2025年高职（摄影测量与遥感技术）遥感图像处理试题及答案.doc

2025年高职（摄影测量与遥感技术）遥感图像处理试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共30分）
答题要求：本卷共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

w1. 以下哪种遥感图像处理方法常用于增强图像的对比度？
A. 直方图均衡化
B. 中值滤波
C. 主成分分析
D. 低通滤波

w2. 遥感图像的空间分辨率是指：
A. 像元所代表的地面实际尺寸
B. 传感器能够分辨的最小辐射差异
C. 图像中可分辨的最小地物尺寸
D. 图像的灰度级数量

w3. 对遥感图像进行几何校正时，主要目的是：
A. 提高图像的辐射精度
B. 将图像的地物形状和位置恢复到真实状态
C. 增强图像的纹理信息
D. 去除图像中的噪声

w4. 遥感图像分类中，监督分类的优点是：
A. 不需要先验知识
B. 分类精度较高
C. 计算量小
D. 适用于各种类型的图像

w5. 以下哪种遥感图像融合方法能够较好地保留光谱信息和空间信息？
A. 乘积融合
B. 均值融合
C. 小波变换融合
D. 主成分变换融合

w6. 遥感图像的辐射分辨率取决于：
A. 传感器的探测能力
B. 图像的空间分辨率
C. 图像的数据格式
D. 图像处理算法

w7. 在遥感图像中，水体通常呈现为：
A. 高反射率
B. 低反射率
C. 中等反射率
D. 与周围地物反射率相同

w8. 对遥感图像进行大气校正的主要目的是：
A. 去除图像中的云层
B. 提高图像的空间分辨率
C. 消除大气对辐射传输的影响
D. 增强图像的色彩饱和度

w9. 遥感图像分类中，非监督分类的主要依据是：
A. 地物的光谱特征
B. 地物的空间分布特征
C. 地物的纹理特征
D. 像元之间的相似度

w10. 以下哪种遥感图像处理技术可用于提取图像中的边缘信息？
A. 高通滤波
B. 低通滤波
C. 中值滤波
D. 均值滤波

第II卷（非选择题，共70分）

w11. 简答题（15分）
简述遥感图像处理中常用的图像增强方法及其原理。

w12. 论述题（20分）
阐述遥感图像分类的基本流程，并分析监督分类和非监督分类的优缺点。

w13. 材料分析题（15分）
材料：某地区的遥感影像，包含多种地物类型，如植被、水体、城市建筑等。
问题：请描述一种利用遥感图像处理技术提取该地区植被覆盖面积的方法，并说明其原理。

w14. 操作题（10分）
假设你有一幅遥感图像，需要对其进行几何校正。请简述操作步骤。

w15. 综合应用题（20分）
材料：有一幅某城市的遥感图像，需要对该城市的土地利用类型进行分类。
要求：请设计一个分类方案，包括选择合适的分类方法、确定分类类别，并说明如何进行分类精度评价。

答案：
w1. A
w2. C
w3. B
w4. B
w5. C
w6. A
w7. B
w8. C
w9. D
w10. A
w11. 常用图像增强方法及原理：直方图均衡化，通过调整图像的直方图，使图像灰度级分布更均匀，增强对比度。线性拉伸，根据图像灰度范围进行线性变换，扩大灰度动态范围。高通滤波，突出图像边缘和细节，去除低频信息。
w12. 遥感图像分类基本流程：图像预处理、特征提取与选择、分类方法选择与训练、分类结果验证与评价。监督分类优点：精度高，适用于有先验知识的情况；缺点：需要大量样本数据。非监督分类优点：无需先验知识，计算量小；缺点：分类精度相对较低。
w13. 利用归一化植被指数（NDVI）提取植被覆盖面积。原理：NDVI=(近红外波段 - 红光波段)/(近红外波段 + 红光波段)。植被在近红外波段反射强，红光波段反射弱，通过计算NDVI可突出植被信息，设定阈值分割出植被区域，进而计算面积。
w14. 操作步骤：收集地面控制点坐标。选择合适的几何校正方法。输入控制点坐标进行校正计算。对校正后的图像进行质量检查和调整。
w15. 分类方案：采用监督分类中的最大似然法。分类类别分为城市建设用地、农业用地、水体、植被等。利用已知样本数据训练分类模型，然后对整幅图像进行分类。分类精度评价：通过混淆矩阵计算各类别的精度指标，如总体精度、Kappa系数等，评估分类结果准确性。