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论文原文： A Semantic-based Medical Image Fusion Approach 医学图像融合对临床诊断有着很重要的作用。但是目前存在的医学图像融合方法忽略了图像的语义信息，试融合后的图像难以理解。（本来融合就是要更多的保留不同模态之间的互补信息来辅助诊断的。因此语义信息当让重要了。）在本文中提出了一种基于语义的医学图像融合方法。Fusion W-Net（FW-Net）。大大的减少了语义信息的损失。并且与先进方法一样有较好的视觉效果，在临床应用上有很大潜力。 低成本的融合方法大致采用这样策略：把不同域的图像转换成不同尺度的参数，然后采用人工设计的规则来优化融合他们，但是这些方法忽视了不同模态之间的语义冲突。例如：骨组织在CT中试比较亮的，但是在MR-T2图像中试安的（这是由不同模态图像的成像原理决定的）因此这些存在的方法有如下两个弊端： 1）现存方法忽视语义冲突。从而导致融合图像的于一损失，如，CT中亮的是密度的组织，MR中量的部分代表组织的流动性和磁性。所以不容模态之间图像嗯待亮的部分的语义完全不同。 2）不考虑亮度语义的融合方法会导致某些脑组织边界模糊。在图1 (b)的绿色框架中，我们可以清楚地看到额窦的炎症区域，这也是临床医生关注的重点。但由于图1 (a)对应部分为亮部，融合时额窦边界(c)(d)和(e)变得模糊。 在本文中我们提出了基于语义的融合方法：先提取不同模态的图像的语义特征，然后把他们映射到新的语义空间，然后再新的于一空间生成出融合的医学图像。采用的FW-Ne由两个U-net组成。 两种方式：1）任务中有目标域的情况（目标域是其中一个源域）：这种一般是把另一个域的图像融合进这个域。通过像素级或者结构级的回归来实现。2）目标域不在任务中通常训练一个度量来生成图片。 底层保留了细粒度信息，高层保留了语义和高频信息。这再图像融合中是有益的。 1）从源域提取信息，包括结构信息和语义信息 2）把不同域的信息映射到相同的空间， 3）再相同空间内融合重建图像。 自动编码器中编码器用力拍提取特征，解码器用来进行重构，通过最小化生成图像和源图像之间的均方误差(MSE）来进行学习和训练。 编码器和解码器都使用U-Net。第一U-Net用于生成融合图像从两个源域到目标域，第二U-Net用于重建源图像。最后，通过最小化重构误差得到融合后的图像。传统的自编码器框架是完全连接的，因此编码器的矢量输出不能保证与源图像在空间上保持一致，而U-Net采用局部连接结构，使得输出矢量在空间上保持一致，从而得到视觉融合的图像。 前两项是重构的语义损失，个人感觉类似于cycle的损失。只不过cycle的损失还有对抗损失这里没有用到鉴别器。 KL散度的目的是是图像平滑，是图像平滑和显著性之间的权衡。 最后一项是正则化，防止模型过拟合 为了评估语义损失，为每个方法训练一个编码器，再训练过程中用来优化 训练之后采用下式来计算语义 损失 1)在编码器和解码器的每一层都加入了batchnorm 加速收敛，提升效果CT and MR-T2 Q_MI 互信息 QAB/F 衡量边缘信息保留成都 SSIM 结构相似性 Q_D 视觉不同行 SL 语义损失 SSIM一个很高，一个很低。作者得解释是因为融合后得图像比较好的保留了CT得信息，又因为是通过语义相似性约束得，不同模态之间得语义相似性相差很大，所以才一个0.8一个0.3. 红色是钙化得组织。再临床上应该重点关注。所以融合得话这个信息应该保留。所以相比本文方法其他方法都对这部分有了一定得模糊效果。 黄色脑室 黄色箭头指得点再MR中有体现，再融合图中也有体现。说明确实是融合了两个图得信息。 蓝色为头外骨。 思考： 总觉得语义相似性有点怪怪得，但说不出哪里有毛病。
医学影像毕业论文题目很多的，原创的最好。我写的《基于PACS的网络教学在医学影像学实习中的应用》，当时也是雅文网的专家帮忙弄的，一周就过了CT/MRI医学影像分割算法研究基于IHE的医学影像协作网的构建研究基于DICOM标准的医学影像数据库的建立多模态医学影像鲁棒配准方法研究医学影像学课程网络CAI教学系统的分析与设计医学影像数据库的图像检索技术应用研究基于PACS的医学影像学网络教学软件的开发研究基于Retinex理论的X射线医学图像算法的改进与应用医学影像图像分割与存储若干问题的研究医学影像三维可视化系统设计及关键技术研究OCT医学影像血管分割与三维重建关键技术研究PACS医学影像文件存储方法的研究医学影像二维处理及三维重建系统的研究与实践医学影像设备维护与管理技术的研究医学影像三维重建的算法研究及应用DICOM医学影像自适应显示技术的研究与实现医学影像后处理技术的研究及其在X线影像优化中的应用基于LBM的三维医学影像非刚体配准算法研究嵌入式医学影像平台设计研究医学影像按需打印系统关键技术研究多模态医学影像融合方法研究DICOM标准下医学影像数据库的建立与研究基于语义的图像检索技术在医学影像系统中的研究与应用基于核匹配追踪的医学影像辅助诊断基于几何代数理论的医学图像配准研究医学影像的数字化采集与存储基于Level Set的医学影像分割面向医学影像处理领域的软件框架研究与应用随机森林在医学影像数据分析中的应用医学影像处理及三维重建技术在医学TPS中的应用
医学影像诊断学是医学影像学中的一门重要学科,而医学影像学是临床医学的一个重要分支。下面是我为大家整理的医学影像技术专业 毕业 论文，供大家参考。
《 高职影像专业医学影像物理学的教学探讨 》
摘 要： 根据课程特点、学生现状，我们重视教师素质培养，理清教材层次与学生的关系，运用丰富的 教学 方法 ，变抽象的论述为理论联系实际的形象化教学，提高了医学影像物理学课程的教学质量。
关键词： 高职 医学 影像物理学 教学探讨
近十几年来，大型医学影像设备的迅速发展，极大地提高了诊断治疗水平。随着社会对医学影像专业人才的需要愈加迫切，国内众多本科医学院校都设置了医学影像专业。而随着我国社区医疗的发展，填报高等职业技术学院医学影像专业的学生人数不断增加。以湖北职业技术学院为例，影像专业学生录取人数由每年一个班提高到两至三个班。不论各院校侧重培养高学历医学影像临床诊断专业人才，还是侧重培养高学历医学影像工程技术人才，在专业课程设置过程中，都强调了开设医学影像物理学基础(以下简称影像物理学)这门课程的重要性和必要性。有些本科院校还在临床医学专业开始开设影像物理学为选修课程，目的就是让临床医师具备医学影像的基础理论知识，为将来后续专业课程――医学影像诊断学或医学影像学的开设提供必要的理论基础。
1.高职医学院校影像专业课程设置现状
以湖北职业技术学院为例，高职医学院校影像专业现在招收高中文科和理科学生及中职生。在课程开设上，只在大学一年级开设医学电子学基础这一门理工科课程，相关高等数学知识缺乏，学生的数理基础比较薄弱。医学影像物理学基础是一门交叉学科，又是一门非常重要的专业基础课。教学目的是让学生掌握医学成像理论的物理学基本原理、规律;了解医学成像的物理理论知识;为深刻理解成像过程，评价图像，以及读识图像、挖掘图像蕴藏的生物信息奠定基础。这就需要一定的高等数学、核物理学、量子物理、超声波物理等许多知识来做铺垫。当然更多需要成像技术的相关基础知识。面对这些必要的知识，影像专业高职生在有限的时间、有限的学时里是完成不了的，这是事实。其实，影像物理学是伴随影像专业的建立而诞生的一门新课程，在国内存在尚不足十年。因此，从教材到教学，各校都处于摸索前进的阶段。如何让高职生在无基础的前提下有效学习该门课程，我将自己在几年教学过程中的教学体会写出来，与大家共同探讨。
2.提高教师的专业素质，必须树立专业思想
由于缺乏相关师资力量，目前各院校影像物理学的教学任务大都由物理学教研室的教师承担。但是，物理学和影像物理学两门课程的专业性质差别很大，前者为理科基础课，后者为专业基础课。从事影像物理学教学的教师必须具备一定的医学专业知识，具备较高的专业素质，教学必须树立专业思想，才能将物理学知识和影像学知识有机结合起来，增强学生的学习兴趣，提高该课程的教学质量。因此，授课教师应加强自身专业素质，利用临床进修的机会学习影像知识和实际技术，尽力做好教学工作。
3.教学过程中必须恰当把握知识的深度
影像物理学是先期开设影像专业院校的教学工作者在教学过程中逐步完善而建立的。它是将高等数学知识、物理学知识、成像理论，计算机技术等知识应用于超声成像技术、X-CT成像技术、同位素成像技术、磁共振成像技术中的一门交叉学科。知识的起点很高，学生学习起来有一定的难度，在教学过程中应恰当把握教材知识的深度，讲解需深入浅出，通俗易懂。比如超声场的描述部分，涉及较多的高等数学知识，在教学过程中应注意引导学生注重理解场的分布性质、描述场的量的物理意义，等等，尽量避免学生由于数学知识少而降低对该课程的理解和学习兴趣。磁共振部分，学生需要具备一定的原子核物理、量子力学知识才能准确理解核自旋的能级、跃迁等概念和现象。在教学中应注意搜集一些资料，尽量用较通俗的、经典的、宏观假说进行解释，增强学生对微观世界的感性认识。
4.注意把握影像物理学原理与成像技术、影像设备学有关知识的权重关系
X-CT成像、超声成像、同位素成像、磁共振成像每一部分都有两项主要内容：物理基本原理和成像基本原理。在教学过程中应把主要精力放在讲解物理学基本原理上，这是毫无疑问的，这也是物理专业毕业的教师最容易做到的，但学生的学习兴趣往往集中在成像原理上，对涉及的成像技术、成像设备等知识更表现出浓厚兴趣。虽然成像技术和成像设备在后期专业课程的实践教学中会详细讲解，在这里我们对这部分做简要的介绍，以收到良好的教学效果。这些年来，我校历届学生都表现出对影像物理的极大学习兴趣。这与我们的教学方法有一定的关系。
5.注意提高学生对知识的感性认识
影像物理学各部分知识都是比较抽象的，学生普遍觉得难懂难学。因此，通过各种手段提高学生对知识的感性认识，能对学生的学习起到事半功倍的帮助作用。在教学过程中，我们将陀螺进动实验给学生做演示，讲解原子核中核子的自旋与自旋磁矩的相关知识;借助于声波的传播与反射知识对超声测量实验进行详细讲解;分配一定的学时带领学生到附属医院相关科室参观学习。邀请超声，CT临床诊断教师和技术教师给学生当场讲解仪器的原理、操作方法，以及诊断等，使学生对课堂上学到的知识有一个感性认识，加深理解，收到了很好的效果。
6.实现教材的多层次、立体化
由于该课程属于应用型的知识，学起来难度更大，我们进行了教材的多层次、立体化尝试。课程是教材的基础，教材是课程的载体，教材中要融入现代化的教学技术，实现多样化、配套和协调化。我们的做法是：文字教材与现代多媒体手段紧密结合。
教材体系包括：(1)传统的纸质教材《医学影像物理学》(人民卫生出版社出版);(2)教师授课用的独创的电子教案，其中配以大量的自制和临床实拍图片和自己研发的动画，并提出学生思考的问题;(3)辅助学生自学和研究的学习软件，如《CT与磁共振成像原理》CAI课件(人民卫生电子音像出版社公开出版发行，被列入“十一五”国家重点电子出版物);(4)网页形式课件2部。初步形成了多形态、多用途、多层次的教学资源和多种以教学服务为目的的结构性配套教学出版物的集合。
总之，影像物理学是一门新课，只有不断摸索，不断 总结 经验 ，逐步改进教学方法和手段，才能增强教学效果。通过几年来的努力，一方面学生看到了现在所学的就是将来所用的，提高了学习基础课的兴趣，另一方面学生培养了学习能力，同时对后续课程“医学影像诊断学”的学习奠定了基础。
参考文献：
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《 刍议影像融合推动医学影像领域发展 》
内容摘要：科技的进步不仅是带动了工商业的发展，同时也推动了医学发展，计算机技术被广泛用于影像医学中。现在医学上的各种检查仪器越来越精密，功能更加完善，图像信息的存储和传输为医学的研究和诊断提供了更好的依据。医学影像的融合就是影像信息的融合，是借助计算机技术辅助诊断病情的。医学影像的融合是医学影像学新的发展方向，本文对医学影像的融合进行分析，探讨影像融合对医学影像发展的影响和作用。
关键词：医学影像 影像融合 诊断
一、影像融合
医学影像融合其实就是利用计算机技术，将影像信息进行融合。其中包括将图像信息进行数字化处理，再进行数据协同和匹配，得到一个新的影像信息来获得对病情更好的观测，以计算机为辅助手段，使诊断更加准确、具象。
影像融合的发展趋势
影像融合的趋势
医学影像学是近年来发展的比较快的临床学科之一，其中的超声、放射等早就被应用到医学的诊断上，但是，面对不同病人的各种症状，单一的影像检查已经不足以作为诊断的依据。因此，影像融合越来越成为医学中的焦点，人们更希望通过多重的影像检查、比较和分析，使检查结果更准确，更好的辅助临床疾病的治疗。影响融合的发展提高了医学诊断的综合水平，对于推动影像学的发展有重要的意义。而且，医学影像的融合不仅可以对诊断锦上添花，还可以为治疗提供帮助。例如：X线、超声、聚焦和磁共振结合在一起进行治疗。影响融合的发展是势在必行的，而且将推动医学影像学的更新与发展。
影像融合的必要性
1、医学技术的更新与发展需要影响融合
计算机技术被广泛应用于各个领域中，这也包括医学影像学。随着新技术的发展和实施，图像后期处理技术也需要不断的提高，影像的融合技术就是后处理技术的新发展。前后技术的同步才能更好的将影像学的好处发挥出来。
2、影像融合使检查更全面准确
影像学的检查手段是很多的，从B超到射线再到CT等，每项检查都是有针对性的，但是正因为这样又有一定的局限性。每项检查都有单一局限性，只能准确的体现一方面的数据值，不利于诊断病情。影像的融合弥补了这一缺陷。
3、临床诊断需要影像融合
一切的检查手段都是为了最终的临床治疗，影像诊断一样是为临床治疗服务的。影响的融合，集中了多项单一检查的优势，呈现的图像更清晰，更便于医生的判断，使诊断更清晰准确，也就能根据诊断提供更好的治疗方案，辅助临床治疗。
影响融合的方法和技术应用
首先是信息技术的融合。无论是什么样的诊断技术，最后要得到的都是这项技术所能诊断出来的信息。影像的融合首先要实施对信息的融合，图像数据的转换是理解是关键。而图像的转换时将不同检查设备检测的图像信息进行格式的转换和调整，使其更逼真的呈现出检测部位的状态，确保诊断的准确性。
其次是数字化技术的融合。建立图像数据库是比较直观和易于提取信息的。
还有就是计算机技术的应用，这几项技术的融合，使影像融合后的检查更加具体详细。
影像融合的方法：界标 配对 、表 面相 合法、空间力矩配对、交叉相关法。
四、 医学影像融合的临床价值
现代医学已经把用计算机技术对获取的影像信息进行处理的研究成果应用于临床医学的诊断，将各项检查结果通过计算机技术进行分析、处理，将影像融合重新现出清晰度高、高质量的影像。主要有以下几个方面的临床价值：
帮助临床诊断
影像融合后的图像将检查部位的结构和周边组织清楚地呈现出来，通过影像诊断，医生能够更加了解检测部位的组织形态是否发生病变以及病变的程度。很多疾病早期的病变都是不太明显了，一旦没被发现就可能会错过最佳的治疗时机。影像融合后的图像可以通过区域放大将组织的差异标注出来，便于观察和诊断，能够及时的发现病变，减少漏诊的情况。
有助于手术的治疗
影像融合的中，结合了图像重建和三维立体定向技术，这些技术的应用能够清晰的显示出病变部位及其周围组织的状况和空间状态，医生可以根据融合后的图像制定手术方案，并在手术实施过程中提供实时显示，也为术后的观察提供了方便。
有助于医学研究
影像的融合结合了多项检查的优势，提供的影像信息更全面清晰，病理特征更明显，是医学研究中非常有价值的影像学资料，为以后疾病的研究提供更好的依据。
结语：医学影像的融合就是将多项检查的优点，经过一系列计算机技术的融合和处理重新形成新的图像。医学影像的融合是医学影像技术发展的一次伟大的更新，它将各种各种技术综合运用到医学的检查和诊断上，推动了影像学的进一步发展。
参考文献
