中国地质大学(武汉)研究生院硕士研究生入学考试地理信息系统与遥感原理考试大纲地理信息系统与遥感原理是地理学相关学科硕士研究生入学考试的专业基础科目。本考试大纲适用地理学、自然地理学、地质学类、第四纪地质学、地图学与地理信息系统、地理环境遥感、地图制图学与地理信息工程专业的初试、复试及加试的考试范围、内容及考试要求。考试大纲指定了该课程基本理论部分、方法技术部分和地学遥感应用部分的复习范围及其考试内容与要求。一、试卷结构（一）内容比例GIS 与遥感基础理论及基本知识 45%GIS 与遥感技术 30%GIS 与遥感应用 25%（二）题型比例概念或选择填空题 约 25%（40/150）简答题 约 40%（60/150）综合论述题 约 35%（ 50/150）以上比例仅供参考。二、考试内容及考试要求考试内容分为两个部分：地理信息系统基础知识和遥感导论基础。（一）地理信息系统基础考试内容：地理信息系统的基本概念、地理信息系统类型、地理信息系统组成、地理信息系统主要功能及应用考试要求：1、掌握数据、信息、空间数据、地图、地理信息、地理信息系统基本概念2、了解地理信息系统类型，掌握国内外几种主导地理地理信息系统软件3、掌握地理信息系统组成，包括硬件组成、软件组成4、掌握地理信息系统主要功能，了解掌握地理信息系统主要应用领域（二）空间数据结构考试内容：空间认知模型、空间实体模型、栅格数据的基本概念、栅格数据层的概念、栅格数据结构的表示、栅格数据的组织方法、栅格数据取值方法、栅格数据存储的压缩编码、实体式数据结构、拓扑数据结构、矢量与栅格数据结构的比较考试要求：1、了解空间认知过程、理解空间认知三层模型2、理解面向对象空间实体模型的概念，掌握点、线、面、体空间实体的特征3、掌握空间参照系的概念，掌握对象、对象类、要素、要素类、关系类等实体的表达及空间关系主要类型4、掌握栅格数据的基本概念、栅格数据层的概念5、理解一维及二维栅格数据结构的表示方法6、掌握栅格数据的组织方法和取值方法7、掌握链式编码、行程编码、块式编码、四叉树编码等栅格数据存储的压缩编码8、掌握矢量数据点、线和面实体的描述内容及坐标编码方法9、理解拓扑关系的概念，掌握拓扑数据结构编码方法10、掌握矢量与栅格数据结构的比较（ 三）GIS 的地理数学基础考试内容：地球椭球体、大地控制、地图投影的基本概念、地图投影的变形、地图投影的分类、 地图投影与 GIS 的关系、 GIS 中地图投影的配置与设计、正轴等角圆锥投影、高斯-克吕格投影、地图投影的转换考试要求：1、了解地球椭球体基本特征，掌握大地水准面、地理坐标、大地坐标、高程系、大地控制网基本概念2、掌握地图投影的基本概念及地图投影主要变形3、掌握地图投影的分类，掌握正轴等角圆锥投影、高斯-克吕格投影主要特点4、掌握 地图投影与 GIS 的关系、学会如何在 GIS 中进行地图投影的配置与设计5、掌握地图投影的转换方法，学会如何应用 GIS 软件完成地图投影的转换（ 四）地理信息系统数据输入考试内容：GIS 数据来源、数据规范化和标准化、 GIS 数据输入、 GIS 数据质量问题、GIS 误差来源考试要求：1、掌握 GIS 主要数据来源2、了解 GIS 数据规范化和标准化3、掌握空间数据和属性数据输入方法4、掌握 GIS 数据质量的概念及 GIS 数据质量问题5、掌握 GIS 误差来源（五）地理信息系统的数据处理考试内容：拓扑关系建立、空间数据的误差分析与校正、矢量数据压缩、图幅拼接处理、栅格数据与矢量数据的互相转换 