神经网络用于遥感图像分类有何优缺点？
题目
神经网络用于遥感图像分类有何优缺点？
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第1题：
遥感图像的硬分类与软分类的区别是什么？
正确答案: 根据一个像素被分到一个类还是多个类，可将遥感图像分类方法分为硬分类和软分类。图像上的一个像素只能被分到一个类的分类方法称为硬分类。传统的统计分类方法都是硬分类。硬分类有时可能不合理。因为有些像素可能同时具有两个类或多个类的性质。图像上的每一个像素可以同时被分到两个或两个以上类的分类方法，称为软分类，这时每个像素除了被分类外，还同时允许它在不同的两个或多个类中具有隶属概率或部分隶属值。这是对硬分类不合理一面的一种较合理的解决方式。 -
第2题：
遥感数字图像计算机解译是以遥感数字图像为研究对象，在计算机系统支持下，综合运用地学分析、遥感图像处理、模式识别与人工智能技术，实现地学专题信息的智能化获取的过程。其最终目的是实现遥感图像理解。其基础工作是遥感数字图像的计算机分类。
正确答案:正确 -
第3题：
遥感图像自动分类
正确答案: 按照决策理论方法，需从被识别的模式中，提取一组反映模式属性的测量值，并把模式特征定义在一个特征空间中，进而用决策的原理对特征空间进行划分。 -
第4题：
遥感图像处理第一步数据输入后进行的是（）
- A、几何纠正
- B、图像分类
- C、图像变换
- D、图像融合
正确答案:A -
第5题：
遥感图像的分类依据是（）
正确答案:地物光谱特征 -
第6题：
简述遥感图像分类流程。
正确答案:遥感图像分类流程如下：
（1）预处理：包括确定工作范围、多源图像的几何配准、噪声处理、辐射校正、几何精校正、多图像融合等。
（2）特征选取：包括特征选择和特征提取。特征选择是从众多特征中挑选出可以参加分类运算的若干个特征；特征提取是在特征选择以后，利用特征提取算法（如主成分分析算法）从原始特征中求出最能反映地物类别性质的一组新特征。
（3）分类：根据特征与分类对象的实际情况选择适当的分类方法。
（4）分类后处理：由于分类过程是按像素逐个进行的，分类结果图像中成片的地物类别分布区往往会出现零星的异类像素，其中许多是不合理的。因此，要根据分类的要求进行后处理工作。
（5）结果检验：对分类的精度与可靠性进行评价。
（6）结果输出：对于达到精度要求的分类图像，根据需要和用途，设置投影、比例尺、图例等制作专题图，或将数据转换为向量格式，供其它系统使用。 -
第7题：
何谡回热加热器？其分类有哪几种？各有何优缺点？
正确答案: 回热加热器是指从汽轮机的某些中间级抽出部分蒸汽来加热凝结水或锅炉给水的设备。
按传热方式的不同，回热加热器可分为表面式和混合式两种。混合式加热器通过汽水直接混合来传递热量，表面式加热器则通过金属受热面来实现热量传递。
混合式加热器可将水直接加热到加热蒸汽压力下的饱和温度，无端差、热经济性高，没有金属受热面，结构简单，造价低，便于汇集不同温度的汽水，并能除去水中含有的气体。但是，混合式加热器的严重缺点是，每台加热器的出口必须配置升压泵，这增加了设备投资，系统复杂，而且在汽轮机变工况运行时升压泵入口容易汽化。
表面式加热器由于金属受热面存在热阻，给水不可能被加热到对应抽汽压力下的饱和温度，不可避免的存在着端差。因此与混合式加热器比较，其热经济性低，金属耗量大、造价高。而且还要增加与之相匹配的疏水装置。但是，由表面式加热器所组成的回热系统简单，且运行可靠，因此得到广泛使用。 -
第8题：
问答题叙述遥感图像监督法分类的基本原理，请你设计一个完整的框架以实现遥感图像的监督法分类，指出每一步的功能。正确答案： 在事先知道样本区类别的信息的情况下对非样本数据进行分类的方法即监督法分类。其基本思想如下：
首先，利用已知的样本类别和类别的先验知识（可通过对分类地区的目视判读、实地勘测或结合ＧＩＳ信息获得），确定判别函数和相应的判别准则，这一利用一定数量的已知类别的样本的观测值求解待定参数的过程称之为学习或训练；
其次，将未知类别的样本的观测值代入判别函数；
最后，根据判别准则对该样本的所属类别做出判定。
监督法分类可分为七个主要步骤，具体功能如下：
1.确定感兴趣的类别数——用于确定要分类的地物，以建立这些地物的先验知识。
2.特征变换和特征选择——通过该项处理，即能减少参加分类的影像数，加快分类速度，又能满足分类需要，提高分类精度。