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图像融合是多传感器信息融合领域的一个重要分支[1],它是指将来自同一目标的不同传感器的信息通过一定的算法融合到一幅图上,从而获得比在单幅图上更完整、更精确的信息。图像融合在军事(如军事侦察、识别伪装)和非军事(如医疗诊断、遥感、计算机技术等)领域得到广泛的应用。就遥感图像融合而言,目前大致分4种类型:多种分辨率的融合处理、多时相的融合处理、多种传感器类型的融合处理、多波段大容量的融合处理。本文研究的对象属于最后一种,即不同光谱获得的图像。这里使用基于小波变换的塔式结构的优点是小波变换具有紧凑性、正交性、很好的方向性,这使得小波变换可以很好地提取不同尺度上的显著特征,相对于高斯—拉普拉斯金字塔技术而言,不仅可以产生更好的融合结果,而且进行反向变换时稳定性更好;另外小波变换的塔式结构还使得不管原图像的长度是否2的幂次方,最终变换后的图像与原图像尺寸相同,这使得开发实用的并行算法系统成为可能。本文正是基于这点,在对图像小波多分辨分解叙述的基础上,构造了一种图像融合算法,最后对算法进行了仿真,并对结果进行了分析。1图像的小波变换定义1多分辨分解设fj+1∈V2j+1,由V2j+1=V2j W2j可得,存在fj∈V2j,gj∈W2j,有fj+1=fj+gj对于图像f(x,y)而言,由文献[2]可得图像的Mallat二进小波的塔式分解为fj+1(x,y) =∑k,mCj,k,mj,k,m+∑ε=1,2,3∑k,mDεj,k,mΨεj,k,m(1)式中:Cj,k,m=∑l,nhl-2khn-2mCj+1,l,n;D1j,k,m=∑l,nhl-2kgn-2mCj+1,l,nD2j,k,m=∑l,ngl-2khn-2mCj+1,l,n;D3j,k,m=∑l,ngl-2kgn-2mCj+1,l,n在图像小波分解的表达式中Cj,k,m, D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m,分别对应图像的低频子带及水平、垂直与对角线3个方向的高频子带, Cj,k,m为图像在aj分辨率下的离散逼近,D1j,k,m, D2j,k,m, D3j,k,m为2j分辨率下的离散细节。{hk}k∈z可看作低通滤波器系数, {gk}k∈z可看作高通滤波器系数,为尺度函数,Ψ为正交小波函数。{j,k,m|k,m,∈z}构成Vj2的规范正交基,{Ψεj,k,m|j,k,m∈z}构成W2j的规范正交基。另外,通过小波分解,除了低频子带都是一些正的变换值外,其它的3个高频子带都包含了一些在零附近的变换值,在这些子带中,较大的变换值对应着亮度急剧变化的点,也就是图像中的显著特征,如边缘、亮线及区域轮廓。既然小波变换具有很好的空域及频域局部性,融合的效果就是:对来自同一目标的两个不同传感器所获解的图象A和B,融合前在图像A中若比图像B中显著,融合后图像A中的目标就被保留,图像B中的目标就被忽略;对不同的场景,比如图像A中的目标的外部轮廓比较明显,图像B中目标的内部轮廓比较明显,这种情况,图像A、B中目标的小波变换系数将在不同的分辨率水平上占统治地位,从而在最终的融合图像中,图像A中的外部结构与图像B中的内部结构都被保留。因此通过融合可以实现在单幅图像上的片面的、不完整、不精确的信息得到更一致更精确的体现。最后对组合后的变换系数进行反向小波变换,就可得到融合后的图像。2基于区域的图像增强算法在图像的融合算法中,图像不同,图像的数据表征不同,融合算法也各不相同,目前采用的融合方法主要有[3]:基于像素的代数组合法、统计/数值法以及与颜色有关的技术。但是我们知道图像中的有用特征通常大于1个像素,因此基于像素的选择方法可能不是最适合的,近几年又提出了基于区域的选择方法,比较有代表性的是文献[4]中提出的基于区域的均值选择法,该方法用一M×N的窗口对图像块进行求方差运算,计算结果作为与窗口中心像素对应的一种度量方法,中心像素的选择方法为:如果两幅图像方差在对应位置上的度量值相近,取2者的均值作为输出的新值,否则取较大的值作为输出。文献[5]中提出利用不同的特征选择算子,有方向的计算对应细节图像的局域能量,由局部能量构造匹配度及加权因子,从而对图像进行加权运算。这里以均值、方差、相关等统计参量构造一种新的区域融合算法。以下计算以两幅图像为例,对3幅以上的图像融合算法与此类似,具体步骤如下:首先,利用M×N (一般选M,N为奇数,常用的窗口为3×5或5×5)窗口计算小波分解各子带系数的均值和方差,子带中以(x,y)位置为中心的区域均值与方差分别为mi(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12) (2)σ2i(x,y) =1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+ m -M+12,y+ n -N+12)- mi(x,y))2(3)图像1以(x,y)位置为中心与图像2对应区域的协方差为β2(x,y)=1M×N∑Mm=1∑Mn=1(fi(x+m-M+12,y+n-N+12)-m1(x,y))×(f2(x+m-M+12,y+n-N+12)-m2(x,y))(4)构造匹配度ρ及加权系数W:ρ=β2σ1σ2;Wmax=1-12ρ;Wmin=1-Wmax然后,利用下式对两幅图像中的对应子带像素进行融合计算f(x,y)=Wmax·MAX(f1(x,y),f2(x,y))+Wmin·MIN(f1(x,y),f2(x,y)) (5)这里f1(x,y),f2(x,y)是上述对应窗口中心位置的两幅图像的像素灰度值。这样就完成了2j分辨率下的数据融合,最后对融合后的子带系数进行反变换就可得到融合后的图像。需要的话给我你的邮箱，发到你邮箱！
科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。1 医学影像融合的必要性1.1 影像的融合是技术更新的需要 随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。1.2 影像的融合弥补了单项检查成像的不足 目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。1.3 影像的融合是临床的需要 影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2 医学影像融合的可行性2.1 影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础 尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。2.2 医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段 现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。3 医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息
医学影像技术在近十多年来取得了突飞猛进的发展。新技术、新设备不断涌现。320排螺旋CT、超高场强磁共振、分子影像、功能影像、多模态融合成像等技术大大丰富了医生的诊断手段，提高了疾病的诊断效果，但是同时也带来了一定的问题：1）高端影像设备价格昂贵，动辄数百万到数千万元，很多医院简单地将设备档次作为体现医疗水平的标准，竞相引进高端设备，导致医疗成本居高不下；2）医学影像设备一次扫描能产生数百至数千幅图像，病人带走的胶片只包含其中极少一部分图像，且无法进行参数调节和三维、动态显示，诊断价值大打折扣。下面我们就和大家通过一篇医学影像毕业论文来探讨一下这方面的知识。摘要：骨再生是由一组连续的骨诱导和骨传导的生物过程所组成，临床通过检测骨密度和血管化两个指标对骨再生进行评价，目前发展最为迅速且有效的检测手段是医学影像技术。对于骨密度测定现应用得最多的是显微CT技术，定量超声技术虽具有无放射性损伤、经济负担小等显着优势，但有待进一步推广使用。血管化检测以磁共振成像和超声造影技术最为可靠。因为普通X线检查、CT扫描及磁共振检查只能提供形态和解剖上的变化，而超声造影可动态成像能更直观地反映血管化程度。未来，需进一步改进医学影像技术，以便更精准、安全、快速地评估骨再生过程。关键词：骨再生；医学影像技术；骨密度；血管化医学影像毕业论文参考范例 配图骨再生一般发生于创伤、炎症、肿瘤等原因导致的骨缺损或骨折愈合过程。目前，解决骨缺损的有效途径是将骨移植材料作为信号因子和细胞的载体或模板来诱导成骨，或从周围骨组织募集细胞使其趋化生长分化，最终形成成骨。因此，准确评估移植骨材料对骨再生是否有效显得尤为重要，而医学影像技术是目前最常用的评估手段。X线自发现开始，其首先应用于医学领域，并第一次无创的为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态图像。由于计算机的融入、医学影像设备的不断更新，医学影像技术飞速发展，随后出现了CT扫描、定量超声技术、磁共振成像等。骨量是指单位体积内，骨组织内的骨矿物质和骨基质含量。而骨密度是指单位体积内骨矿质的含量，其能够比较客观地反映骨量，对骨再生过程的评估具有重要意义。检测骨量和骨密度可以预估骨折的发生及判断骨愈合状况。骨是高度血管化的组织，它与血管和骨细胞之间密切联系，共同维系骨骼的完整性。因此，血管生成在骨骼发育和骨折修复中发挥着举足轻重的作
【关键词】 图像配准; 多源传感器; 位置约束; 特征提取; 多种特征组合 【摘要】 随着遥感技术迅速发展和新型传感器的不断涌现,人们获取遥感图像数据的能力不断提高。在利用这些多源遥感图像进行数据融合、目标变化检测、目标识别等多源协同处理工作之前,必须进行多源图像配准工作,配准精度的高低直接影响到后续应用效果的好坏。为此,本文主要研究了多源遥感图像间的配准技术,作为协同系统中的关键技术,要求配准方法在运算能力和配准精度方面都能够达到较好的效果。首先,本文对现有的多源图像配准技术进行原理上的分析与介绍。通过对多种配准方法的分类与比较,指出了遥感图像配准的通用技术环节与技术要点。并在研究过程中分析关键技术环节的难点与所面临问题。其次,本文针对传统多源配准方法在进行控制点对应时运算量大,误配情况多的现状,提出了一种基于位置约束的多源遥感影像配准技术。该方法首先利用人工粗略选取少量控制点对,得到粗略位置映射关系,之后利用位置信息以及分辨率信息建立局部窗函数进行搜索匹配,对两幅图像中提取的Harris角点进行筛选,最终得到的控制点对作为求取配准参数的控制点输入,并利用此方法进行了多组图像的实验来证明方法的通用性。然后,本文针对传统配准方法需要人工参与,并且仅使用单一特征进行匹配效...更多果差的缺点,提出了一种基于多特征组合的多源遥感图像自动配准技术。这种方法利用了由粗至精的配准思想,结合使用点、线、面特征分别进行粗配准及精细配准两个过程。重点解决了其中少量初始控制点对的匹配和更多控制点对的获取。完成了存在闭合区域的多源遥感图像间的自动配准过程,并实验验证了方法的配准精度。最后,为了对配准后的遥感图像进行直观的视觉评价,本文介绍了配准后图像间的镶嵌以及融合等简单应用。通过实验,可以很直观的看出配准的效果,完成配准的定性评价。
按照写作目的不同，科技论文可分学术论文和学位论文两类，学术论文是为了在学术会议或学术刊物上发表；学位论文是为了申请相应学位，以表达作者的研究成果，体现作者的科研能力。学位论文根据所申请的学位不同，又可分为学士论文、硕士论文、博士论文三种。按照研究方法不同，科技论文可分理论型、实验型、描述型三类，理论型论文运用的研究方法是理论证明、理论分析、数学推理，用这些研究方法获得科研成果；实验型论文运用实验方法，进行实验研究获得科研成果；描述型论文运用描述、比较、说明方法，对新发现的事物或现象进行研究而获得科研成果。按照研究领域不同，科技论文又可分自然科学学术论文与工程技术学术论文两大类，这两类论文的文本结构俱有共性，而且均具有长期使用和参考的价值。
毕业论文的类型：1、理论性问题研究论文学生在校期间，学习了多门公共基础课、专业基础课和专业课，涉及大量的基础理论和原理性问题。学生可在指导教师的指导下，选择自己比较熟悉并有较深理解的某一理论问题，进行探讨和研究.要求学生有较好的理论基础,对某一理论掌握比较扎实,逻辑思维及分析问题能力强，同时能够做到理论联系实际，用所掌握的理论原理分析、解决实践问题。学生应当围绕所选定的理论问题，在广泛收集资料，大量阅读有关文献的基础上，总结前人的成就，分析前人的观点，找出以往研究的薄弱之处，提出自己的见解，也可对某些理论原理的应用进行更深层的研究和探讨，寻求更合理的成果和结论。2、应用性问题研究论文无论哪一类专业，都有大量的应用性课程和专题，甚至专业本身就属于应用性很强的专业。特别是管理学科的各类专业，学生可就不同管理领域的实际问题，运用在校期间所学的各种原理、方法和技术研究解决实际问题。这是对学生素质能力的考核和锻炼。撰写应用性问题的研究论文，要求学生具有较扎实的理论和原理基础，较熟练地掌握所学技术和方法，熟悉所掌握原理、技术和方法的应用环境和问题，能够把握该应用领域的发展变化趋势，并能提出该原理、技术和方法的应用难点、问题和措施保证。3、实践问题研究论文改革实践中有大量的具体问题需要研究和解决，特别是与学生所学专业有关的实践问题更容易引起学生的关注和研究兴趣。学生可就自己熟悉并能运用所学原理和方法提出合理解决方案的实践问题进行研究和探讨。对这类问题的研究实践性强，实用价值高，要求学生对所研究的问题有透彻的了解和深刻认识，能够清楚问题的症结所在，并能在自己所学习和掌握的原理和方法中找到解决的方法和答案。实践性问题研究论文与应用性问题研究论文的最大区别在于从实践中寻找问题撰写论文。有些学生的论文选题就直接来源于自身的社会实践和毕业实习。 4、指定性问题研究论文有些学生的毕业论文选题来源于某些部门或企业对学校的委托项目或调研任务，还有的来源于指导教师的科研课题和咨询策划项目。围绕这些问题撰写毕业论文，对学生来讲都属于指定性问题，有些问题并不一定是学生最有基础和研究兴趣的问题。但对这些问题的研究，老师的专项研究能力强，对学生的指导性强，更有针对性。选择参与这些问题研究并以此为题撰写毕业论文的学生，也会具备一定的知识和能力基础，再加上老师的言传身教和悉心指导，对问题的研究深度较深，实践性强，有助于学生研究问题和分析、解决问题能力的培养。
研究目的不同：基础研究是弄清基本的概念基本的方法，应用研究是弄清具体的问题如何为具体对象服务。
一、指代不同
1、基础研究：指认识自然现象、揭示自然规律，获取新知识、新原理、新方法的研究活动。
2、应用研究：指为获得新知识而进行的创造性的研究，它主要是针对某一特定的实际目的或目标。
二、特点不同
1、基础研究：为了认识现象，获取关于现象和事实的基本原理的知识，而不考虑其直接的应用。
2、应用研究：具有特定的实际目的或应用目标,具体表现为了确定基础研究成果可能的用途，或是为达到预定的目标探索应采取的新方法（原理性）或新途径。
三、准则不同
1、基础研究：没有特定的应用目的或目标主要表现在，在进行研究时对其成果的实际应用前景如何并不很清楚，或者虽然确知其应用前景但并不知道达到应用目标的具体方法和技术途径。
2、应用研究：应用研究在获得知识的过程中具有特定的应用目的。或是发展基础研究成果确定其可能用途，或是为达到具体的、预定的目标确定应采取的新的方法和途径。
基础研究的特点是：
1、以认识现象、发现和开拓新的知识领域为目的,即通过实验分析或理论性研究对事物的物性、结构和各种关系进行分析，加深对客观事物的认识，解释现象的本质，揭示物质运动的规律，或者提出和验证各种设想、理论或定律。
2、没有任何特定的应用或使用目的,在进行研究时对其成果看不出、说不清有什么用处，或虽肯定会有用途但并不确知达到应用目的的技术途径和方法。
3、一般由科学家承担，他们在确定研究专题以及安排工作上有很大程度的自由。
遥感的对地观测系统是一个信息流交换的过程：电磁波与地表物体相互作用形成地表信息交流。而遥感影像信息提取技术就是最大限度地从遥感图像上的光谱信息反演出目标地物本身的属性特征信息。进而可对地球表层资源与环境进行探测、分析，并揭示其要素的空间分布特征与时空变化规律。遥感影像信息的提取技术是建立在对地物规律有充分的了解的基础之上的，其综合物理手段、数学方法和地物状态识别等认识，通过对影像的处理与分析，获得能反映区域内地物的分布规律和变化过程的有效信息的技术方法。
