一次项时必须有①1个控制点②2个控制点③3个控制点④4个控制点。6、 多项式纠正用二次项时必须有①3个控制点②4个控制点③5个控制点④6个控制点。7、 多项式纠正用一次项可以改正图像的①线性变形误差②非线性变形误差③前两者。8、 共线方程的几何意义是在任何情况下①像主点、像底点和等角点在一直线上②像点、物点和投影中心在一直线上③ 主点、灭点和像点在一直线上。问答题：1． 叙述中心投影的航空像片,MSS多光谱扫描仪影像,SPOT的HRV推扫式影像和真实孔径侧视雷达图像的几何特征。2． 列出中心投影影像、推扫式影像（旁向和航向）、逐点扫描影像和侧视雷达影像的构像方程和共线方程表达式。3． 列出中心投影影像、推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的投影差公式，并说明投影差产生的像点位移各自不同点。4. 已知中心投影影像姿态产生的变形误差公式为推导出推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的像点位移公式。5． 叙述最邻近法、双线性内插、双三次卷积重采样原理（可作图说明）和优缺点。6． 两幅影像进行数字镶嵌应解决哪些关键问题？解决的基本方法是什么？7． 叙述多项式拟合法纠正卫星图像的原理和步骤。8． 多项式拟合法选用一次项、二次项和三次项，各纠正遥感图像中的哪些变形误差？9． 多项式拟合法平差后精度应控制在什么范围内？超限了怎么办？10．叙述共线方程法纠正SPOT卫星图像的原理和步骤。11．在几何纠正的重采样中，内插像元4*4图像亮度值矩阵为：在间接法纠正过程中，某地面点反算到原始像点的坐标值为（ ,）,利用最邻近法和双线性内插法求像点的亮度值。12．叙述数字图像镶嵌的过程。13．画出各个外方位元素变化引起的图形变化情况第六章 遥感图像辐射处理名词解释：1、辐射误差2、辐射定标3、大气校正4、图像增强 5、图像直方图 6、假彩色合成 7、密度分割 8、真彩色合成 9、假彩色合成 10、伪彩色图像 11、图像平滑 12、图像锐化 13、边缘检测 14、低通滤波 15、高通滤波 17、图像融合 18、直方图正态化 19、梯度算子 20、线性拉伸 21、拉氏算子 22、直方图均衡 23、邻域法处理 填空题：1、辐射传输方程可以知道，辐射误差主要有 ， ， 。2、常用的图像增强处理技术有 ， 。3、增强的常用方法有 ， ， ， ， ， ， 等。子4、直方图均衡效果 ， ， 。5、3*3的拉普拉斯算子 。6、图像平滑和锐化的关系 。 7、NDVI= 。8、图像融合的层次 ， ， 。9、HIS中的H指 ，I指 ， S指 。 图像融合的常用算法 ， ， ， ， 等。选择题：(单项或多项选择)1、 图像增强的目的① 增加信息量②改善目视判读效果。2、 图像增强①只能在空间域中进行②只能在频率域中进行③可在两者中进行。3、 从图面上看直方图均衡后的效果是①增强了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差②减弱甚至于淹没了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差③增强了占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差④减弱占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差。4、 标准假彩色合成(如TM4、3、2合成)的卫星影像上大多数植被的颜色是①绿色②红色③蓝色。5、 图像边缘增强采用①低通滤波②高通滤波。6、 消弱图像噪声采用①低通滤波②高通滤波。7、 图像融合前必须先进行①图像配准②图像增强③图像分类。8、 图像融合①必须在相同分辨率图像间进行②只能在同一传感器的图像间进行③可在不同分辨率图像间进行④可在不同传感器的图像间进行⑤只限于遥感图像间进行⑥可在遥感图像和非遥感图像间进行。 问答题：10、 根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么，11、 简述遥感数字影像增强处理的目的，例举一种增强处理方法，说明其原理和步骤。12、 什么是遥感图像大气校正？为什么要进行遥感图像大气校正？请以多光谱扫描仪（MSS）资料为例，说明大气校正的原理和方法。13、 以美国陆地卫星TM图像的波段为例，分别说明遥感图像的真彩色合成与假彩色合成方案。与真彩色合成图像相比，假彩色合成图像在地物识别上有何优越性？14、 叙述美国陆地卫星ETM图像分辨率30米的5、4、3波段影像与分辨率15米的全色影像进行融合的步骤和方法。15、 说明以下直方图的影像特征。第七章 遥感图像判读名词解释：1、遥感图像判读 2、景物特征 3、判读标志 4、几何分辨率 5、辐射分辨率6、光谱分辨率 7、时间分辨率 8、波谱响应曲线 9、热阴影 10、冷阴影11、雷达盲区 12、角隅反射 13、体散射 14、影像几何特性 15、影像辐射特性16、 地物光谱特征 17、地物空间特征 18、地物时间特征填空题：1、遥感图像信息提取中使用的景物特征有 。