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自考市场营销简答题
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活性镁铝定量测定方法的研究
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3秒自动关闭窗口中国科学院遥感应用研究所模拟试卷38-第2页
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中国科学院遥感应用研究所模拟试卷38-2
水体：对水体来说，水体的光谱特征主要是由水体本身；2.比较K-L变换与K-T变换的异同；K-L变换又称主成分分析（PrincipalCo；K-T变换又称穗帽变换（TC），是指在多维光谱空；K-L变换与K-T变换的共同点在于两者都是线性变；评分标准：①K-L、K-T变换的概念6分，②K-；3.比辐射率与哪些因素有关？并作简要分析；所谓比辐射率，又称发射率，用ε
　水体：对水体来说，水体的光谱特征主要是由水体本身的物质组成决定，同时又受到各种水状态的影响。在可见光波段0.6μm之前，水的吸收少、反射率较低、大量透射。其中，水面反射率约5％左右，并随着太阳高度角的变化呈3％~10％的变化；水体可见光反射包含水表面反射、水体底部物质反射及水中悬浮物质（浮游生物或叶绿素、泥沙及其他物质）的反射3方面的贡献。对于清水，在蓝-绿光波段反射率4％~5％，0.6μm以下的红光部分反射率降到2％~3％，在近红外、短波红外部分几乎吸收全部的入射能量，因此水体在这两个波段的反射能量很小。这一特征与植被和土壤光谱形成十分明显的差异，因而在红外波段识别水体是较容易的。由于水在红外波段（NIR、SWIR）的强吸收，水体的光学特征集中表现在可见光在水体中的辐射传输过程。它包括界面的反射、折射、吸收、水中悬浮物质的多次散射（体散射特征）等。而这些过程及水体“最终”表现出的光谱特征又是由以下因素决定的，包括水面的入射辐射、水的光学性质、表面粗糙度、日照角度与观测角度、气-水界面的相对折射率以及在某些情况下还涉及水底反射光等。2. 比较K-L变换与K-T变换的异同。 （P187-189，P378-380）K-L变换又称主成分分析（Principal Components Analysis，PCA），是一种除去波段之间的多余信息，将多波段的图像信息压缩到比原波段更有效的少数几个转换波段的方法。在实际的主成分分析中，各主成分是对原始数据进行线性变换而获得。在对TM数据进行主成分分析后，得到的前三个主分量PC1、PC2、PC3可包含原数据95%以上的信息。因此，主成分图像能大量地压缩数据量从而节省特征提取的处理时间。K-T变换又称穗帽变换（TC），是指在多维光谱空间中，通过线性变换、多维空间的旋转，将植物、土壤信息投影到多维空间的一个平面上，在这个平面上使植被生长状况的时间轨迹（光谱图形）和土壤亮度轴相互垂直。也就是，通过坐标变换使植被与土壤的光谱持征分离。植被生长过程的光谱图形呈所谓的“穗帽”图形；而土壤光谱则构成一条土壤亮度线，有关土壤特征（含水量、有机质含量、粒度大小、土壤矿物成分、土壤表而粗糙度等）的光谱变化都沿土壤亮度线方向产生。K-T变换得到的4个新波段没有直接的物理意义，但此信息与地面景物是有关联的。其中第一分量（TC1）表征“土壤亮度”，它反映土壤亮度信息；第二分量（TC2）表征“绿度”，它与绿色植被长势、覆盖度等信息直接相关；第三分量为“黄度”，无确定意义位于TCl、TC2的右侧；第四分量无景观意义，主要为噪声（包含系统噪声和大气信息）。第一、二分量往往集中了95％或更多的信息。因此，植被、土壤信息主要集中在由TC1、TC2组成的二维图形中。K-L变换与K-T变换的共同点在于两者都是线性变换，从这个意义上说，K-T变换是一种特殊的K-L变换。它们的区别在于：K-L变换的相关系数是原数据波段间协方差或相关系数的函数。