遥感地物识别主要依赖于地物的光谱和空间特征的差异。多光谱由于光谱分辨率低，地物的光谱特征表现不充分，地物识别主要依赖地物的空间特征，包括灰度、颜色、纹理、形态和空间关系。信息处理和信息提取主要是应用图像增强、图像变换和图像分析方法，增强图像的色调、颜色以及纹理的差异，达到最大限度地区分地物的目的。随着成像光谱仪研制成功以及其产业化的发展，遥感地物信息提取也随之进入了一个崭新的时代。成像光谱对地物的识别主要是依赖于地物的光谱特征，是直接利用岩石矿物的光谱特征进行地物识别，定量分析地物信息。下面从多光谱和高光谱遥感信息处理两方面来加以论述。
1.多光谱方法研究进展
多光谱的信息提取主要集中于：色调信息提取，纹理信息提取，信息融合。
（1）色调信息提取
对于色调信息提取，主要是采用一些增强处理，扩大图像中地物间的灰度差别，以突出目标信息或改善图像效果，提高解译标志的判别能力，如反差扩展、彩色增强、运算增强、变换增强等，这些传统的图像处理方法在一定程度上满足了应用的需要。近年来发展了一系列的以主成分变换为主的信息提取技术，在岩矿信息提取中发挥了重要的作用。如张满郎（1996）提出修正的直接主成分分析提取铁氧化物信息。OF 变换（Maxium Noise Fraction Transformation）（Kruse，1996，Creen，et al.，1988），NAPC（Noise-adjust Principal Components Transform）（Lee，et al.，1990）、分块主成分变换（Jia，et al.，1999）、基于主成分的对应分析（Carr，et al.，1999），以及基于主成分分析的空间自相关特征提取（Warner，et al.，1997）、子空K投影（Harsanyl，et al.，1997）和高维数据二阶特征分析（Lee，et al.，1993；Haertel，et al.，1999）等，也是基于主成分分析进行信息特征选择与特征提取。同时，根据模式识别的原理，提出并设计出监督分类与非监督分类方法：以及利用决策树进行分类识别（Wrbka，et al.，1999；Friedl，et al.，1999；Hansen et al.，1996），这些技术与方法是建立在图像灰度特征之上，利用数理统计的知识进行地物分类与信息提取。
（2）纹理信息提取
遥感影像的边缘和纹理信息对线环构造的识别具有一定作用，但却似乎无助于岩性的识别。边缘信息提取通常采用滤波算子或锐化的方法进行（Gross，et al.，1998；Varbel，2000）。纹理信息提取通常采用共生矩阵、傅立叶功率谱和纹理谱等方法。
（3）信息融合
多源数据融合研究也非常普及与深入，其技术方法涉及不同的数理知识（Jimen，et al.，1999；Pohl，1998；Robinson，et al.，2000；Price，1999；Gross et al.，1998），比如小波信息融合。应用面涉及非遥感数据（王润生，1992；朱亮璞，1994），如遥感数据与地化数据、物探数据的叠置与融合。这些方法一方面开阔了遥感的应用视野，另一方面也扩展了遥感的应用能力。
总的来说，多光谱遥感岩矿信息提取主要是基于图像灰度特征，即基于岩矿的反射率强度差异，采用一些数学变换方法，增强或突出目标信息，使之易于目视解译。在数据处理中，由于波段有限，未能有效地导入岩矿类别的光谱知识，其结果精度更多地取决于研究人员的经验。
2.高光谱方法研究进展
成像光谱技术是多光谱技术发展的飞跃，它是在对目标对象的空间特征成像的同时，对每个空间象元经过色散或分光形成几十个乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖。形成的遥感数据可以用“图像立方体（三维）”来形象描述，其中两维表示空间，另一维表征光谱。这样，在光谱和空间信息综合的三维空间内，可以任意地获得地物“连续”的光谱以及其诊断性特征光谱，从而能够基于地物光谱知识直接识别目标地物，并可进一步地获取定量化的地物信息。在地质应用中，矿物识别和信息处理技术可分为：①基于单个诊断性吸收的特征参数；②基于完全波形特征以及③基于光谱知识模型三大类型。
岩石矿物单个诊断性吸收特征可以用吸收波段位置（λ）、吸收深度（H）、吸收宽度（w），吸收面积（A）、吸收对称性（d）、吸收的数目（n）和排序参数作一完整地表征。根据端元矿物的单个诊断性吸收波形，从成像光谱数据中提取并增强这些参数信息，可直接用于识别岩矿类型。如IHS编码与吸收波段图（Kruse，1988）是利用连续法去除后的光谱图像，定义出波段吸收中心位置图像，波段深度图像以及波段半极值宽度图像，并分别赋予HS I 空间的明度（H）、强度（l）和饱和度（S），然后逆变换到RGB色度空间。从而根据色调差异进行矿物直接识别。在描述岩矿单个诊断性吸收特征参数中，吸收深度是一非常重要的特征指标而受到重视。如相对吸收深度图（RBD image，Relative absorption Band-depthimage）（Crowley，et al.，1989）采用比值运算来增强识别端元的吸收深度，即根据要识别端元的单个诊断性吸收峰的两侧肩部反射率之和，除以其谷中心邻近两侧对应波长的反射率之和的商图像，来表征端元矿物诊断性吸收峰的相对吸收深度。不同端元矿物的RBD图像，除象元本身比值大小代表了端元矿物存在的可能性外，通过进一步地诸如PC变换分析进行特征增强与选择来识别端元矿物。由于吸收峰的非对称性，采用RBD方法难以准确描述其特征。连续插值波段算法（CIBR，continuum interpolated band algorithm）（De Jong，1998）和光谱吸收指数图像（SAI，spectral absorption index image）（王晋年等，1996）与相对吸收深度图方法类似，但引入了对称度因子，使其对吸收特征的描述更为合理。CIBR是利用诊断性光谱吸收谷中心的辐射值，除以左右肩部的辐射值与吸收特征对称度因子之积的和，产生相应的商图像，用以增强不同矿物的诊断性吸收深度，进行矿物识别。SAI方法与CIBR类似，也是对单个吸收波形肩部的特征增加了对称度因子。上述方法类似于常规比值或彩色增强处理。与常规增强处理最大不同之处在于有机地融入端元矿物的光谱特征这一先验知识，针对性、目的性更明确。由于大气辐射对遥感数据中波谱特征的影响、光谱混合形成的光谱漂移和变异对单个波形的影响，使识别结果含有较大的干扰。
成像光谱最大的优势在于利用有限细分的光谱波段，去再现象元对应物的波谱曲线。这样，利用整个光谱曲线进行矿物匹配识别，可以在一定程度上改善单个波形的不确定性影响（如光谱漂移、变异等），提高识别的精度。基于整个波形的识别技术方法是在参考光谱与象元光谱组成的二维空间中，合理地选择测度函数度量标准光谱或实测光谱与图像光谱的相似程度。例如，光谱匹配（SM，Spectral matching）（Baugh，et al.，1998）利用岩矿光谱矢量的欧氏距离测度函数，即求图像象元光谱与参考光谱在光谱空间中的差异大小。距离愈小，表示图像端元光谱或待识别的端元光谱与来自实验室或野外实测的参考光谱之间拟合程度愈高。类似地，相似指数（SI，similarity index algorithm）（Fenstermaker，et al.，1994）是基于欧氏距离侧度，根据已知地物类型的图像象元平均光谱与未知图像象元光谱的波段差值平方和的均值大小来识别地物。以上两种方法比基于单个吸收波形参数识别技术可靠。但往往由于光谱数据分辨率的影响，其光谱的差异不明显，同时又因欧氏距离测度固有的缺陷而难以对地物进行准确分类与识别。光谱角识别方法（SAM，spectral angle mapper）（Ben-Dor，et al.，1994；Crosta，et al.，1998；Drake，et al.，1998：Yuhas，et al.，1992）是在由岩矿光谱组成的多维光谱矢量空间，利用一个岩矿光谱矢量的角度测度函数求解岩矿参考光谱端元矢量（r）与图像象元光谱矢量（t）的相似程度。参考端元光谱既可来自实验室、野外测量，也可来自已知类别的图像象元光谱。根据两者相似程度大小，识别与提取矿化蚀变信息。该方法的难点在于如何合理地选择阈值进行信息分割。不过，从已有应用的角度看，该方法简单易行、比较可靠。交叉相关匹配（Fer-rier，et al.，1999；Varder Meer，et al.，1997）是使用一个相关因子（r.）作为相似性指数，通过逐象元交叉相关匹配进行矿物识别。当参考光谱与检验光谱完全匹配时，其位置m=0；参考光谱向长波方向移动时，其m＜0。反之，m＞0。在RGB空间，分别赋予斜度（skewness），t检验值与相关因子以R，G，B；若在“0”匹配位置，其斜度、t检验值与相关因子（r.）均接近于“1”而显示为白色，从而识别出端元矿物。对于矿物的智能识别，往往也采用完全谱形。例如，Tetracord矿物识别软件是基于UNIX平台，利用光谱数据库中的光谱与图像光谱拟合从而自动进行识别矿物；王润生等（1999）根据矿物的完全波形，利用神经网络进行矿物自动识别。以上方法在具有大量已知地物光谱时适应性强。对图像地物识别更有用。但明显不足是由于实际地物光谱变异、获取数据受观测角以及颗粒大小的影响而造成光谱变化，对于整体光谱特征差别不太大的地物，准确匹配比较困难，造成岩矿识别与分析上的混淆和误差。
基于光谱模型的识别的技术方法是建立在一定的光学、光谱学、结晶学和数学理论之上的信号处理技术方法。它不仅能够克服上述方法存在的缺陷，而且在识别地物类型的同时精确地量化地表物质的组成和其他的物理特性。例如，建立在Hapke光谱双向反射理论基础之上的线性混合光谱分解模型（SMA/SUM）（Adams，et al.，1986；Mustard，et al.，1987；Roberts，et al.，1997；Sabol，et al.，1992；Settle，et al.，1993；Shipman，et al.；1987：Shimabukuro，et al.，1991；Smith，et al.，1985），可以根据不同地物或者不同象元光谱反射率响应的差异，构造光谱线性分解模型。一个象元内并非存在单一类型地物，而更多地由不同类型地物组成。因此，在大多数情况下，象元光谱并非为纯地物光谱的线性混合，而更多地表现为非线性。对于单散射，可作为线性模型分解，多散射则认为非线性混合。由于平均单散射反照率丰度主要依赖于成分含量不同而可以认为是线性混合（Mustard，et al.，1987）。这样，通过单散射反照率（SSA）转换，即可以利用算子W=（3r+6）r/（1 +2r）2，将非线性“线性化”，再进行光谱分解。Tompkins（1996）提出修正的光谱混合分析（MSMA）模型。该模型利用虚拟端元，采用一个阻尼最小二乘算法，根据一定的先验知识，有效地并最终可以选择亚像端元进行光谱分解，提高了SMA实用性。与SMA相比，MSMA最大的不同表现在：①端元以及其丰度均作为未知变量；②对数据组中所有象元同时求解。对于能量约束最小模型（CEM，constrained en-ergy minimization technique）（Farrand，et al.，1997；Farrand，et al.，1996；Resmini，et al.，1997）是在成像光谱图像序列中，运用一个目标区域（或ROI区域，region of insteresting）与象元光谱（ri）相关的权系数wk来描述象元向量的数字值y，从而进行特征选择与分解进行地物识别与信息提取。与混合光谱分解模型一样，该分解结果在一定程度上，不仅代表了识别象元的类型信息，而且有机地表示了其丰度比值。与混合光谱分解模型不同的是，该方法更多地依赖于目标区域的统计特征，但结果更精确。总之，这些方法更多地依赖光谱学知识与数理方法，在实际应用中由于难以确定特征参数或难以准确地描述光谱模型而限制了该类技术方法的应用。不过，由于该类方法在识别地物的同时量化物质组成，因此就其发展趋势而言，随着一系列技术的成熟与光谱学、结晶学等知识的深入发展，识别精度的改善与量化能力的提高，其应用将会越来越广泛。
国内也相继开展了一些成像光谱进行矿物直接识别应用试验，但由于国产传感器的性能尚不够完善，数据信噪比较低。但在定性岩矿识别方面取得了一定的收获。如甘甫平等（2000）利用基于波形特征组合的主成分分析有效地对河北张家口后沟金矿区进行了岩性划分；刘庆生（1999）利用对应分析提取出内蒙古某矿区的含金蚀变。在直接定量矿化识别、识别模型和识别谱系等方面都落后于美国等发达国家，相比还存在一定差距。
总之，岩矿光谱学机理研究、遥感信息提取基础与遥感信息提取方法技术研究，三者之间相辅相成，具有一定的对应关系。
遥感地物光谱应用基础与遥感影像信息提取技术研究随着遥感光谱成像技术的发展而发展，两者研究方向与趋势都主要集中在光谱特征知识与地物物理化学属性的关联以及光谱物理模型两大方面。对地物物化属性与光谱特征的相关性和对光谱物理模型的深入分析与研究可从不同的角度为遥感直接识别矿物、提取地物的分布规律、属性、物化性质以及进行地物深层次信息挖掘等提供理论基础支撑，推动遥感应用技术的发展。遥感地学应用的实用化与产业化是遥感地物光谱应用基础与遥感地物影响信息提取技术研究相互促进的结果。
地物光谱学机理研究、遥感信息提取基础与遥感信息提取方法技术研究的发展将导致三者的结合，并最终综合于遥感应用模型和技术集成中，以便充分利用各自的优势，提高遥感应用能力并增强对地质应用的理解，以及模拟、评估和预测地学发展的规律。
遥感原理与应用第一章 电磁波及遥感物理基础名词解释：1、 遥感 2、遥感技术 3、电磁波 4、电磁波谱 5、绝对黑体 6、绝对白体7、灰体 8、绝对温度 9、辐射温度 10、光谱辐射通量密度 11、大气窗口12、发射率 13、热惯量 14、热容量 15、光谱反射率 16、光谱反射特性曲线 填空题：1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由 、 、 、 、 、 、 等组成。2、绝对黑体辐射通量密度是 和 的函数。3、一般物体的总辐射通量密度与 和 成正比关系。4、维恩位移定律表明绝对黑体的 乘 是常数2897.8。当绝对黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向 方向移动。5、大气层顶上太阳的辐射峰值波长为 μm选择题：(单项或多项选择)1、 绝对黑体的 ①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。2、 物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系 ①反射率 ②发射率 ③物体温度一次方 ④物体温度二次方 ⑤物体温度三次方 ⑥物体温度四次方。3、 大气窗口是指 ①没有云的天空区域 ②电磁波能穿过大气层的局部天空区域 ③电磁波能穿过大气的电磁波谱段 ④没有障碍物阻挡的天空区域。4、 大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长的二次方成正比关系 ④与波长的二次方成反比关系 ⑤与波长的四次方成正比关系 ⑥与波长的四次方成反比关系 ⑦与波长无关。5、 大气米氏散射 ①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长无关。问答题：1、 电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成？它们有哪些不同点，又有哪些共性？2、 物体辐射通量密度与哪些因素有关？常温下黑体的辐射峰值波长是多少？3、 叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。4、 地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？5、 何为大气窗口？分析形成大气窗口的原因，并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。