2、遥感图像空间特征的判读标志主要有 等。3、传感器特性对判读标志影响最大的是 等。4、光谱分辨率根据 三项指标来判定。5、热红外图像上的亮度与地物的 和 有关， 比 影响更大。6、 侧视雷达图像上的亮度变化与 等有关。选择题：(单项或多项选择) 1、 遥感图像的几何分辨率指 ①象元相应地面的宽度 ②传感器瞬时视场内观察到地面的宽度 ③能根据光谱特征判读出地物性质的最小单元的地面宽度。2、 热红外图像是 ①接收地物反射的红外光成的像 ②接收地物发射的红外光成的像。3、 热红外图像上的亮度与地物的 ①反射率大小有关 ②发射率大小有关 ③反射太阳光中的红外光强度有关 ④温度高低有关。4、 侧视雷达图像垂直飞行方向的比例尺 ①离底点近的比例尺大 ②离底点远的比例尺大 ③比例尺不变。问答题：1、 遥感图像判读主要应用景物的哪些特征？2、 何为传感器的空间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率？3、 叙述TM多光谱图像的几何特征和辐射特征。4、 叙述地物光谱特性曲线与波谱响应曲线之间的关系和不同点？（可作图说明）5、 举例说明为什么多光谱图像比单波段图像能判读出更多的信息？6、 叙述热红外图像的几何特征和辐射特征。7、 叙述侧视雷达图像的几何特征和辐射特征。第八章 遥感图像自动识别分类名词解释：1、模式识别 2、遥感图像自动分类了 3、统计模式识别 4、结构模式识别5、光谱特征向量 6、特征空间 7、特征变换 8、特征选择 9、主分量变换10、哈达玛变换 11、穗帽变换 12、生物量指标变换 13、标准化距离14、类间离散度15、类间离散度16、类内离散度17、判别函数18、判别边界19、监督法分类20、非监督法分类21、条件概率22、先验概率23、后验概率24、贝叶斯判别规则25、马氏距离26、欧氏距离27、计程距离28、错分概率29、训练样区 30、最大似然法分类 31、最小距离法分类32、ISODATA法分类33、混淆矩阵填空题：1、遥感图像上的地物在特征空间聚类的一般特点是 等。2、特征变换在遥感图像分类中的作用是 。3、遥感图像特征变换的主要方法有 等。4、特征选择的目的是 。5、标准化距离的公式 。6、马氏距离公式 ，欧氏距离公式 ，计程距离公式 。7、最大似然法分类判别函数 。8、分类后处理主要包括 ， 。选择题：(单项或多项选择)1、 同类地物在特征空间聚在①同一点上②同一个区域③不同区域。2、 同类地物在特征空间聚类呈①随机分布②近似正态分布③均匀分布。3、 标准化距离大可以说明①类间离散度大，类内离散度也大②类间离散度小，类内离散度大③类间离散度大，和/或类内离散度小④类间离散度小，类内离散度也小。4、 监督分类方法是①先分类后识别的方法②边学习边分类的方法③人工干预和监督下的分类方法。5、 两类地物的最大似然法分类判别边界在①两类地物分布概率相等处②两类地物均值的中值位置③其中一类地物分布概率的最大处。6、 ISODATA法分类的样区①尽量选在同一类别中②尽量包含所需识别的类别③类别是已知的④类别是未知的。问答题：1、 什么叫特征空间？地物在特征空间聚类有哪些特性？2、 作图并说明遥感影像主分量变换的原理和它在遥感中的主要作用。3、 叙述生物量指标变换的原理及其作用。4、 为什么要进行特征选择？列举几种特征选择的主要方法和原理。5、 叙述监督分类与非监督分类的区别。6、 叙述最大似然法分类原理及存在的缺点。7、 叙述最小距离法分类的原理和步骤。8、 叙述ISODATA法非监督分类的原理和步骤。9、 叙述图像增强中的平滑处理与分类后的平滑处理的异同点。10、述改善仅用光谱特征的统计模式识别自动分类的主要方法和基本原理。11、评价以下的混淆矩阵，并求出平均可信度和加权可信度。类 别 1 2 3 4 5 12345其它类 象元数 135 276 463 178 30512、根据下图中两类地物在一维特征空间中的分布，画出最大似然法、最小距离法的判别边界并分析和比较它们的错分概率。第九章 遥感技术的应用名词解释：1、卫星影像地图 2、DRG 3、DLG 4、GIS 5、同轨立体影像 6、邻轨立体影像 7、沙尘暴 8、海洋赤潮 9、地质构造 10、植被指数 11、森林立地条件12、臭氧空洞 13、土壤侵蚀 14、遥感考古 15、蓝冰填空题：1、 利用遥感图像修测地形图，修测的主要内容有 等。2、遥感图像制作影像图时控制点来源有 等。3、森林立地因子包括 等。4、多时遥感影像监测冰川流速的步骤是 等。选择题：(单项或多项选择) 1、 分辨率30米的TM影像，按规范要求的平面精度（图上），适合制作哪种比例尺的影像图 ①1：10000 ②1：100000 ③1：500000。2、 按规范要求的平面精度制作卫星影像图，选控制点用的地形图比例尺，应比影像图的比例尺 ①大一个等级 ②小一个等级。问答题：1、 举例说明制作不同比例尺卫星影像地图时怎样选择遥感图像？2、 叙述遥感监测南极冰川流速和流量的基本方法。3、 中国南方草场三级分类的内容是什么？TM影像可能提取出哪些信息？4、 叙述遥感调查中国南方草场资源的基本方法。5、 叙

