发布时间 : 星期日 文章遥感复习更新完毕开始阅读
（1）比值植被指数（RVI）：（3）差值植被指数（DVI）：
（2）归一化植被指数（NDVI）：
（4）正交植被指数（PVI）：
或
7、在图像处理中常用的彩色模型有哪些？常用的彩色模型有RGB模型和HIS模型。RGB和HIS两种色彩模式可以相互转换，有些处理在某个彩色系统中可能更方便。RGB系统从物理的角度出发描述颜色，HIS系统从人眼的主观感觉出发描述颜色。RGB系统比较简单而常用，但是，当彩色合成图像的各个波段之间的相关性很高时，会使得合成图像的饱和度偏低，色调变化不大，图像的视觉效果差。 8、如何有RGB模型转换为HIS模型？怎样应用彩色变换进行不同分辨率图像的融合？ （1）球体变换；圆柱体变换
（2）进行不同分辨率的图像的融合：HIS中，I成分控制着图像的亮度。将低分辨率图像变换到HIS彩色空间，将I成分用高分辨率图像中的某个波段替换，然后进行彩色逆变换，可以达到数据融合的目的。 第九章
1、非监督分类是指人们事先对分类过程不加入任何的先验知识，而仅凭遥感图像中地物的光谱特征，即自然聚类的特性进行的分类。其中，（K-均值）方法和（ISODATA）方法是效果较好、使用最多的两种方法。 2、简述监督分类和非监督分类的区别？ 3、简述分类精度评价的概念与基本方法
4、监督分类的主要方法有哪些，各有什么特点？
监督分类的几种方法及特点如下：（1）平行管道法：这种方法的优点是分类标准简单，计算速度快。主要问题是按照各个波段的均值和标准差划分的平行多面体与实际地物类的点群形态不一致。（2）最小距离方法：容易产生错误，但该方法简单、实用性强、计算速度快。（3）最大似然方法：基于贝叶斯准则的分类错误概率最小的一种非线性分类，是应用比较广泛、比较成熟的一种监督分类方法。（4）光谱角方法：是一种光谱匹配技术，它通过估计像素光谱与样本光谱或是混合像素中端元成分(end member)光谱的相似性来分类。
5、图像分类后处理包括哪些工作？ 图像分类后处理包括以下方面：
（1）碎斑处理：去掉分类图中过于孤立的那些类的像素，或把它们归并到包围相邻的较连续分布的那些类。 （2）类别合并：非监督分类前不知道实际有多少地物类，在策略上总是先分出较多的类，然后对照实地情况或根据已有知识，确定最后需要的类别，因此，需要将某些光谱上不同的类（光谱类）合并为一个地物类。（3）分类结果统计：分类结果统计是图像分类报告中必须包含的内容，包括各类在各波段的平均值、标准差、最低值、最高值、协方差矩阵、相关系数矩阵、特征值、各类的像素数和占总像素数的百分比、精度检验等（4）类间可分离性分析：可分离性可用各类之间的距离矩阵来表示。由于距离是类间相似性的一个重要量度，因而通过该矩阵可确定最为相似的类。如果某类的地物性质比较模糊，可借助与它最相似的已知地物类来进一步明确。