A.增加地物在图像平面上的纹理或几何等特征，提升不同类地物的可分性
B.基于光谱特征，通过增加模型的复杂程度达到有效分类的目的
C.扩充同分布的训练数据规模
D.通过正则化简化分类边界

A.模型过拟合是指把训练样本本身特点当做所有潜在样本都会具有的一般性质
B.分类器在训练数据上错误率很低，但在测试数据上的错误率仍然很高，此时模型很可能处于过拟合状态
C.分类器在测试数据上错误率很高就是处于过拟合状态
D.欠拟合是指模型在训练样本的一般性质尚未被学习器学好

A.地面控制点
B.像点坐标
C.POS数据
D.地面检查点

A.可见光遥感
B.近红外遥感
C.微波遥感
D.高光谱遥感

A.雪
B.水体
C.绿色植物
D.沙漠

A.太阳光实际上是由许多波长的电磁波混合而成的。
B.频率对应着波长，所以说某种电磁波的频率也就是告诉了它在真空中的波长。
C.不同波长的电磁波的成因是不同的，它们的粒子性和波动性也有差异。
D.可见光只是电磁波谱中非常狭窄的一部分，所以在太阳的电磁辐射中它们所占的能量份额最小。

A.遥感
B.地理信息系统
C.图像处理系统
D.全球定位系统

A.不同地物反射的电磁波不同
B.不同地物的颜色不同
C.不同地物的体积不同
D.不同地物的位置不同

A.不同的传感器
B.不同的运载工具
C.不同的波段和不同的遥感仪器
D.不同的电磁波

A.近红外
B.可见光
C.热红外
D.微波

A.TV摄像机
B.红外照相机
C.LandSat的多光谱扫描仪
D.SAR