自己进百度去查啊!!!!~~~~~~

森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利（国家林业局西北林业规划设计院，遥感计算中心，西安710048）本文发表于＜陕西林业科技＞2005 摘要：目前，多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。关键词：SPOT5 遥感数据，森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048)Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in China. Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data fusion. The complete steps of image processing for forest inventory are words: SPOT5 image data，forest inventory, data processing前言卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率（光谱和空间）、多时相、周期性、信息量丰富等特点，所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星（即SPOT5星）发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米（短波红外空间分辨率为20米），但全色波段空间分辨率达到米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下，SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查，可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中，尤其，是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践，结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。1．SPOT5卫星遥感数据特点SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术，具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道，轨道高度约832Km，轨道倾角 ，每天绕地球14圈多，重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能，使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪（HRG）、1台高分辨率立体成像装置（HRS）和1台宽视域植被探测仪（VGT）。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果，认为HRG的波段设置（见表1）足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。2．SPOT5数据的处理方法和过程SPOT5数据处理工作流程： 遥感数据的订购订购数据时，用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号（PATH/ROW）。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差，间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据，比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察，用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据，但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。根据我们对SPOT5遥感数据的使用，对于森林资源调查，北方9，10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品，在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品，用户可根据自己的工作需要进行处理，同时也可减少费用。 基础数据准备大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1：10000地形图和1：25000数字高程模型（DEM）。将1：1万地形图扫描，扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正，纠正精度控制在毫米内。从测绘部门购买的1：1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影，而1：万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时，将校正好的1：1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。对于没有1：1万地形图的地区，建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。几何正射校正正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数，这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括：卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。以校正好的1：1万地形图为基准，在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时，应先进行全色波段数据校正，然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正，且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀，影像的边缘部分布要有控制点分布，同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定，根据我们的经验，一景60KmX60Km的SPOT5数据，一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果，在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。 辐射校正用户购买的SPOT5的各级数据，数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正，即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况，用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响，清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa，g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像；f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。 波段组合根据SPOT5数据波谱特征（表1），各波段分别记录反映了植被的不同特征方面：B4（SWIR）短波红外反映植物和土壤的含水量，利于植被水分状况和长势分析；B3（NIR）近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感；B2（RED）红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感；B1（VIS）可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米，使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰，例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。 影像数据融合对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户，进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据（层）的特征，融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段，影像融合分为：像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息，应进行像元级的数据融合，将米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样，根据数据融合的目的，即最大限度的突显森林植被信息，应选取B4、B3、B2和PAN波段，根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想：遥感影像地图将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合，叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息，按1：1万地形图分幅生成1：1万纸质图作为外业手图。3. 结果和讨论 几何精度利用SPOT5物理模型，采用1：1万地形图和万DEM ，经过正射校正处理，可使影像的几何精度控制在2个像元内（<10米）,达到1：1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。 波段选择对于没有全色波段的情况，SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中，林分类型信息提取是最为重要的环节，所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。 融合效果融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率，丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性，提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。参考文献1．周成虎，杨晓梅，骆剑承等.《遥感影像地学理解与分析》，科学出版社，北京，2001，．赵英时.《遥感应用分析原理与方法》，科学出版社，北京，．北京视宝卫星图像有限公司.《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》，2004，．Christine Pohl. Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,世纪遥感与GIS的发展来源： 李德仁 时间： 2005-08-11-23:09 浏览次数: 7921世纪遥感与GIS的发展李德仁（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉市珞瑜路129号，430079）摘要：在20世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测，并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上，为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中，遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。关键词：发展趋势；航空航天遥感；地理信息系统；对地观测中图法分类号：P208；随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展，人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想，并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通，为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶，遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术，迅速地成长起来。