3.选择训练样区——选择合适的训练样区是获取正确的分类结果的必要条件，因为监督分类关于类别的数字特性都是从训练样区中获得的。训练样区选择时必须注意准确性、代表性和统计性三个问题。
4.确定判别函数和判别规则——利用训练样本的数据统计计算出判别函数的参数，以利用判别函数和攀比规则对其他非样本取得数据进行分类。
5.依据判别函数和判别规则对非训练样区进行分类。
6.对可能存在的误分目标进行人工干预改正。
7.对结果利用现有资料进行精度评价。解析： 暂无解析 -
第9题：
单选题遥感图像分类的主要依据是（）；遥感图像计算机分类的依据是（）A地物的光谱特征；遥感图像像素的相似度
B遥感图像像素的相似度；地物的光谱特征
C地物热辐射差异；遥感图像色彩相似度
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题提高遥感图像分类的主要对策有哪些？正确答案： 提高遥感图像分类的主要对策有以下几个方面：
（1）多种信息的综合利用：包括几何信息、纹理信息、地形信息等的综合利用。
（2）混合像素的分解处理：混合像素是遥感图像中较普遍存在的现象。尤其是低分辨率的卫星图像，一个像素覆盖的地面范围内往往包含一种以上的地物类别。这种混合像素的灰度值必为各组分图像灰度的混合值，传统的基于逐个像素的判别就会发生困难，有很大的不确定性，必须进行混合像素的分解处理
（3）分层分类与专家系统的应用：所谓分层分类就是模拟目视解译，对复杂图像进行多层次的分析判断，先把容易识别确定的地物提取出来，再针对彼此混淆的地类采用不同的判据进行区分，先易后难，由表及里，分层处理，逐步推进。遥感图像解译专家系统是模式识别与人工智能技术相结合的产物。应用人工智能技术，运用遥感图像解译专家的经验和方法，模拟遥感图像目视解译的具体思维过程，进行遥感图像解译。它使用人工智能语言讲某一领域的专家分析方法或经验，对地物的多种属性进行分析判断，确定类别。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题简述纹理信息在遥感图像分类中的应用。正确答案： 纹理特征有时也用来提高分类的效果，特别是在似无光谱特性相似，而纹理特征差别较大的场合，如树林与草皮，草皮的纹理比数目的纹理要细密的多，氮而这的光谱特性相似，这时候加入纹理信息辅助分析是比较有效的。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题神经网络用于遥感图像分类有何优缺点？正确答案： 神经网络方法具有如下优点：
（1）神经网络是模拟大脑神经系统储存和处理信息过程而抽象出来的一种数学模型，具有良好的容错性和鲁棒性，可通过学习获得网络的各种参数，无需像统计模式识别那样对原始类别做概率分布假设，这对于复杂的、背景知识不够清楚的地区图像的分类比较有效。
（2）在输入层和输出层之间增加了隐含层，节点之间通过权重来连接，且具有自我调节能力，能方便地利用各种类型的多源数据（遥感的或非遥感的）进行综合研究，有利于提高分类精度。
（3）判别函数是非线性的，能在特征空间形成复杂的非线性决策边界，从而解决非线性可分的特征空间的划分。
按照实用化要求衡量，神经网络还存在许多不足：
（1）对训练数据集的选择较为敏感；
（2）需要花费大量时间进行学习；相关的参数多且需不断调整，才能得到较好的分类结果；
（3）学习容易陷入低谷而不能跳出，有时网络不能收敛；
（4）很难给出神经元之间权值的物理意义，神经网络模型被认为是黑箱的解析： 暂无解析 -
第13题：
提高遥感图像分类的主要对策有哪些？
正确答案: 提高遥感图像分类的主要对策有以下几个方面：
（1）多种信息的综合利用：包括几何信息、纹理信息、地形信息等的综合利用。
（2）混合像素的分解处理：混合像素是遥感图像中较普遍存在的现象。尤其是低分辨率的卫星图像，一个像素覆盖的地面范围内往往包含一种以上的地物类别。这种混合像素的灰度值必为各组分图像灰度的混合值，传统的基于逐个像素的判别就会发生困难，有很大的不确定性，必须进行混合像素的分解处理
（3）分层分类与专家系统的应用：所谓分层分类就是模拟目视解译，对复杂图像进行多层次的分析判断，先把容易识别确定的地物提取出来，再针对彼此混淆的地类采用不同的判据进行区分，先易后难，由表及里，分层处理，逐步推进。遥感图像解译专家系统是模式识别与人工智能技术相结合的产物。应用人工智能技术，运用遥感图像解译专家的经验和方法，模拟遥感图像目视解译的具体思维过程，进行遥感图像解译。它使用人工智能语言讲某一领域的专家分析方法或经验，对地物的多种属性进行分析判断，确定类别。 -
