遥感原理与应用(专升本)2016年秋季考试

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1、遥感原理与应用(专升本)2016年秋季考试总分：100分得分：0分[2016年秋季]一、问答题姓名1.写出四种以上植被指数模型，并简单介绍。(8分)参考答案：比值植被指数RVI比用单波段信息检测植被更为稳定，因为RVI强化了植被在近红外和红外波段反射率的差异。被广泛用于估算和检测绿色植物生物量。学号归一化差值植被指数由于NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件相关辐照度的变化的影像，增强了对植被的响应能力，是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子。学习中心垂直植被指数PVI的显著特点是较好地滤除了土壤背景的影响，且对大气效应的敏感程度

2、也小于其他植被指数，所以被广泛应用于大面积农作物估产研究。专业土壤调整植被指数土壤调整植被指数减少了土壤和植被冠层背景的双层干扰。年级解题思路：2.线性阵列的推扫式扫描方式较挥帚式扫描方式具有哪些优点。(8分)参考答案：线性阵列的推扫式扫描方式较挥帚式扫描方式具有以下优点：考试时间①线性阵列系统可以为每个探测器提供较长的停留时间，一遍更充分地测量每个地面分辨单元的能量。因此，它能够有更强的记录信号和更大的感应范围，增加了相对信噪比，从而得到更高的空间分辨率和辐射分辨率。②记录每行数据的探测元件间有固定关系，且它消除了因扫描过程中扫描镜速度变化所引起的几何误差

3、，具有更大的稳定性。因此，线性阵列系统的几何完整性更好、几何精度更高。③CCD是固态微电子装置，一般它们体积小、重量轻、能耗低。④没有挥帚式扫描的机械运动部件，线性系统稳定性更好，且结构的可靠性高，使用寿命更长。解题思路：3.写出雷达的应用（4个及4个以上）(8分)参考答案：1）在地质中，用来探测地质构造和岩性2）在水文中，可以流域测绘，洪水测绘，水面范围测绘，测定土壤湿度，雪水当量等。3）在农业中，可以用来进行旱情监测，作物含水量监测，生长和收获进程监测等。4）在林业中，可以用来进行采伐作业监测，火灾监测，生物量估测，树木年龄估测等5）在测绘与制图中，可以

4、用来进行云区地貌测绘，土地利用测绘，城市扩展监测等。解题思路：4.航空遥感是很常见的遥感形式，与地面观测相比，有哪些优点。(10分)参考答案：航空遥感是很常见的遥感形式，与地面观测相比，有以下优点：1）可以居高临下地观察航空遥感可以提供大面积鸟瞰图，可使我们看到空间脉络的地面特征。而通过地面观察得到这样的图是非常困难的。此外，它能将地面观察到的各种特征同时记录在一张图上，不同专业的人可以从同一张图上提取自己感兴趣的信息。2）可以动态记录现象航空遥感可以通过连续记录将动态现象用图像的形式记录下来。这个特点被广泛地用于洪水、交通、滥油和森林火灾等动态现象的监测。

5、3）扩大了光谱感应范围和肉眼相比，航空遥感通过特殊的胶片或雷达等其他传感器，可以记录更大波段范围地信息。如红外感光胶片感光范围为0.3~0.9；经加石英透镜改善影像质量后可得到感光范围为0.3~0.4的紫外摄影。4）可以提高空间分辨率和几何保真对航空摄影而言，如果对摄影机、胶片和飞行参数选用得当，在航空像片上可以得到更多的空间第1/3页细节。如果有合适的地面参照数据，从航片上海可以获取地物精确地位置、距离、方位、高度、体积和坡度等量测数据。解题思路：5.写出监督分类中训练数据选择的步骤。(10分)参考答案：（1）收集信息，包括分类地区的地图和航片等。（2）进

6、行野外调查获取研究区域的第一手信息。（3）设计野外调查路线和内容。（4）分类数字影像预分析。（5）找出潜在的训练样区。（6）定位和绘制训练样区。（7）检查每个训练样区的各波段频率直方图。（8）调整和去除双峰频率分布。（9）合并训练数据信息并用于分类程序，进行计算机监督分类过程。解题思路：6.雷达图像的几何畸变有哪些？并简单介绍之。(10分)参考答案：近距离压缩、透视压缩、阴影、叠掩近距离压缩：相同的地距，近距的斜距小于远距的斜距。斜距显示的图像上产生近距离压缩。透视压缩：在雷达图像上指在面朝雷达波束的一面出现的视界中地物被压缩的现象。阴影：电磁波为直线传播，

7、当雷达波束受山峰等高大目标阻挡时，这些目标的背面就接收不到微波，因此，也就不会有雷达回波，结果在图像的相应位置上出现暗区，即为雷达阴影。叠掩：顶部先成像，并向近射程方向位移。这种雷达回波的超前现象，便形成了雷达图像的顶底位移，即叠掩现象。解题思路：7.比较监督分类与非监督分类的优缺点。(10分)参考答案：相比于非监督分类，监督分类的优点在于：①它不需要迭代计算，因而电脑的计算量相对较小，速度较快；②由于其训练样本是人工选取的，类特征受到分析者先验知识的限制，因而分类精度一般较高。监督分类的缺点在于：训练区的选取任务繁重且需要技巧，并要求分析者具有对目标区域的

8、地理及遥感的先验知识。与监督分类相比，非监督分类的优