考试要求：1、掌握多边形拓扑关系自动生成的过程2、了解空间数据的误差分析基本方法，掌握空间数据误差的几何校正的方法3、掌握矢量数据数据压缩方法4、掌握图幅拼接基本概念和基本方法5、掌握点、线、面栅格化的基本原理和算法6、了解点、线、面矢量化的基本原理和算法（ 六）空间数据管理考试内容：空间数据库、空间数据模型、空间数据管理、空间数据组织、空间数据引擎、空间索引、元数据 考试要求：1、了解数据库基本概念，掌握空间数据库概念2、了解传统的经典三大数据模型，掌握 GIS 面向对象数据模型3、掌握空间数据管理方式及各自优缺点4、掌握图形数据与属性数据连接的方法5、掌握空间索引概念，重点掌握 R 树索引和四叉树索引的基本原理和算法6、掌握空间数据引擎概念、原理及应用7、掌握元数据概念，理解元数据的作用、分类及内容（七）空间分析考试内容：空间分析的内容与步骤、空间度量算法、数据检索及表格分析、叠置分析、缓冲分析、网络分析 考试要求：1、掌握空间分析的内容与步骤2、了解空间度量基本算法3、掌握属性统计分析、数据重分类的方法，学会使用布尔逻辑运算、标准查询语言进行空间要素查询分析4、掌握矢量数据和栅格数据叠置分析的方法5、掌握缓冲分析的方法及相关的算法6、掌握网络数据模型基本概念，掌屋路径分析、资源分配、连通分析、选址等网络分析的基本功能及相关算法（八）数字高程模型考试内容：数字高程模型概念、数字高程模型特点、DEM 数据分布特征、 DEM 的表示方法、 TIN 的生成方法、 Grid 的生成、 DEM 的应用、DEM 分析的误差与精度考试要求：1、掌握数字高程模型概念，了解 DEM 数据分布特征2、掌握 DEM 主要表示方法， Grid 和 TIN 建立方法，Grid 和 TIN 主要特征，TIN 构建基本算法3、掌握网格化插值过程及空间插值主要方法4、掌握泰森多边形（Voronoi 图）和 Delaunay 三角网的概念，Delaunay三角网准则5、掌握 DEM 主要用途，学会利用 DEM 进行剖面、可视性、坡度、坡向、视场因子、粗糙度等分析6、了解 DEM 误差来源，掌握 DEM 误差分析的方法（九）网络地理信息系统考试内容：网络 GIS 概念、 网络 GIS 特点、 网络 GIS 体系结构、 网络 GIS 内容体系、分布式地理信息系统、 WebGIS 概念、分类与特点、 网络 GIS 发展趋势考试要求：1、掌握 网络 GIS 概念、 网络 GIS 特点及 网络 GIS 体系结构2、了解分布式 GIS 概念及分布式技术3、掌握 WebGIS 概念、分类与特点4、了解 网络 GIS 发展趋势（ 十）GIS 的输出与地图可视化考试内容：GIS 输出方式、 GIS 的图形输出设备、电子地图的定义、电子地图的种类、电子地图的特点、电子地图的设计、计算机地图出版系统考试要求：1、掌握 GIS 输出的主要方式，学会利用各种 GIS 的图形输出设备完成 GIS成果输出2、掌握电子地图的基本概念、电子地图的种类、电子地图的特点，学会如何设计电子地图3、了解计算机地图出版系统（十一）地理信息系统的发展趋势考试内容：互操作 GIS、GIS 的集成化、 GIS 的大众化和信息服务、 嵌入式 GIS、网格GIS、云计算、大数据、物联网考试要求：1、理解 GIS 互操作的概念、特点，了解 GIS 互操作组成及技术2、了解 GIS 的集成主要方式，深入掌握 3S（GIS、RS、GPS）集成原理、方法和技术3、掌握 嵌入式 GIS 概念、特点，了解 嵌入式 GIS 相关技术4、掌握网格 GIS 概念、特点，了解网格 GIS 相关技术5、掌握云计算、大数据及物联网相关概念（十二） 遥感概述考试内容：遥感基本概念、遥感技术系统、遥感技术分类、遥感技术的发展史、遥感技术及其应用的发展趋势。