这个特征使得K-L变换可以根据实际的图像产生从数据压缩角度看来最好的转换，但却使得从不同图像得到的主成分难以进行互相比较。也就是说，K-L变换得到的主分量没有物理或景观意义，仅仅反映了包含原数据量的多少。而K-T变换得到的4个分量有一定的景观含义，它独立于单个图像，不同图像产生的土壤亮度和绿度可以互相比较。K-T变换的一个缺点是它依赖于遥感器（主要是波段），因此其转换系数对每种遥感器是不同的。评分标准：①K-L、K-T变换的概念6分，②K-T变换4分量含义4分，③K-L、K-T变换相同点2分，不同点3分。3. 比辐射率与哪些因素有关？并作简要分析。 （P107-108）所谓比辐射率，又称发射率，用ε(T, λ)表示。比辐射率被定义为，物体在温度T、波长λ处的辐射出射度Ms(T, λ)与同温度、同波长下的黑体辐射出射度MB(T, λ)的比值，即(,)(,)(,)SBMTTMTλελλ= 或 ()ελ=物体的辐射出射度同温度下黑体的辐射出射度比辐射率是一个无量纲的量，ε的取值在0~1之间。物体的比辐射率是物体发射能力的表征。它不仅依赖于地表物体的组成成分，而且与物体的表面状态（表面粗糙度等）及物理性质（介电常数，含水量、温度等）有关，并随着所测定的辐射能的波长（λ）、观测角度（θ）等条件的变化而变化。测量波长与物体组成成分对比辐射率的影响：在8~14μm的热红外波段，许多物体的比辐射率都大于0.90，清水可达0.98~0.99，接近黑体，但是仍有一些物体，如粗铁片、铝箔、亮金等，其比辐射率小于0.7甚至更低。观测角度与表面粗糙度对比辐射率的影响：对于光滑表面，比辐射率随观测角的增加逐渐增加，到布儒斯特（Brewster）角时达到最大，然后迅速下降，到90°时降为0；粗糙表面为朗伯面，其发射各向同性，比辐射率不随角度变化；介于两者间的一般粗糙面并非朗伯体特征，其发射各向异性，比辐射率随角度变化的规律很复杂。但实验已证明，随着粗糙度增大，比辐射率随观测角度变化要小些。另外对于非同温混合像元，过去使用的“复合比辐射率”“有效发射率”等概念也显得不够明确，像元尺度下的比辐射率、温度等物理概念需要重新定义，这些也给像元比辐射率增加了新的影响因素。4. 列举大气校正的常用方法，并就其中一种进行详细说明。 （P25-28）遥感所利用的各种辐射能（这里主要指太阳短波辐射能）均要与地球大气层发生相互作用――或散射、或吸收，而使能量衰减，并使光谱分布发生变化。大气的衰减作用对不同波长的光是有选择性的，因而大气对不同波段的图像的影响是不同的。另外，太阳-目标-遥感器之间的几何关系不同，则所穿越的大气路径长度不同，使图像中不同地区地物的像元灰度值所受大气影响程度不同，且同一地物的像元灰度值在不同获取时间所受大气影响程度也不同。消除这些大气影响的处理，称为大气校正（纠正）。大气校正可以分为基于图像特征模型、地面线性回归经验模型和大气辐射传输理论模型三种类型。①基于图形特征模型的大气校正并不需要进行实际地面光谱及大气环境参数的测量，而仅利用遥感图像自身的信息就能对遥感数据进行定标。常用的方法有：暗目标法（dark object）、平面场模型FF、内在平均相对反射率模型（IARR）、对数残差修正模型（LRC）等。暗目标法的基本思想是：在一幅图像中总可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近0，但是实测表明这些位置上的像元亮度不为零。这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值。因此在最简单的校正中，只需将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。②地面线性回归经验模型，即获取遥感影像上特定地物的灰度值及其成像时相应的地面目标反射光谱的测量值，建立两者之间的回归方程式，在此基础上对整幅遥感图像进行辐射灰度纠正。