1 遥感技术的主要发展趋势 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多（多平台、多传感器、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率）从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星（35000km）、太阳同步卫星（600—1000km）、太空飞船（200—300km）、航天飞机（240—350km）、探空火箭（200—1000km），并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像，EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m，进一步提高到Quckbird（快鸟）的，高光谱分辨率已达到5—6nm，500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOS AM-1（Terra）和EOS PM-1（Aqua）卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR，特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如，美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR，实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d，空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间，我国将全方位地推进遥感数据获取的手段，形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制确定影像目标的实地位置（三维坐标），解决影像目标在哪儿（Where）是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上，利用DGPS和INS惯性导航系统的组合，可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置（POS），从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级，在卫星遥感的条件下，其精度可达到m级。该技术的推广应用，将改变目前摄影测量和遥感的作业流程，从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成，可实现实时三维测量（LIDAR），自动生成数字表面模型（DSM），并可推算出数字高程模型（DEM）。美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪（SLA）安装在航天飞机上，企图建立基于SLA的全球控制点数据库，激光点大小为100m，间隔为750m，每秒10个脉冲；随后又提出了地学激光测高系统（GLAS）计划，已于2002年12月19日将该卫星IICESat（cloud and land elevation satellite）发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光（1064nm）和可见绿光（532nm）的短脉冲（4ns）。激光脉冲频率为40次/s，激光点大小实地为70m，间隔为170m，其高程精度要明显高于SRTM，可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号，通过测定多普勒频移，以精确解求卫星的空间坐标，具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度，精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道，3个坐标方向达到±5cm精度，对于SPOT 5和Envisat，可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素，直接进行无地面控制的正射像片制作，精度可达到±15m，完全可以满足国家安全和西部开发的需求。 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化从影像数据中自动提取地物目标，解决它的属性和语义（What）是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上，影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术，基于统计和基于结构的目标识别与分类，处理的对象既包括高分辨率影像，也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大，数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化利用遥感影像自动进行变化监测（What change）关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大，周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现，实时自动化监测已成为研究的一个热点。自动变化监测研究包括利用新旧影像（DOM）的对比、新影像与旧数字地图（DLS）的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像（或数字地图）进行配准，然后再提取变化目标，这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行，实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器，将数据处理在轨完成，发送回来的直接为信息，而不一定为影像数据。 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用“数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后，我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设，2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上，2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中，摄影测量与遥感将用来建设DOM（数字正射影像）、DEM（数字高程模型）、DLG（数字线划图）和CP（控制点数据库）。如果要建立全国1m分辨率影像数据库，其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率，其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。“数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题，涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面，有室内各种三维激光扫描与成像仪器，还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后，可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真，而且可以按照时间序列，将历史文化在时间隧道中再现，对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。 全定量化遥感方法将走向实用从遥感科学的本质讲，通过对地球表层（包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层）的遥感，其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性，所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程，而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演，而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累，多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟，相信在21世纪，估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化，遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化，才可能真正实现自动化和实时化。2 GIS技术的主要发展趋势 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2]GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段，目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求，形成了面向对象的数据模型和三库（图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库）一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化，更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台，以大型关系数据库（Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理，成为当前GIS技术的主流趋势。 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化在传统的GIS中，空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前，空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD（level of detail）技术的多比例尺空间数据库，在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据，多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大，在显示不同比例尺数据时，可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用，真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛，已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等，基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外，可以同时拥有一个Cyber空间。 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识GIS是以应用导向的空间信息技术，空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用，它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立，从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译，以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来，从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段，但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究，其应用前景是不可估量的。 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业随着计算机通讯网络（包括有线和无线网）的大容量和高速化，GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库，将可提供全社会各行各业的应用需要。因此，联邦数据库和互操作（federal databases & interoperability）问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享，GIS规律功能模块的互操作与共享，以及多点之间的相同工作，这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费，而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件，这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。目前已兴起的LBS和MLS，即基于位置的服务和移动定位服务，突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关，成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户，若每人每月为MLS支付10元费用，全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来，地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务（geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime）。 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]：（1）地球空间信息的基准，包括几何基准、物理基准和时间基准；（2）地球空间信息标准，包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全