包括遥感定义、遥感信息科学的学科构成、遥感的主要技术特点、遥感技术系统的主要构成及遥感技术系统中信息获取、传输与接收、图像处理、信息提取、遥感过程及遥感应用概况。考试要求：1、 理解并掌握遥感的基本概念、特点、类型，了解遥感过程及其技术系统；了解遥感的发展与前景。2、理解遥感信息科学的学科构成及其与其他学科的关系，理解遥感学科在空间信息科学中的地位及其学科特点。3、 理解遥感科学在国民经济中的作用和技术应用优势。第二章 遥感物理基础考试内容：遥感物理基础中的电磁波和电磁波谱的概念，太阳辐射和地球辐射特征，近红外辐射特性、热红外辐射特性、黑体辐射定律、光波的反射、散射、透射、吸收，大气对电磁波辐射传输的影响与大气窗口，地物反射波谱特征与测量、典型地物（植被、土壤、水、岩石等）的波谱特征，色度学基础与彩色合成原理。 考试要求：1、理解并掌握电磁波、电磁波谱及电磁辐射定律等基本概念与专业术语；2、理解并掌握太阳辐射及大气对太阳辐射的影响；3、理解并掌握地球辐射与地物波谱；4、掌握反射率及反射波谱等基本概念，掌握常见地物反射波谱特征，理解环境对地物光谱特性的影响。5.理解并掌握色度学基础知识，掌握遥感图像的彩色合成原理及应用意义。第三章 遥感平台与遥感成像考试内容：遥感平台类型、航空遥感平台、航天遥感平台、摄影成像与中心投影、多波段扫描成像、热红外成像原理、微波成像原理、激光雷达成像原理、数码成像原理、遥感图像的光谱特性及其成像几何特征、常用卫星遥感图像（TM、ETM+、SPOT、CBERS、MODIS 等）的基本技术参数和各波段的主要应用范围、遥感图像的分辨率概念及其特征（空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率）。考试要求：1、 理解遥感平台分类知识，掌握各类遥感平台的运载工具运行特性及其成像原理；2、 理解并掌握可见光航空摄影遥感及中心投影成像基本原理，掌握中心投影图像的基本几何特性及其图像立体观察和测量方法；3、 理解并掌握多波段扫描成像、热红外成像原理及其图像的光谱特性，了解高光谱遥感图像及其地学应用的图像信息优势；4、 理解并掌握微波遥感成像原理及其图像特性，了解航空雷达遥感、航天雷达遥感的技术特点及其区别，雷达图像的分辨率特性；5、 了解目前常用的卫星遥感图像的传感器及其主要技术参数和各波段的主要应用范围；6、 了解激光雷达（Lidar）遥感图像的特征,激光雷达遥感的测高原理及其在三维成像中的应用；7、 掌握遥感图像分辨率的类型及各自的几何、物理特性，遥感图像分辨率在地学应用中的意义；8、 了解现代卫星遥感高分辨率图像的成像原理、图像特征、应用优势。第四章：遥感图像数字处理考试内容：遥感数字图像处理的基本概念、数字图像的预处理、图像几何变形及几何纠正、遥感图像辐射传输方程、遥感图像辐射纠正、常用大气校正的方法、图像增强处理、点域增强处理、空间增强处理、多光谱图像代数运算、图像变换、傅立叶变换、K-L 变换、K-T 变换、遥感图像数据融合处理及应用、图像信息提取、图像分类、遥感图像与地理信息的融合处理、栅格数据与矢量数据的数字处理特点。