③辐射传输模型即利用辐射传输方程对大气效应进行校正。辐射传输方程是描述电磁辐射在散射、吸收介质中传输的基本方程。考虑到大气的热辐射、衰减（吸收与散射）以及天空散射作用，辐射传输方程可用下式表示：42200d()(,)()dd4IkBTPIsπρωρρπ′′′=+ΩΩ?Ω?Ω??∫式中：dI为亮度的变化部分；ds为光路长；ρ为物质密度；B(T)为普朗克函数；T为大气的热力学温度；ω0为单一散射反照率；k为消光系数；P为散射相位函数；Ω为入射方向立体角；Ω’为散射方向立体角)；I为入射亮度。式中右边三项分别代表大气的热辐射、散射和衰减所引起的能量变化。应用大气辐射传输模型进行遥感影像大气校正需要解决两个关键问题：一是有关大气介质持征数据的获取，二是适用的大气辐射传输模型的研究。目前国内外学者发展了多种不同类型的大气辐射传输模型并开发了相关软件，如LOWTRAN、MODTRAN系列以及5S、6S模型等。评分标准：①大气校正的概念4分，②常用方法（至少给出6种）6分，③举例说明（要求说明校正原理、基本思想、校正过程，如举辐射传输方程校正模型，还应给出基本的辐射传输方程）5分。三、论述题（每题25分，共50分）1. 论述遥感植被解译的应用。遥感植被解译有极为广泛的用途，资源卫星都把植被的探测作为重要的目标，无论是传感器波段的选择或是重访周期（时相分辨率）的选择都充分考虑植被的生长规律。（1）植被制图应用遥感影像进行植被的分类制图，尤其是大范围的植被制图，是一种非常有效而且节约大量人力物力的工作，已被广泛的采用。在我国内蒙古草场资源遥感调查、“三北”防护林遥感调查、水土流失遥感调查、洪湖水生植被调查、洞庭湖芦苇资源的调查、天山博斯腾湖水生植物调查、新疆塔里木河流域胡杨林调查、华东地区植被类型制图、南方山地综合调查等许多研究中，都充分利用了遥感影像，其制图精度超过了传统方法。此外，在湖北的神农架地区以及湖北、四川部分地区的大熊猫栖息地的调查中，利用遥感影像把大熊猫的主要食用植物箭竹与其他植物区别开来，从而为圈定大熊猫的栖息地起到了重要的作用 （2）城市绿化调查与生态环境评价改善城市的生态外境，提高城市绿化水平是我国城市生态建设的重要问题。近20年来，我国应用高分辨率遥感影像进行城市绿化调查已取得了显著的成效。我国的几个主要特大城市都进行过这方面的工作，北京市8301工程，上海市的三轮遥感综合调查，广州市、天津市、桂林市都应用航空遥感影像，做出了城市绿地分布、绿地类型等图件，进行定量研究。上海市在第二轮航空遥感综合调查中，通过遥感影像解译与野外实测相结合找出遥感影像特征与植株高度、胸径的关系，提出“三维绿化指数”或“绿量”指标，以代替原先的“绿化覆盖率”指标来评价城市绿化水平。研究指出，相同面积的草地、灌木和乔木具有相同的“绿化覆盖率”，但具有不同的“绿量”，其中，乔木具有最高的“缘量”，而草地的绿量最小，同样面积的乔木制氧和净化空气的效率为草地的4~5倍。要提高城市绿化水平，不仅要提高绿化覆盖率，而更重要的是要提高“三维绿化指数”，也就是说要提高绿化的质量，这对改善城市生态建设和管理的理论和实践都有重要指导意义。（2）城市绿化调查与生态环境评价改善城市的生态外境，提高城市绿化水平是我国城市生态建设的重要问题。近20年来，我国应用高分辨率遥感影像进行城市绿化调查已取得了显著的成效。我国的几个主要特大城市都进行过这方面的工作，北京市8301工程，上海市的三轮遥感综合调查，广州市、天津市、桂林市都应用航空遥感影像，做出了城市绿地分布、绿地类型等图件，进行定量研究。上海市在第二轮航空遥感综合调查中，通过遥感影像解译与野外实测相结合找出遥感影像特征与植株高度、胸径的关系，提出“三维绿化指数”或“绿量”指标，以代替原先的“绿化覆盖率”指标来评价城市绿化水平。研究指出，相同面积的草地、灌木和乔木具有相同的“绿化覆盖率”，但具有不同的“绿量”，其中，乔木具有最高的“缘量”，而草地的绿量最小，同样面积的乔木制氧和净化空气的效率为草地的4~5倍。