6、 传感器从大气层外探测地面物体时，接收到哪些电磁波能量？第二章 遥感平台及运行特点名词解释：1、 遥感平台 2、遥感传感器 3、卫星轨道参数 4、升交点赤经 5、轨道倾角6、近地点角距 7、地心直角坐标系 8、大地地心直角坐标系 9、卫星姿态角10、开普勒第三定理 11、重复周期 12、近圆形轨道 13、与太阳同步轨道14、近极地轨道 15、偏移系数 16、GPS 17、ERTS_1 18、LANDSAT_1 19、SPOT 20、IRS 21、CBERS 22、ZY_1 23、Space Shuttle 24、MODIS 25、IKONOS 26、Quick Bird 27、Radarsat 28、ERS 29、小卫星填空题：1、遥感卫星轨道的四大特点 。2、卫星轨道参数有 。3、卫星姿态角是 。4、遥感平台的种类可分为 、 、 三类。5、卫星姿态角可用 、 、 等 方法测定。6、与太阳同步轨道有利于 。7、LANDSAT系列卫星带有TM探测器的是 ；带有TM探测器的是 。8、SPOT系列卫星可产生异轨立体影像的是 ；可产生同轨立体影像的是 。9、ZY-1卫星空间分辨率为 。10、美国高分辨率民用卫星有 。11、小卫星主要特点包括 。12、可构成相干雷达影像的欧空局卫星是 。选择题：(单项或多项选择)1、 卫星轨道的升交点和降交点是卫星轨道与地球①黄道面的交点②地球赤道面的交点③地球子午面的交点。2、 卫星与太阳同步轨道指①卫星运行周期等于地球的公转周期②卫星运行周期等于地球的自转周期③卫星轨道面朝向太阳的角度保持不变。3、 卫星重复周期是卫星①获取同一地区影像的时间间隔②经过地面同一地点上空的间隔时间③卫星绕地球一周的时间。4、 以下哪种仪器可用作遥感卫星的姿态测量仪①AMS②TM③HRV④GPS⑤星相机。5、 问答题：1、 根据Landsat-1的运行周期，求该卫星的轨道高度。2、 根据Landsat-4/5的运行周期、重复周期和偏移系数，通过计算排出其轨道（赤道处）的分布图。3、 以Landsat-1为例，说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥感中的作用。4、 叙述地心直角坐标系与地心大地直角坐标系的差别和联系。5、 获得传感器姿态的方法有哪些？简述其原理。6、 简述遥感平台的发展趋势。7、 LANDSAT系列卫星、SPOT系列卫星、RADARSAT系列卫星传感器各有何特点？第三章 遥感传感器及其成像原理名词解释：1、遥感传感器 2、探测器 3、致冷器 4、红外扫描仪 5、多光谱扫描仪6、推扫式成像仪 7、成像光谱仪 8、瞬时视场 9、MSS 10、TM 11、HRV 12、SAR 14、INSAR 15、CCD 16、真实孔径侧视雷达17、合成孔径侧视雷达18、全景畸变 19、动态全景畸变 20、 静态全景畸变 21、距离分辨率22、方位分辨率23、雷达盲区24、角隅反射 25、粗加工产品 26、精加工产品27、多中心投影 28、多中心斜距投影填空题：1、MODIS影像含有 个波段,其中250米分辨率的包括 波段。2、RADARSAT-1卫星空间分辨率最高可达 ,共有 种工作模式。3、多极化的卫星为 。4、目前遥感中使用的传感器大体上可分为 等几种。5、遥感传感器大体上包括 几部份。6、MSS成像板上有 个探测单元;TM有 个探测单元。7、LANDSAT系列卫星具有全色波段的是 ,其空间分辨率为 。8、利用合成孔径技术能堤高侧视雷达的 分辨率。9、扫描仪产生的全景畸变，使影像分辨率发生变化，x方向以 变化，y方向以 变化。10、实现扫描线衔接应满足 。选择题：(单项或多项选择)1、 全景畸变引起的影像比例尺变化在X方向①与COSθ成正比②在X方向与COSθ成反比③在X方向与COS²θ成正比④在X方向与COS²θ成反比。2、 全景畸变引起的影像比例尺变化在Y方向①与COSθ成正比②与COSθ成反比③与COS²θ成正比④与COS²θ成反比。3、 TM专题制图仪有① 4个波段②6个波段③7个波段④9个波段。4、 TM专题制图仪每次同时扫描①6条扫描线②12条扫描线③16条扫描线④20条扫描线。5、 HRV成像仪获得的影像①有全景畸变②没有全景畸变。6、 SPOT卫星获取邻轨立体影像时，HRV中的平面镜最大可侧旋①10º②16º③27º④32º。7、真实孔径侧视雷达的距离分辨率与①天线孔径有关②脉冲宽度有关③发射的频率有关。7、 径侧视雷达的方位分辨率与①天线孔径有关②天线孔径无关③斜距有关④斜距无关。问答题：1、叙述侧视雷达图像的影像特征2、MSS、TM、ETM+影像各有何特点？3、有哪几种方法可以获得多光谱摄影影像？4、对物面扫描的成像仪为什么会产生全景畸变？扫描角为θ时的影像的畸变多大？5、叙述Landsat-1上的MSS多光谱扫描仪获取全球（南北纬度81°之间）表面影像的过程。6、TM专题制图仪与MSS多光谱扫描仪有何不同？7、SPOT卫星上的HRV推扫式扫描仪与TM专题制图仪有何不同？8、侧视雷达影像的分辨力、比例尺、投影性质和投影差与中心投影航空或航天像片影像有何不同？9、侧视雷达为什么要往飞机侧方发射脉冲并接收其回波成像？如果向飞机或卫星正下方发射脉冲并接收回波成像会是什么情景？10、简述INSAR测量高程的基本原理。第四章 遥感图像数字处理的基础知识名词解释：1、光学影像 2、数字影像 3、空间域图像 4、频率域图像 5、图像采样6、灰度量化7、BSQ 8、BIL 9、BMP 10、TIFF 11、ERDAS 12、PCI 13、3S集成填空题：1、光学图像是一个 函数。2、数字图像是一个 函数。3、光学图像转换成数字影像的过程包括 等步骤。4、图像数字化中采样间隔取决于图像的 ，应满足 （公式）。5、一般图像都由不同的 、 、 、 的周期性函数构成。6、3S集成一般指 、 和 的集成。选择题：(单项或多项选择)1、 数字图像的①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的③两者都是连续的④两者都是离散的。2、 采样是对图像①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化。3、 量化是对图像①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。4、 图像数字化时最佳采样间隔的大小①任意确定②取决于图像频谱的截止频率③依据成图比例尺而定。5、 图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为①32个②64个③128个④256个。6、 BSQ是数字图像的①连续记录格式②行、波段交叉记录格式③象元、波段交叉记录格式。问答题：1、 叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。2、 怎样才能将光学影像变成数字影像。3、 叙述空间域图像与频率域图像的关系和不同点。4、 叙述储存遥感图像有哪几种方法，列举2—3种数字图像存储格式，并说明其特点。5、叙述3S集成的形式和作用。第五章 遥感图像几何处理名词解释：1、 共线方程2、外方位元3、像点位移4、几何变形5、几何校正6、粗加工处理7、精加工处理8、多项式纠正9、间接法纠正10、直接法纠正11、灰度重采样12、最邻近像元重采样13、双线性内插14、双三次卷积15、图像配准16、数字镶嵌17、数字地面模型18、正射影像19、地理编码图象 20、DEM填空题：1、 分别写出中心投影，推扫式传感器（旁向，航向倾斜），扫描式传感器的共线方程表达式 ， ， ， 。2、 遥感图像的变形误差可以分为 和 ，又可以分为 和 。3、 外部误差是指在 处于正常的工作状态下，由 所引起的误差。包括 ， ， ， 等因素引起的变形误差。4、 传感器的六个外方位元素中 的变化对图像的综合影响使图像产生线性变化，而 使图像产生非线性变形。 5、 地球自转对于多中心投影影像产生像点位移在 方向上，位移量bb’= 。6、 TM卫星图像的粗纠正使用的参数有 ， ， ， 纠正的变形有 ， 。7、 遥感图像几何纠正的常用方法有 ， ， 。8、 多项式拟合法纠正中，项数N与其阶数n的关系 。9、 多项式拟合法纠正中，一次项纠正 ，二次项纠正 ，三次项纠正 。10、项式拟合法纠正中控制点的要求是 ， ， 。11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要 个控制点，二次项最少项需要 个控制点，三次项最少需要 个控制点。12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要 ，有 未知参数，最少需要 个控制点。13、常用的灰度采样方法有 ， ， 。14、数字图象配准的方式有 ， 。15、数字图像镶嵌的关键 ， ， 。16、在姿态角都为0的情况下，中心投影像片的投影差为 ，推扫式影像（HRV）的投影差为 ，扫描仪影像（MSS）的投影差 ，侧视雷达影像（SAR）的投影差 。17、灰度采样中，双线性内插的权矩阵采用 函数求取， 双三卷积的权矩阵采用 函数求取。选择题：(单项或多项选择)1、 垂直航线方向距离越远比例尺越小的影像是①中心投影影像②推扫式影像（如SPOT影像）③逐点扫描式影像（如TM影像）④真实孔径侧视雷达影像。2、 垂直航线方向距离越远比例尺越大的影像是①中心投影影像②推扫式影像（如SPOT影像）③逐点扫描式影像（如TM影像）④真实孔径侧视雷达影像。3、 真实孔径天线侧视雷达影像上高出地面的物点其象点位移（投影差）①向底点方向位移②背向底点方向位移③不位移。4、 逐点扫描式影像（如TM影像）上高差引起的像点位移（投影差）发生在①像底点的辐射方向②扫描方向。5、 多项式纠正用一次项时必须有①1个控制点②2个控制点③3个控制点④4个控制点。6、 多项式纠正用二次项时必须有①3个控制点②4个控制点③5个控制点④6个控制点。7、 多项式纠正用一次项可以改正图像的①线性变形误差②非线性变形误差③前两者。8、 共线方程的几何意义是在任何情况下①像主点、像底点和等角点在一直线上②像点、物点和投影中心在一直线上③ 主点、灭点和像点在一直线上。问答题：1． 叙述中心投影的航空像片,MSS多光谱扫描仪影像,SPOT的HRV推扫式影像和真实孔径侧视雷达图像的几何特征。2． 列出中心投影影像、推扫式影像（旁向和航向）、逐点扫描影像和侧视雷达影像的构像方程和共线方程表达式。3． 列出中心投影影像、推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的投影差公式，并说明投影差产生的像点位移各自不同点。4. 已知中心投影影像姿态产生的变形误差公式为推导出推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的像点位移公式。5． 叙述最邻近法、双线性内插、双三次卷积重采样原理（可作图说明）和优缺点。6． 两幅影像进行数字镶嵌应解决哪些关键问题？解决的基本方法是什么？7． 叙述多项式拟合法纠正卫星图像的原理和步骤。8． 多项式拟合法选用一次项、二次项和三次项，各纠正遥感图像中的哪些变形误差？9． 多项式拟合法平差后精度应控制在什么范围内？超限了怎么办？10．叙述共线方程法纠正SPOT卫星图像的原理和步骤。11．在几何纠正的重采样中，内插像元4*4图像亮度值矩阵为：在间接法纠正过程中，某地面点反算到原始像点的坐标值为（101.6 ,57.4）,利用最邻近法和双线性内插法求像点的亮度值。12．叙述数字图像镶嵌的过程。13．画出各个外方位元素变化引起的图形变化情况第六章 遥感图像辐射处理名词解释：1、辐射误差2、辐射定标3、大气校正4、图像增强 5、图像直方图 6、假彩色合成 7、密度分割 8、真彩色合成 9、假彩色合成 10、伪彩色图像 11、图像平滑 12、图像锐化 13、边缘检测 14、低通滤波 15、高通滤波 17、图像融合 18、直方图正态化 19、梯度算子 20、线性拉伸 21、拉氏算子 22、直方图均衡 23、邻域法处理 填空题：1、辐射传输方程可以知道，辐射误差主要有 ， ， 。2、常用的图像增强处理技术有 ， 。3、增强的常用方法有 ， ， ， ， ， ， 等。子4、直方图均衡效果 ， ， 。5、3*3的拉普拉斯算子 。6、图像平滑和锐化的关系 。 7、NDVI= 。8、图像融合的层次 ， ， 。9、HIS中的H指 ，I指 ， S指 。 图像融合的常用算法 ， ， ， ， 等。选择题：(单项或多项选择)1、 图像增强的目的① 增加信息量②改善目视判读效果。2、 图像增强①只能在空间域中进行②只能在频率域中进行③可在两者中进行。3、 从图面上看直方图均衡后的效果是①增强了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差②减弱甚至于淹没了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差③增强了占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差④减弱占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差。4、 标准假彩色合成(如TM4、3、2合成)的卫星影像上大多数植被的颜色是①绿色②红色③蓝色。5、 图像边缘增强采用①低通滤波②高通滤波。6、 消弱图像噪声采用①低通滤波②高通滤波。7、 图像融合前必须先进行①图像配准②图像增强③图像分类。8、 图像融合①必须在相同分辨率图像间进行②只能在同一传感器的图像间进行③可在不同分辨率图像间进行④可在不同传感器的图像间进行⑤只限于遥感图像间进行⑥可在遥感图像和非遥感图像间进行。 问答题：10、 根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么，11、 简述遥感数字影像增强处理的目的，例举一种增强处理方法，说明其原理和步骤。12、 什么是遥感图像大气校正？为什么要进行遥感图像大气校正？请以多光谱扫描仪（MSS）资料为例，说明大气校正的原理和方法。13、 以美国陆地卫星TM图像的波段为例，分别说明遥感图像的真彩色合成与假彩色合成方案。与真彩色合成图像相比，假彩色合成图像在地物识别上有何优越性？14、 叙述美国陆地卫星ETM图像分辨率30米的5、4、3波段影像与分辨率15米的全色影像进行融合的步骤和方法。15、 说明以下直方图的影像特征。第七章 遥感图像判读名词解释：1、遥感图像判读 2、景物特征 3、判读标志 4、几何分辨率 5、辐射分辨率6、光谱分辨率 7、时间分辨率 8、波谱响应曲线 9、热阴影 10、冷阴影11、雷达盲区 12、角隅反射 13、体散射 14、影像几何特性 15、影像辐射特性16、 地物光谱特征 17、地物空间特征 18、地物时间特征填空题：1、遥感图像信息提取中使用的景物特征有 。2、遥感图像空间特征的判读标志主要有 等。3、传感器特性对判读标志影响最大的是 等。4、光谱分辨率根据 三项指标来判定。5、热红外图像上的亮度与地物的 和 有关， 比 影响更大。6、 侧视雷达图像上的亮度变化与 等有关。选择题：(单项或多项选择) 1、 遥感图像的几何分辨率指 ①象元相应地面的宽度 ②传感器瞬时视场内观察到地面的宽度 ③能根据光谱特征判读出地物性质的最小单元的地面宽度。2、 热红外图像是 ①接收地物反射的红外光成的像 ②接收地物发射的红外光成的像。3、 热红外图像上的亮度与地物的 ①反射率大小有关 ②发射率大小有关 ③反射太阳光中的红外光强度有关 ④温度高低有关。4、 侧视雷达图像垂直飞行方向的比例尺 ①离底点近的比例尺大 ②离底点远的比例尺大 ③比例尺不变。问答题：1、 遥感图像判读主要应用景物的哪些特征？2、 何为传感器的空间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率？3、 叙述TM多光谱图像的几何特征和辐射特征。4、 叙述地物光谱特性曲线与波谱响应曲线之间的关系和不同点？（可作图说明）5、 举例说明为什么多光谱图像比单波段图像能判读出更多的信息？