考试要求：1、理解并掌握数字图像的基本概念、数字图像处理的基本类型及其应用；2、理解遥感图像中的误差来源、几何误差与辐射误差、图像预处理的基本任务、目标与常用处理方法；3、理解遥感图像的大气纠正原理及其常用方法；4、理解遥感图像的几何纠正原理与常用方法，几何纠正中的灰度重采样方法及各自的优缺点；5、理解并掌握遥感图像增强处理的数学原理与常用方法，点域处理常用算法及其处理效果、空间域处理常用算法及其处理效果、多光谱图像代数运算的常用算法及其处理效果、频谱域处理常用算法及其处理效果；6、理解并掌握遥感图像变化处理原理及其常用方法、遥感图像的傅立叶变换原理及应用、多光谱图像的降维处理算法及应用、K-L 变换和 K-T 变换的数学原理及其应用、遥感图像的彩色变换处理及其常用方法；7、理解并掌握遥感图像数据融合算法及其应用方法、掌握常用的多卫星遥感平台图像数据融合处理方法，ETM 与 SPOT 图像的数据融合处理方法、全色光高分辨率图像与多波段图像的数据处理融合、遥感图像与地理数据的融合处理方法、地学多元数据与遥感图像数据融合处理方法；8、理解并掌握遥感图像分类原理与处理方法、非监督分类处理方法、监督分类处理方法、非监督与监督分类方法的结合处理；9、了解遥感图像信息提取的基本知识与常用处理方法，了解并掌握遥感图像地学专题信息提取的常用方法。第五章 遥感图像地学解译原理与方法考试内容：遥感图像目视解译原理、遥感图像的地学信息认知过程、目视解译方法及步骤、遥感图像地学解译标志、遥感图像地学解译标志的基本类型、解译标志的可变性和局限性考试要求：1、 理解遥感图像目视解译的基本原理，掌握目视解译及计算机解译（图像理解）的基本概念与相互关系；理解并掌握遥感图像识别的基本内容、图像识别色调、形态、位态、时态要素类型，理解遥感图像地学解译中的时间、地点、目标、变化 4 个基本问题；2、 理解并掌握地理目标的尺度与像元尺度的比例关系，要求掌握像元尺度变化对地学目标识别的影响因素；3、 了解遥感图像地学解译中的不确定性问题，包括位置不确定性、属性不确定性、时域不确定性、 “同物异谱”和“同谱异物”现象产生的不确定性、空间聚类中的不确定性、由混合像元现象产生的不确定性等；4、 理解并掌握遥感图像地学信息的认知过程及其基本知识；5、 理解并掌握遥感影像目视解译方法及步骤，了解直接解译发及间接解译法的图像信息差异性，掌握对比分析法、信息复合法、综合推理法、相关分析法的基本知识；6、 理解并掌握遥感图像解译标志的基本知识和建立图像解译标志的方法步骤；7、 理解并掌握遥感图像地学解译标志的基本类型，掌握图像图像色调、形态、阴影、地貌、纹理、植被、土壤、水系、水文、人类活动遗迹等基本标志信息及其图像识别特征；8、 理解并掌握遥感图像地学解译标志的可变性和局限性，理解产生其可变性与局限性的地理环境因素。 第六章 地学遥感的应用（资源与环境遥感）不同专业及学校在遥感概论课程中对地学遥感应用的教学大纲及其要点存在较大的区别。地学遥感涉及的基本内容也较复杂。本复习大纲对这一章的考试内容及要求的基本范围包括地貌遥感、土壤遥感、植被遥感、水资源及水环境遥感、土地资源遥感及城市地理遥感的基础理论、解译内容和方法技术。考试内容：地貌遥感：地貌遥感的图像解译标志、遥感影像地貌类型解译、河流地貌解译、冰川与冻土地貌解译、风成地貌解泽、岩溶地貌解译、黄土地貌解译、火山地貌解译；土壤遥感：土壤解译标志、遥感影像土壤解译方法；植被遥感：植物的光谱特征、植被指数与植被覆盖信息提取；水资源及水环境遥感：水体的光谱特征、地表水体解译标志、水资源遥感方法、水环境遥感方法；土地资源遥感：土地资源概述、土地利用类型及其图像标志、土地利用遥感调查方法、土地退化遥感调查方法、土地资源评价；城市地理遥感：城市遥感概述、城市地质遥感、城市环境遥感、大比例尺城市遥感调查；考试要求：