遥感技术详解：主成分变换与图像处理方法

本资源是一份详细的遥感技术相关试题，涵盖了多个关键知识点。首先，关于遥感技术的基础概念，包括： 1. 遥感图像的主成分变换：这是一种处理多光谱图像的技术，通过线性组合（K-L变换矩阵A）生成新的图像Y，这些新图像可以提取出原始图像的主要特征，用于分析和识别。 2. 大气窗口：这是指地球大气层允许特定波长电磁波穿透并传输到地面的部分，如可见光和某些红外波段，对遥感数据的获取至关重要。 3. 图像融合：通过整合不同来源、不同时间或不同波段的遥感数据，生成更准确和丰富的地理信息，它涉及数据处理和空间分析技术。 4. 遥感图像直方图：展示了图像亮度值分布情况，用于分析图像的亮度对比和像素分布特征。 5. 非监督分类：这是一种无监督学习方法，不依赖预先定义的类别，而是基于像素间的相似性自动分类，适用于复杂场景的图像分类。 6. 多光谱空间：它是以波段为维度的图像表示方式，每个像元由多个波段的亮度值组成，用于多光谱数据分析。 7. 遥感图像的线性变换：这是一种图像增强手段，通过调整亮度值来改善图像对比度，遵循线性变换规则。 接下来是填空题部分，涉及遥感图像的合成、电磁波谱的排序、遥感平台分类、图像融合的层次划分、土地分类标准以及颜色模型HIS的含义。 在计算题中，一是考察了RGB颜色模型到HLS（色调、明度、饱和度）模型的转换，二是要求学生应用线性变换法改变给定数字图像的对比度，并展示变换后的结果。 这份试题全面展示了遥感技术的核心概念、实践应用和基本操作，对于理解和掌握遥感原理及其实践应用具有很高的价值。学习者可以通过解答这些问题，提升自己的理论知识和实践能力。