工学
相似问题和答案
第1题：
简要说明ISODATA法的基本内容。
正确答案: ISODATA（iterativeself-organizing data analysis techniques algorithm），称为“迭代自组织数据分析技术”。前面所述的初始类别参数的选定方法，其所选的参数一般是比较接近的。他只是对图像进行了初始的判别，要将其调整为实际的基准类别参数，需要运用逐步趋近的算法。ISODATA算法就是这种类型。主要环节是聚类、集群的分裂和集群的合并等处理。
第—步：指定下列控制参数。
第二步：聚类处理。
第三步：类别的取消处理。
第四步：判断迭代是否结束。
第五步：类别的分裂处理。
第六步：类别的合并处理。
ISODATA法的实质是以初始类别为“种子”进行自动迭代聚类的过程，它可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，其各个参数也在不断地聚类调整中逐渐确定，并最终构建所需要的判别函数。
第2题：
请写出ISODATA的中文全称和步骤。
正确答案:迭代自组织数据分析算法
步骤：
1）初始化；
2）选择初始中心；
3）按一定规则（如距离最小）对所有像元划分；
4）重新计算每个集群的均值和方差，按初始化的参数进行分裂和合并；
5）结束，迭代次数或者两次迭代之间类别均值变化小于阈值；
6）否则，重复3-5；
7）确认类别，精度评定。
第3题：
试从权力配置不同的角度来划分地方政府，并简要阐述其典型案例（取一个即可）的主要内容及必要性。
（1）议行合一体制的地方政府。在决议权和执行权配置上，或者决议权和执行权由同一地方国家权力机关行使，或者由地方国家权力机关及由其产生并对其负责的行政机关分别行使。依据决议权和执行权配置的差异，议行合一体制的地方政府又分为：绝对议行合一体制的地方政府：英国的议会委员会制、美国的委员会制。相对议行合一体制的地方政府：美国的议会经理制、德国的市行政主任制
（2）议行分立体制的地方政府。它的决议权和执行权交由两个不同的机关分别行使，而行政权由承担执行权的机关行使。在实际运作中又可分为：绝对议行分立体制的地方政府：美国的强市长议会制、日本政府的权力配置。相对议行分立体制的地方政府：法国市长议会制
第4题：
试简要阐述区域地质遥感调查的工作程序和工作内容。
正确答案: （1）准备工作阶段
（2）初步解译和编制遥感地质略图
（3）野外调查阶段——检查和验证
（4）室内综合研究与验收——成图与总结阶段
（5）审查验收阶段
第5题：
试简要阐述地质解译中先易后难，循序渐进解译原则的具体应用。
正确答案: ①由宏观到微观，由浅入深
②由已知到未知，从比较了解的地段入手，向较陌生的地段推进
③先解译影像清晰部分，后解译模糊部分
④先山地后平原
⑤先构造，后岩性
⑥先断裂，后褶皱
⑦先线性构造，后环形构造
⑧先岩浆岩，后沉积岩，再变质岩
⑨先解译显露的，后解译隐伏的
第6题：
试简要阐述遥感影像增强的目的和类型。
正确答案:目的：突出图像中的有用信息，扩大不同影像特征（亮度值）之间的差别，以提高对图像的解译和分析能力，使之更适合实际应用。
类型：按照主要增强的信息内容可分为：
①波谱特征增强：突出不同地物之间波谱特征的差别
②空间特征增强：突出空间形态特征、边缘、线条、纹理结构特点
③时间信息增强：提取多时相图像中波谱与空间特征随时间变化的信息
按照参加处理运算的波段影像数目可分为：
①单波段图像增强：对单一波段数据处理，如反差扩展
②多波段图像增强：对多个波段数据处理，如彩色合成从作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。
空间域增强是在图像的空间变量范围内进行的局部计算，使用空间二维卷积方法，直接对图像各像素进行处理；
频率域增强是采用傅立叶分析方法，通过修改原图像的傅立叶变换实现滤波，即对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像。
从图像处理的数学形式看：点处理（点运算）和邻域处理.
第7题：
试简要阐述沉积岩的波谱色调及图形特征。
正确答案: 1）对于沉积岩的波谱特征，岩石的矿物成分和岩石风化面的颜色是最关键的因素。一般情况下，以浅色矿物为主，岩石风化面颜色较浅的岩石，其反射率偏高，色调较浅；以暗色和杂色矿物成分为主，三价铁胶结物较多，岩石风化面颜色较深的岩石，其反射率偏低，色调较深。
2）沉积岩的主要构造特征是成层性，具有层理，因而在各种遥感图像上，普遍呈现为条带状、条纹状。即为深浅不同的色调、水系、地貌的直线形－曲线形的相似（平行）形条带。
第8题：
在k-means或kNN，我们常用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离，有时也用曼哈顿距离，请对比下这两种距离的差别
欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为：
欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性(即各指标或各变量量纲)之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此，欧氏距离适用于向量各分量的度量标准统一的情况。曼哈顿距离，我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里得空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。例如在平面上，坐标(x1, y1)的点P1与坐标(x2, y2)的点P2的曼哈顿距离为：
要注意的是，曼哈顿距离依赖座标系统的转度，而非系统在座标轴上的平移或映射。当坐标轴变动时，点间的距离就会不同。通俗来讲，想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗?显然不是，除非你能穿越大楼。而实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”，这也是曼哈顿距离名称的来源， 同时，曼哈顿距离也称为城市街区距离(City Block distance)。曼哈顿距离和欧式距离一般用途不同，无相互替代性。
第9题：
试简要阐述缨帽变换相对于主成分变换具有的特点。
正确答案: 特殊的线性变换；与主成分变换的区别是，变换以后还有残余的相关，并将波谱特征和自然景观属性联系起来。
第一特征为亮度，反应总体辐射率的综合效果，并仅仅与影响总体反射率的物理过程有关；
第二特征为绿度，可见光植被吸收和近红外植被反射的综合响应；
第三特征为湿度，是可见光、近红外的反射能量总和与两个中红外波段反射量的差值，反应水分条件，特别是土壤的湿度状态。
第10题：
试简要阐述ISODATA对比K-MEANS的不同点。
正确答案:它与K－均值算法有两点不同，第一，它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值，而是在每次把所有样本都调整完毕之后才重新计算一次各类样本的均值，前者称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法；第二，ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。