第14题：
根据人参与程度不同，遥感图像的计算机分类方法包括（）分类和（）分类。
正确答案:监督；非监督 -
第15题：
简述遥感数字图像计算机分类的基本过程？
正确答案:（1）根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像，需考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量等。
（2）根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。
根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分类方法和算法。制定分类系统，确定分类类别。
（3）找出代表这些类别的统计特征
（4）为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性的训练场地进行采样，测定其特征。在非监督分类中，可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类，测定其特征。
（5）对遥感图像中各像素进行分类。
（6）分类精度检查。
（7）对判别分析的结果进行统计检验。 -
第16题：
遥感数字图像计算机分类有（）和（）两种方法，其区别在于（）
正确答案:监督分类；非监督分类；是否使用训练场地 -
第17题：
遥感图像分类的主要依据是（）；遥感图像计算机分类的依据是（）
- A、地物的光谱特征；遥感图像像素的相似度
- B、遥感图像像素的相似度；地物的光谱特征
- C、地物热辐射差异；遥感图像色彩相似度
正确答案:A -
第18题：
简述遥感图像计算机分类的基本过程
正确答案: 遥感图像的计算机分类，是以数字图像为研究对象的，在计算机系统支持下，综合运用地学分析、遥感图像处理、地理信息系统、模式识别与人工智能技术，对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析处理，依据其特征变量，将特征空间划分为互不重叠的子空间，把各个像元划归到各个子空间的过程。
1）根据图像分类目的的选取特定区域的遥感数字图像，需考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量等。
2）根据研究区域，收集、分析地面参考信息与有关数据。
3）根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分类方法和算法。
4）找出代表这些类别的统计特征。
5）为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性的训练场地进行采样，测定其特征。
6）对遥感图像中各像素进行分类。
7）分类精度检查。
8）对判定分析的结果进行统计检验。 -
第19题：
填空题遥感数字图像计算机分类有（）和（）两种方法，其区别在于（）正确答案： 监督分类,非监督分类,是否使用训练场地解析： 暂无解析 -
第20题：
填空题遥感图像分类的对象是原始遥感图像及各种变换之后的图像，采用（）或（）对变量特征空间进行划分来达到分类的目的。正确答案： 决策理论、统计方法解析： 暂无解析 -
第21题：
填空题遥感图像的分类依据是（）正确答案： 地物光谱特征解析： 暂无解析 -
第22题：
名词解释题遥感图像的分类正确答案： 遥感图像的分类（Classfication）是将图像所有的像元按性质分为若干类别（Class）的过程。分类的方法有监督分类和非监督分类解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题遥感图像的硬分类与软分类的区别是什么？正确答案： 根据一个像素被分到一个类还是多个类，可将遥感图像分类方法分为硬分类和软分类。图像上的一个像素只能被分到一个类的分类方法称为硬分类。传统的统计分类方法都是硬分类。硬分类有时可能不合理。因为有些像素可能同时具有两个类或多个类的性质。图像上的每一个像素可以同时被分到两个或两个以上类的分类方法，称为软分类，这时每个像素除了被分类外，还同时允许它在不同的两个或多个类中具有隶属概率或部分隶属值。这是对硬分类不合理一面的一种较合理的解决方式。解析： 暂无解析