论文研究方法的比较分析法

论文研究方法包括什么

论文研究方法包括什么？论文是大学毕业或者是学术研究经常用到的，研究方法是完成论文的一种手段和方式，那么论文研究方法包括什么呢？以下是我整理的相关内容分享给大家，希望对大家有帮助。

一、规范研究法

会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。规范研究则是研究经济活动“应该是什么，应当怎么样”，或者说研究社会经济问题“应该怎样解决”等这一类的问题。

二、实证研究法

实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。

三、调查法

该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。也是实证分析的一种。研究者有计划地通过亲身接触和广泛考察了解，掌握大量的第一手材料，并在这一基础上进行分析综合，研究有关教育实际的历史、现状及发展趋势，找出科学的结论，以指导教育实践。调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。

四、案例分析法

案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。它是根据某些普遍原理，对社会生活中的典型事件或社会实践的典型范例进行研究和剖析，以寻求解决有关领域同类问题的思路、方法和模式，提出新的问题，探索一般的规律，检验某些结论的一种社会科学研究方法。

五、比较分析法

亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。它是经济活动分析的基本方法。是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。

六、思维方法

思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。一般分为三个层次:一是普遍适用的哲学思维方法;二是各门科学通用的思维方法;三是各门具体学科的特殊思维方法。通常所说的思维方法是哲学思维方法。它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。

七、内容分析法

内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析，即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。它分析媒介所传递的信息内容，以了解传播者的意图和受传者同信息之间的相互关系的方法。它不同于调查研究通过访问了解人们对各种问卷的反应，也不同于实验方法之观察人的行为，而是对传播内容进行客观、系统的定量和定性分析。精密的内容分析，往往同时附带对信源、渠道、接收者、反馈或其他传播状况，诸如态度、个性、人口特点等进行调查。因此，通过内容分析即可预期传播过程的状况。

八、文献分析法

文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。它指通过对收集到的某方面的文献资料进行研究，以探明研究对象的性质和状况，并从中引出自己观点的分析方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法，它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。