要提高城市绿化水平，不仅要提高绿化覆盖率，而更重要的是要提高“三维绿化指数”，也就是说要提高绿化的质量，这对改善城市生态建设和管理的理论和实践都有重要指导意义。（3）草场资源调查草场上牧草的长势好坏与牧草的产量直接相关，而产草量是载畜量（单位面积草场可养牲畜的头数）的决定因素。我国在内蒙古草场遥感综合调查、天山北坡草场调查、湖北西南山区草场调查、西藏北部草场调查中，在应用遥感技术确定草场类型，进行草场质量评价的基础上，内蒙古草场资源遥感结合地面样点光谱测量数据，指出比值植被指数RVI=NIR/R与产草量W有良好的关系：W＝―86.9+162.65RVI （相关系数r=0.966）根据这一方程计算出全自治区草场的总产草量。为保证草场的更新和持续利用，可供牲畜食用的草量仅为总产草量的50%左右，按此比例得出全自治区可食产草量为91 286 657.02t。以每头绵羊平均日食鲜草3.5kg计算，求出全自治区的适宜载畜量为7066.3万头绵羊单位（其他大牲畜l头相当1.5头绵羊单位）。将这一指标与实际载畜量进行比较，可以确定哪些草场还有潜力，哪些草场属于超载，从而为畜牧业的发展提供科学的依据。在具体工作中还可以划分出不同草场类型，不同产草量等级，分别确定合理的载畜量。（4）林业资源调查林业部门是我国采用遥感技术进行资源调查最早的部门之一，在我国的各大林区都应用过遥感影像制作森林分布图、宜林地分布图等，并对林地的面积变化进行动态监测。其中尤其是年之间全面开展的“三北”防护林遥感综合调查的重点科技攻关项目，对横贯我国的东北、华北和西北已建的防护林网的分布、面积、保存率和有效性进行评估。在调查研究中采用陆地卫星TM影像，国土卫星影像和试点区的航空遥感影像进行解译，制作了林地分布、立地条件、土地利用、土地类型等多种专题图，典型地区建立了资源与环境信息系统。结果表明，我国“三北”防护林建设取得了重大成就，“三北”地区森林覆盖率由1997年的6.31%增加到8.43%，使农田生态环境得到部分改善。通过调查还对防护树种结构等问题提出了改进的建议。这项调查的成果，为我国“三北”防护林建设的科学决策提供依据，有效地促进了遥感的实用化。评分标准：以上答案参考梅安新等《遥感导论》（高等教育出版社，2001）P247-249。考生如能回答出其他应用，如遥感作物估产、植被动态变化分析、植被找矿等，并说明原理、方法，同样可以得分。2. 我国现阶段遥感发展所面临的问题及对策。 （P4-7）我国遥感从20世纪70年代开始发展到现阶段，一个关键问题仍是进一步实用化，特别是航天遥感的实用化。现在虽然遥感广泛应用于许多方面，并在资源调查、灾害监测、海洋渔业、地质找矿等领域取得明显的经济效益。但是，总的看来，遥感应用的整体水平还不能满足实用的要求。突出地表现在两个方面：一是实时监测与处理能力尚不能满足如灾害监测、渔情预报、精细农业等所要求的同步、准同步地完成数据获取、分析处理、快速提供连续不断的实用信息。也就是说遥感的时效性尚未充分体现，以达到实用；二是遥感图像自动识别，专题待征提取，特别是遥感数据定量。这里有的方面的原因：一是遥感技术本身的局限性。如遥感数据的定标，遥感仪器所输出的遥感数据――辐射值是经过严格定标的，但由于仪器的老化，灵敏度将减弱，性能将发生变化。以NOAA/AVHRR为例，其可见光和近红外波段仪器的增益平均每年衰减5％左右。因而遥感仪器需要随时定标和校准，以保证遥感数据的可靠性。再就是遥感数据的定位。目前主要还是依赖于卫星跟踪系统所提供的轨道、姿态参数以及轨道公式对卫星的姿态等变化进行定位纠正，这种定位精度的残余误差仍不小，尚不能达到实用要求。另外．任何遥感系统的空间分辨率是有限的，它所获取的遥感数据，多数是以混合像元的方式表达，这也限制了遥感定量化精度。还有，遥感数据处理方法的局限，如大气纠正中，大气参数的随机性难以测定与反演，这限制了大气纠正的精度和遥感定量化水平等。
