遥感数字图像处理博士考题解析

"这是一份汇集了多所高校和研究机构遥感图像处理博士入学考试题目的资料，内容经典，适合备考者复习使用。" 在遥感图像处理领域，理解和掌握相关概念至关重要。首先，让我们详细解析一下【标题】和【描述】中提到的关键知识点。 1. 数字图像：数字图像是一种在计算机中存储和处理的图像，其特征是空间坐标和灰度都是离散的，用数字来表示。这种图像由一系列离散的点组成，每个点称为像素。 2. 遥感数字图像：遥感数字图像源于遥感技术，它利用地物对不同波长电磁波的反射或辐射差异，生成多波段图像。这些图像以数字形式存在，可以进行各种分析和处理。 3. 像素：像素是数字图像的基础单位，对应于实际图像中的一小块区域。在处理过程中，像素的灰度值、空间位置和属性特征都是处理的对象。 4. 遥感数字图像处理：这一过程包括了一系列在计算机上对遥感图像像素的操作，如增强、分类、复原等，目的是改善图像质量，提取有用信息。 5. 频率域：频率域是基于傅里叶变换的概念，用于分析图像的频率成分。在频率域中，图像处理可以针对反映图像特征频率的图像进行，然后通过反变换回空间域进行观察和比较。 接下来，我们深入探讨【描述】和【部分内容】中涉及的简答题： 1. 遥感数字图像与照片的区别：除了描述中列举的几点，还应注意遥感图像的多光谱性质，可以捕获不同波段的信息，而照片通常限于可见光的红、绿、蓝三通道。此外，遥感图像可以进行复杂的后处理，如图像融合，以提高识别能力。 2. 图像处理的两种观点：离散方法强调图像的数字表示，直接操作像素，适用于空间域处理。连续方法则基于连续数学，如傅里叶变换，处理频率域的图像，适用于滤波和频谱分析。 3. 遥感数字图像处理所需的基本知识：包括电磁辐射理论、光学原理、电子光学以及地理学知识，这些是理解和应用遥感图像处理技术的基础。 遥感图像处理不仅涉及图像的数学表示和处理，还包括对地球表面特征的理解和分析。因此，学习者需要具备物理、地理和计算科学的多学科知识。在实践中，遥感图像处理技术被广泛应用于环境监测、灾害评估、城市规划、资源调查等多个领域。通过理解和掌握这些基础概念，能够更好地利用遥感数据，进行有效的信息提取和决策支持。