九、数学方法

数学方法是运用数学提供的概念、理论和方法对所研究的对象进行定量的分析、描述、推导和计算，以便从量的关系上认识事物发展变化规律的方法。它不是或主要不是指数学家研究数学的方法，而是指除此以外的科研人员以数学概念和理论揭示所研究事物的内在联系和运动规律的方法。它属于理论思维的范畴，是对客观事物进行逻辑分析的重要形式和手段。也就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系，质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。

十、模拟法

依据相似原理，先设计出与某自然现象或过程(即原型)相似的模型，然后通过模型间接地研究原型的规律性的实验方法。模拟法是通过建造模型，以研究客观存在的自然现象。一般地说，模型是人们基于想象和抽象而对现实世界某种实体系统的一种简化了的映象。

十一、功能分析法

或称结构功能分析法，西方语言学、社会学等学科分析研究社会现象的一种方法。根据对社会现象功能的分析研究去解释说明社会现象。各个学科对功能分析的说法不一，对功能的解释也不相同。如:(1)语言学的.功能分析法。以功能为依据去分析语言。所谓功能是指一个语言成份在话语中和在它同别的成份的结构关系中所起的作用。如在语法中某一个词在更大一些的句法单位中所起的作用。

十二、预测分析法

对人们所从事的社会经济活动可能产生的经济效果及其可能的发展趋势，事先提出科学预见的一种分析方法。预测分析方法随着分析对象的不同而有所区别，基本上可归纳为定量分析法和定性分析法两种。

写论文步骤

1、搜索资料

在真正进行写作前，你需要清楚你文章的主题(topic)，让自己变成关于这个主题的专家。这就需要你大量的搜索资料进行研究。 你可以利用一切便利的条件，比如网络，图书馆或者学术数据库。此过程中一定要做好笔记，让这些知识烙印在你的脑海。

2、分析

当你根据你的主题搜索学习了大量资料之后，你对你论文的论点便有了一个良好的知识基础。因此，现在你需要对你论文的论点进行近一步分析。你可以首先尝试分析别人的文章，进行学习。然后你需明确你的写作中心和目的，强化你的写作逻辑并为你的论点找到依据支持。

3、头脑风暴

好了，现在你可以自由解放你的大脑，让你的大脑活跃起来。如同写每一篇好文章一样，写好论文也需要你发挥自己的洞察力，释放自己的写作才华。你可以对自己提出一个问题并尝试用论文的方法来解答，你可以散散步去思考你论文的主题，提出你独到的见解。

4、要点

从你所想的众多点子里挑选出最好最清晰的，用简洁的一句话来总结他们，作为你论文的主要观点。记住你的观点一定要表达清晰，明确，简洁。

5、提纲

在你正式写论文的主体之前，你需要根据你的要点(thesis)写出提纲。其中要包括你论文的主题和论点，以及写作的顺序和结构。

6、简介

现在，你要开始正式写论文了。首先你要牢牢抓住你的论文主题，对你要写作的内容进行清晰的概述。这之中你可以针对你的主题在开头提出问题，即用反问的模式来吸引读者的注意。

7、段落

根据你的thesis，在每一个段落开头提出你的观点，即写出主题句。而后你需清晰的描述你的观点，阐述你的想法，并提出支持你的主张的依据。在段落写作之前，你可以先试着说出你的观点，想法和依据，这对你的写作会有一定帮助。

8、总结

尽量自然且优雅的对你的段落进行收尾，不需太拖沓。然后用简洁清晰的句子来对你的论文观点进行总结。

9、格式

此即是你论文引用的格式，根据你的导师的要求选择正确的格式，明确的列出你的信息源。

10、语言

现在你要重新审视你的论文，对你论文的语言进行修缮和修改。纠正你论文中的每一个语法错误，调整你句子的流量，对你的句子进行进一步编辑和美化。这之后，一篇优质的论文就诞生了。

论文研究的主要方法：

一、规范研究法

会计理论研究的一般方法，它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判，回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。

二、实证研究法

实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断，只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系，归纳概括现象的本质及其运行规律。

三、案例分析法

案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法

四、比较分析法

是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到，他与等效替代法相似。

五、思维方法

思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。