二是人们认识上的局限性。即人们对遥感成像及传输机理、影像特征、地学规律的认识是随着遥感及各学科的发展而逐步深化的。我们所利用的遥感数据多是采用垂直对地观测来采集数据。对数据分析的前提多是把地物与电磁波的相互作用简化为各向同性、均匀的“朗伯体”（Lambertian），而忽略了它明显的方向性特征。这显然是不恰当的。另外，在推断地表温度时，也因比辐射率难以测定，而忽略了比辐射率和环境辐照度的差异影响。简单地假设地表发射率为1（即为黑体），用亮度温度来代替地表温度。但事实上地表发射率并非为1，而发射率误差0.01（测量上1％的误差），则可导致近lK的温度误差。对于这种简化尚缺乏充分的认识。再就是在遥感定量反演和应用中，反演模型和应用分析模型的建立，往往对环境条件的复杂性、参数的多变性认识不足，建模的假设条件多，过于理想化、概念化，因而所得的结果多是不确定性的，其精度难以满足实用需求。要解决遥感实用化的问题，涉及到遥感过程每个环节的进展。首先是遥感数据源的改善，即高光谱、高几何分辨率、高灵敏度、多角度、多类型遥感器的研制和运行。所谓高几何分辨率指的是空间分辨率，除了目前的Landsat/TM――30m，SPOT――2.5~20m，Landsat/ETM（全色波段）――15m等外，美国已发射的一些商业卫星如：QuickBird（1999）――0.6lm、“Qrbview-l”（）――1~2m、IKONOS（1999）――1m等，空间分辨率有很大的提高。近几年，美、俄、法、日等同还将发射一系列超高分辨率的遥感卫星和小卫星，其目标均在1~3m之内，直接用于大比例尺制图。所谓高定位精度，指GPS定位，微波、激光测距，以及三维立体观测，如SPOT1~4的异轨侧视立体观测、JERS-1/OPS的同轨前后立体观测以及SPOT5的前后实时立体观测等。推出―系列星载多角度遥感器，如ADEOS（日本）/Poder（法）于1996年下半年发射，为第一代多角度遥感卫星；EOS-MISR、ASTER于1999年12月发射，均为多角度光谱仪；以及计划中的ADEOSII／Polder、GLI（Global Imager）等，它们将实现从单一垂直观测向多角度观测的方向转化，不仅利用多光谱观测提取地物组分的波谱信息，而且利用多角度观测提取地物空间结构的三维信息进行精确的空间定位、定量遥感研究和多维分析。所谓高光谱、高灵敏度，指的是高光谱分辨率的成像光谱仪，可有几十至上百个波段，波段数越多，越能充分利用处物在不同波段光谱响应特征的差别，波段取样间隔可达5~10nm（纳米）可以显示每个像元的光谱曲线，以便直接针对地物特征峰值波长的微小差异来识别物质；EOS-MODIS中分辨率星载成像光谱仪（可见光-红外，36个波段）的运行；加上采用多种遥感仪器载于同一平台上，构成一个自校、互校系统，以提高观测数据的灵敏度、准确度。如美国EOS计划将多种遥感器，同放在一个极轨平台上，一个仪器测得的数据往往是另一仪器校准、纠正的参数；再如TOPEX卫星（美、法，1993）用GPS加微波测高仪直接得海况的三维空间和高度数据，测高精度达±2cm，并用微波辐射计测大气参数用于大气纠正。关于多种类型遥感器的研制和新发展，除了光学遥感器外，还有成像雷达，以它全天时、全天候、高分辨率、穿透性等独特的优势，从航天飞机成像雷达单波段、单极化、单入射角的SIR-A发展到多波段、多极化、多入射角的SIR-C/X-SAR（1994），加拿大雷达卫星（1995），并进一步发展到干涉雷达实时获得地表三维信息，极化雷达同时获得地物不同极化特征信息，以便更准确地探测目标持征；并进一步开拓新的工作波段，如毫米波（30~300 GHz）和亚毫米波（300~3000 GHz）；研制新的遥感器，如微波扫描仪、激光雷达、智能化遥感器等；再加上遥感仪器内包含各类专业文献、幼儿教育、小学教育、专业论文、中学教育、高等教育、各类资格考试、行业资料、外语学习资料、文学作品欣赏、中国科学院遥感应用研究所模拟试卷38等内容。　
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