6、 叙述热红外图像的几何特征和辐射特征。7、 叙述侧视雷达图像的几何特征和辐射特征。第八章 遥感图像自动识别分类名词解释：1、模式识别 2、遥感图像自动分类了 3、统计模式识别 4、结构模式识别5、光谱特征向量 6、特征空间 7、特征变换 8、特征选择 9、主分量变换10、哈达玛变换 11、穗帽变换 12、生物量指标变换 13、标准化距离14、类间离散度15、类间离散度16、类内离散度17、判别函数18、判别边界19、监督法分类20、非监督法分类21、条件概率22、先验概率23、后验概率24、贝叶斯判别规则25、马氏距离26、欧氏距离27、计程距离28、错分概率29、训练样区 30、最大似然法分类 31、最小距离法分类32、ISODATA法分类33、混淆矩阵填空题：1、遥感图像上的地物在特征空间聚类的一般特点是 等。2、特征变换在遥感图像分类中的作用是 。3、遥感图像特征变换的主要方法有 等。4、特征选择的目的是 。5、标准化距离的公式 。6、马氏距离公式 ，欧氏距离公式 ，计程距离公式 。7、最大似然法分类判别函数 。8、分类后处理主要包括 ， 。选择题：(单项或多项选择)1、 同类地物在特征空间聚在①同一点上②同一个区域③不同区域。2、 同类地物在特征空间聚类呈①随机分布②近似正态分布③均匀分布。3、 标准化距离大可以说明①类间离散度大，类内离散度也大②类间离散度小，类内离散度大③类间离散度大，和/或类内离散度小④类间离散度小，类内离散度也小。4、 监督分类方法是①先分类后识别的方法②边学习边分类的方法③人工干预和监督下的分类方法。5、 两类地物的最大似然法分类判别边界在①两类地物分布概率相等处②两类地物均值的中值位置③其中一类地物分布概率的最大处。6、 ISODATA法分类的样区①尽量选在同一类别中②尽量包含所需识别的类别③类别是已知的④类别是未知的。问答题：1、 什么叫特征空间？地物在特征空间聚类有哪些特性？2、 作图并说明遥感影像主分量变换的原理和它在遥感中的主要作用。3、 叙述生物量指标变换的原理及其作用。4、 为什么要进行特征选择？列举几种特征选择的主要方法和原理。5、 叙述监督分类与非监督分类的区别。6、 叙述最大似然法分类原理及存在的缺点。7、 叙述最小距离法分类的原理和步骤。8、 叙述ISODATA法非监督分类的原理和步骤。9、 叙述图像增强中的平滑处理与分类后的平滑处理的异同点。10、述改善仅用光谱特征的统计模式识别自动分类的主要方法和基本原理。11、评价以下的混淆矩阵，并求出平均可信度和加权可信度。类 别 1 2 3 4 5 12345其它类 87.701.90010.4 083.10011.75.2 0092.301.95.8 1.013.7074.11.99.3 1.18.86.32.573.87.5 象元数 135 276 463 178 30512、根据下图中两类地物在一维特征空间中的分布，画出最大似然法、最小距离法的判别边界并分析和比较它们的错分概率。第九章 遥感技术的应用名词解释：1、卫星影像地图 2、DRG 3、DLG 4、GIS 5、同轨立体影像 6、邻轨立体影像 7、沙尘暴 8、海洋赤潮 9、地质构造 10、植被指数 11、森林立地条件12、臭氧空洞 13、土壤侵蚀 14、遥感考古 15、蓝冰填空题：1、 利用遥感图像修测地形图，修测的主要内容有 等。2、遥感图像制作影像图时控制点来源有 等。3、森林立地因子包括 等。4、多时遥感影像监测冰川流速的步骤是 等。选择题：(单项或多项选择) 1、 分辨率30米的TM影像，按规范要求的平面精度（图上0.5mm），适合制作哪种比例尺的影像图 ①1：10000 ②1：100000 ③1：500000。2、 按规范要求的平面精度制作卫星影像图，选控制点用的地形图比例尺，应比影像图的比例尺 ①大一个等级 ②小一个等级。问答题：1、 举例说明制作不同比例尺卫星影像地图时怎样选择遥感图像？2、 叙述遥感监测南极冰川流速和流量的基本方法。3、 中国南方草场三级分类的内容是什么？TM影像可能提取出哪些信息？4、 叙述遥感调查中国南方草场资源的基本方法。5、 叙
森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利（国家林业局西北林业规划设计院，遥感计算中心，西安710048）本文发表于＜陕西林业科技＞2005 No.1 P.27-29,55摘要：目前，多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。关键词：SPOT5 遥感数据，森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048)Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in China. Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data fusion. The complete steps of image processing for forest inventory are given.Key words: SPOT5 image data，forest inventory, data processing前言卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率（光谱和空间）、多时相、周期性、信息量丰富等特点，所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星（即SPOT5星）发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米（短波红外空间分辨率为20米），但全色波段空间分辨率达到2.5米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下，SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查，可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中，尤其，是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践，结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。1．SPOT5卫星遥感数据特点SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术，具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道，轨道高度约832Km，轨道倾角98.7o ，每天绕地球14圈多，重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能，使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪（HRG）、1台高分辨率立体成像装置（HRS）和1台宽视域植被探测仪（VGT）。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果，认为HRG的波段设置（见表1）足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。2．SPOT5数据的处理方法和过程SPOT5数据处理工作流程：2.1 遥感数据的订购订购数据时，用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号（PATH/ROW）。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差，间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据，比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察，用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据，但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。根据我们对SPOT5遥感数据的使用，对于森林资源调查，北方9，10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品，在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品，用户可根据自己的工作需要进行处理，同时也可减少费用。2.2 基础数据准备大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1：10000地形图和1：25000数字高程模型（DEM）。将1：1万地形图扫描，扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正，纠正精度控制在0.3毫米内。从测绘部门购买的1：1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影，而1：2.5万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时，将校正好的1：1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。对于没有1：1万地形图的地区，建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。2.3几何正射校正正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数，这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括：卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。以校正好的1：1万地形图为基准，在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时，应先进行全色波段数据校正，然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正，且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀，影像的边缘部分布要有控制点分布，同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定，根据我们的经验，一景60KmX60Km的SPOT5数据，一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果，在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。2.4 辐射校正用户购买的SPOT5的各级数据，数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正，即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况，用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响，清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa，g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像；f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。2.5 波段组合根据SPOT5数据波谱特征（表1），各波段分别记录反映了植被的不同特征方面：B4（SWIR）短波红外反映植物和土壤的含水量，利于植被水分状况和长势分析；B3（NIR）近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感；B2（RED）红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感；B1（VIS）可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米，使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰，例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。2.6 影像数据融合对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户，进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据（层）的特征，融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段，影像融合分为：像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息，应进行像元级的数据融合，将2.5米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样，根据数据融合的目的，即最大限度的突显森林植被信息，应选取B4、B3、B2和PAN波段，根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想：2.7遥感影像地图将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合，叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息，按1：1万地形图分幅生成1：1万纸质图作为外业手图。3. 结果和讨论3.1 几何精度利用SPOT5物理模型，采用1：1万地形图和2.5万DEM ，经过正射校正处理，可使影像的几何精度控制在2个像元内（<10米）,达到1：1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。3.2 波段选择对于没有全色波段的情况，SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中，林分类型信息提取是最为重要的环节，所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。3.3 融合效果融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率，丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性，提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。参考文献1．周成虎，杨晓梅，骆剑承等.《遥感影像地学理解与分析》，科学出版社，北京，2001，3-4.2．赵英时.《遥感应用分析原理与方法》，科学出版社，北京，2001.88-903．北京视宝卫星图像有限公司.《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》，2004，68-70.4．Christine Pohl. Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,51-52.21世纪遥感与GIS的发展来源： 李德仁 时间： 2005-08-11-23:09 浏览次数: 7921世纪遥感与GIS的发展李德仁（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉市珞瑜路129号，430079）摘要：在20世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测，并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上，为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中，遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。关键词：发展趋势；航空航天遥感；地理信息系统；对地观测中图法分类号：P208；P237.9随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展，人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想，并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通，为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶，遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术，迅速地成长起来。1 遥感技术的主要发展趋势1.1 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多（多平台、多传感器、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率）从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星（35000km）、太阳同步卫星（600—1000km）、太空飞船（200—300km）、航天飞机（240—350km）、探空火箭（200—1000km），并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像，EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m，进一步提高到Quckbird（快鸟）的0.62m，高光谱分辨率已达到5—6nm，500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOS AM-1（Terra）和EOS PM-1（Aqua）卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR，特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如，美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR，实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d，空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间，我国将全方位地推进遥感数据获取的手段，形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。1.2 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制确定影像目标的实地位置（三维坐标），解决影像目标在哪儿（Where）是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上，利用DGPS和INS惯性导航系统的组合，可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置（POS），从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级，在卫星遥感的条件下，其精度可达到m级。该技术的推广应用，将改变目前摄影测量和遥感的作业流程，从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成，可实现实时三维测量（LIDAR），自动生成数字表面模型（DSM），并可推算出数字高程模型（DEM）。美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪（SLA）安装在航天飞机上，企图建立基于SLA的全球控制点数据库，激光点大小为100m，间隔为750m，每秒10个脉冲；随后又提出了地学激光测高系统（GLAS）计划，已于2002年12月19日将该卫星IICESat（cloud and land elevation satellite）发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光（1064nm）和可见绿光（532nm）的短脉冲（4ns）。激光脉冲频率为40次/s，激光点大小实地为70m，间隔为170m，其高程精度要明显高于SRTM，可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号，通过测定多普勒频移，以精确解求卫星的空间坐标，具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度，精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道，3个坐标方向达到±5cm精度，对于SPOT 5和Envisat，可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素，直接进行无地面控制的正射像片制作，精度可达到±15m，完全可以满足国家安全和西部开发的需求。1.3 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化从影像数据中自动提取地物目标，解决它的属性和语义（What）是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上，影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术，基于统计和基于结构的目标识别与分类，处理的对象既包括高分辨率影像，也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大，数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。1.4 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化利用遥感影像自动进行变化监测（What change）关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大，周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现，实时自动化监测已成为研究的一个热点。自动变化监测研究包括利用新旧影像（DOM）的对比、新影像与旧数字地图（DLS）的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像（或数字地图）进行配准，然后再提取变化目标，这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行，实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器，将数据处理在轨完成，发送回来的直接为信息，而不一定为影像数据。1.5 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用“数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后，我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设，2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上，2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中，摄影测量与遥感将用来建设DOM（数字正射影像）、DEM（数字高程模型）、DLG（数字线划图）和CP（控制点数据库）。如果要建立全国1m分辨率影像数据库，其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率，其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。“数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题，涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面，有室内各种三维激光扫描与成像仪器，还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后，可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真，而且可以按照时间序列，将历史文化在时间隧道中再现，对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。1.6 全定量化遥感方法将走向实用从遥感科学的本质讲，通过对地球表层（包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层）的遥感，其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性，所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程，而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演，而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累，多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟，相信在21世纪，估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化，遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化，才可能真正实现自动化和实时化。2 GIS技术的主要发展趋势2.1 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2]GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段，目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求，形成了面向对象的数据模型和三库（图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库）一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化，更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台，以大型关系数据库（Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理，成为当前GIS技术的主流趋势。2.2 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化在传统的GIS中，空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前，空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD（level of detail）技术的多比例尺空间数据库，在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据，多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大，在显示不同比例尺数据时，可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用，真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛，已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等，基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外，可以同时拥有一个Cyber空间。2.3 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识GIS是以应用导向的空间信息技术，空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用，它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立，从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译，以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来，从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段，但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究，其应用前景是不可估量的。2.4 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业随着计算机通讯网络（包括有线和无线网）的大容量和高速化，GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库，将可提供全社会各行各业的应用需要。因此，联邦数据库和互操作（federal databases & interoperability）问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享，GIS规律功能模块的互操作与共享，以及多点之间的相同工作，这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费，而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件，这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。目前已兴起的LBS和MLS，即基于位置的服务和移动定位服务，突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关，成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户，若每人每月为MLS支付10元费用，全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来，地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务（geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime）。2.5 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]：（1）地球空间信息的基准，包括几何基准、物理基准和时间基准；（2）地球空间信息标准，包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全
森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利（国家林业局西北林业规划设计院，遥感计算中心，西安710048）本文发表于＜陕西林业科技＞2005 No.1 P.27-29,55 摘要： 目前，多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。 关键词：SPOT5 遥感数据，森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048) Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in China. Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data fusion. The complete steps of image processing for forest inventory are given.Key words: SPOT5 image data，forest inventory, data processing 前言 卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率（光谱和空间）、多时相、周期性、信息量丰富等特点，所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星（即SPOT5星）发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米（短波红外空间分辨率为20米），但全色波段空间分辨率达到2.5米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下，SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查，可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中，尤其，是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践，结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要，从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。 1．SPOT5卫星遥感数据特点 SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术，具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道，轨道高度约832Km，轨道倾角98.7o ，每天绕地球14圈多，重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能，使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪（HRG）、1台高分辨率立体成像装置（HRS）和1台宽视域植被探测仪（VGT）。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果，认为HRG的波段设置（见表1）足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。 2．SPOT5数据的处理方法和过程 SPOT5数据处理工作流程： 2.1 遥感数据的订购 订购数据时，用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号（PATH/ROW）。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差，间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据，比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察，用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据，但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。 根据我们对SPOT5遥感数据的使用，对于森林资源调查，北方9，10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品，在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品，用户可根据自己的工作需要进行处理，同时也可减少费用。 2.2 基础数据准备 大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1：10000地形图和1：25000数字高程模型（DEM）。 将1：1万地形图扫描，扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正，纠正精度控制在0.3毫米内。从测绘部门购买的1：1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影，而1：2.5万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时，将校正好的1：1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。 对于没有1：1万地形图的地区，建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。 2.3几何正射校正 正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数，这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括：卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。 以校正好的1：1万地形图为基准，在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时，应先进行全色波段数据校正，然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正，且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀，影像的边缘部分布要有控制点分布，同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定，根据我们的经验，一景60KmX60Km的SPOT5数据，一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果，在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。 2.4 辐射校正 用户购买的SPOT5的各级数据，数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正，即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况，用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响，清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa，g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像；f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。 2.5 波段组合 根据SPOT5数据波谱特征（表1），各波段分别记录反映了植被的不同特征方面：B4（SWIR）短波红外反映植物和土壤的含水量，利于植被水分状况和长势分析；B3（NIR）近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感；B2（RED）红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感；B1（VIS）可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米，使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰，例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。 2.6 影像数据融合 对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户，进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据（层）的特征，融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段，影像融合分为：像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息，应进行像元级的数据融合，将2.5米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样，根据数据融合的目的，即最大限度的突显森林植被信息，应选取B4、B3、B2和PAN波段，根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想： 2.7遥感影像地图 将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合，叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息，按1：1万地形图分幅生成1：1万纸质图作为外业手图。 3. 结果和讨论 3.1 几何精度 利用SPOT5物理模型，采用1：1万地形图和2.5万DEM ，经过正射校正处理，可使影像的几何精度控制在2个像元内（<10米）,达到1：1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。 3.2 波段选择 对于没有全色波段的情况，SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中，林分类型信息提取是最为重要的环节，所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。 3.3 融合效果 融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率，丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性，提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。 参考文献 1．周成虎，杨晓梅，骆剑承等.《遥感影像地学理解与分析》，科学出版社，北京，2001，3-4. 2．赵英时.《遥感应用分析原理与方法》，科学出版社，北京，2001.88-90 3．北京视宝卫星图像有限公司.《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》，2004，68-70. 4．Christine Pohl. Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,51-52.21世纪遥感与GIS的发展 来源： 李德仁 时间： 2005-08-11-23:09 浏览次数: 79 21世纪遥感与GIS的发展李德仁 （武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉市珞瑜路129号，430079） 摘要：在20世纪，人类的一大进步是实现了太空对地观测，即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测，并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上，为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中，遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。 关键词：发展趋势；航空航天遥感；地理信息系统；对地观测 中图法分类号：P208；P237.9 随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展，人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想，并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通，为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶，遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术，迅速地成长起来。 1 遥感技术的主要发展趋势 1.1 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多（多平台、多传感器、多角度）和三高（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率） 从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一，短短几十年，遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星（35000km）、太阳同步卫星（600—1000km）、太空飞船（200—300km）、航天飞机（240—350km）、探空火箭（200—1000km），并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等；传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等，它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像，EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。 卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m，进一步提高到Quckbird（快鸟）的0.62m，高光谱分辨率已达到5—6nm，500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星，具有220个波段，EOS AM-1（Terra）和EOS PM-1（Aqua）卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展，通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座，以及传感器的大角度倾斜，可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点，以及用INSAR和D-INSAR，特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性，SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如，美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR，实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d，空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间，我国将全方位地推进遥感数据获取的手段，形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。 1.2 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制 确定影像目标的实地位置（三维坐标），解决影像目标在哪儿（Where）是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上，利用DGPS和INS惯性导航系统的组合，可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置（POS），从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级，在卫星遥感的条件下，其精度可达到m级。该技术的推广应用，将改变目前摄影测量和遥感的作业流程，从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成，可实现实时三维测量（LIDAR），自动生成数字表面模型（DSM），并可推算出数字高程模型（DEM）。 美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪（SLA）安装在航天飞机上，企图建立基于SLA的全球控制点数据库，激光点大小为100m，间隔为750m，每秒10个脉冲；随后又提出了地学激光测高系统（GLAS）计划，已于2002年12月19日将该卫星IICESat（cloud and land elevation satellite）发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光（1064nm）和可见绿光（532nm）的短脉冲（4ns）。激光脉冲频率为40次/s，激光点大小实地为70m，间隔为170m，其高程精度要明显高于SRTM，可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。 法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号，通过测定多普勒频移，以精确解求卫星的空间坐标，具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度，精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道，3个坐标方向达到±5cm精度，对于SPOT 5和Envisat，可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素，直接进行无地面控制的正射像片制作，精度可达到±15m，完全可以满足国家安全和西部开发的需求。 1.3 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化 从影像数据中自动提取地物目标，解决它的属性和语义（What）是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上，影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术，基于统计和基于结构的目标识别与分类，处理的对象既包括高分辨率影像，也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大，数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。 1.4 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化 利用遥感影像自动进行变化监测（What change）关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大，周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现，实时自动化监测已成为研究的一个热点。 自动变化监测研究包括利用新旧影像（DOM）的对比、新影像与旧数字地图（DLS）的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像（或数字地图）进行配准，然后再提取变化目标，这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行，实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器，将数据处理在轨完成，发送回来的直接为信息，而不一定为影像数据。 1.5 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用 “数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后，我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设，2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上，2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中，摄影测量与遥感将用来建设DOM（数字正射影像）、DEM（数字高程模型）、DLG（数字线划图）和CP（控制点数据库）。如果要建立全国1m分辨率影像数据库，其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率，其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。 “数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题，涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面，有室内各种三维激光扫描与成像仪器，还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后，可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真，而且可以按照时间序列，将历史文化在时间隧道中再现，对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。 1.6 全定量化遥感方法将走向实用 从遥感科学的本质讲，通过对地球表层（包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层）的遥感，其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性，所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程，而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演，而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累，多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟，相信在21世纪，估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化，遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化，才可能真正实现自动化和实时化。 2 GIS技术的主要发展趋势 2.1 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2] GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段，目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求，形成了面向对象的数据模型和三库（图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库）一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化，更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台，以大型关系数据库（Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理，成为当前GIS技术的主流趋势。 2.2 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化 在传统的GIS中，空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前，空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD（level of detail）技术的多比例尺空间数据库，在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据，多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大，在显示不同比例尺数据时，可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用，真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛，已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等，基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外，可以同时拥有一个Cyber空间。 2.3 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识 GIS是以应用导向的空间信息技术，空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用，它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立，从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译，以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来，从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段，但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究，其应用前景是不可估量的。 2.4 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业 随着计算机通讯网络（包括有线和无线网）的大容量和高速化，GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库，将可提供全社会各行各业的应用需要。因此，联邦数据库和互操作（federal databases & interoperability）问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享，GIS规律功能模块的互操作与共享，以及多点之间的相同工作，这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费，而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件，这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。 目前已兴起的LBS和MLS，即基于位置的服务和移动定位服务，突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关，成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户，若每人每月为MLS支付10元费用，全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来，地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务（geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime）。 2.5 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系 笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]：（1）地球空间信息的基准，包括几何基准、物理基准和时间基准；（2）地球空间信息标准，包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全
写财务舞弊的方向可能比审计风险的更简单一些。主要是数据资料便于获取一些。
关于财务舞弊的分析，除了常规案例动因分析之外。还有基于GONE理论、风险因子理论、舞弊三角理论、冰山理论、委托代理理论、“圈钱”理论等6个理论框架下的分析方式。
而审计风险的案例型论文写作方向主要在于IPO审计风险、关联方审计风险、会计师事务所审计风险、企业并购审计风险等方面。
学习经济学方面的知识：
经济学只是适当的了解对我们的生活有很多帮助。如何下面介绍学习经济学方面的知识的方法：
1、可以自学经济学的相关理论，打好基础。
2、如果你有深厚兴趣，你可以阅读行为经济学相关的paper，深入研究。
3、不要受到错误或者片面的大众读物的影响。选择专业的书籍学习。
4、多了解最前沿的知识，多看专业的经济学类的杂志。
5、找一个好的老师，购买讲义，讲义和教材是不同的。
6、理解经济学的思维，弄清楚经济学的逻辑。
没有实际经验这个题目比较难写，因为行业性质和管理手段的不同，财务舞弊的手法多种多样。财务舞弊主要是管理不科学严谨造成的，缺少内部控制手段。
财务舞弊属于防范再现造假现象，防止税款流失兼顾市场平等方向。
从会计信息反映的角度来看，会计造假主要分为两种类型：会计事项造假和会计报表造假，前者是指通过、盗窃等手段，将公司资产变为个人所有或使用，后者则是通过故意谎报某些财务价值，造成增强获利能力的假象，从而欺股东和债权人等利害相关人。
简介
伪造或更改，财务报表舞弊是为了欺报告使用者而对财务报告中列示的数字或财务报表附注进行有意识的错报或忽略。
它包括：对财务报告据以编制的会计记录或凭证文件进行操纵；对财务报告的交易、事项或其余重要信息的错误提供或有意忽略；与数量、分类、提供方式或披露方式有关的会计原则的有意误用。