영상편집과 관련된 주요 변환 기법으로는 푸리에 변환, 발쉬 변환, 하다마드 변환, 호텔링(Hotelling, KL) 변환 등이 존재한다라는 점을 기억한다. 이들 변환은 수치영상을 다른 수학적 기저로 옮겨 주파수 성분이나 직교성 기반 정보를 분석하도록 돕는 방법이다라는 설명만 적어도 문제 해결에 충분하다. 또한 '특성 변환'과 같은 용어는 재료에서 존재하지 않는 용어로 분류 문제에서 오답 지문으로 쓰일 수 있다라는 사실을 확인한다.
영상을 재배열할 경우, 새로운 픽의 값을 인근 픽들을 이용해 추정하는 데 보간 기법을 적용한다라는 점을 설명한다. 보간법별로 사용하는 주변 화소 수는 최근린·근접(nearest-neighbor, proximal)=1개, 쌍선형(bilinear)=2×2=4개, 3차회선보간(cubic convolution)=4×4=16개로 구분되며 이 숫자가 출제 포인트가 되기 쉽다는 점을 숙지한다.
점대면 보간법에서는 각 관측점의 영향권을 구분해 값을 할당하는 방식들이 있다라는 점을 설명한다. 티센 다각형(Thiessen polygon)은 임의 지점의 값을 가장 가까운 관측점의 값으로 할당해 구역을 나누는 방법이며 유역 평균 강우량 산정에 많이 쓰인다는 사실을 기억한다라는 점을 강조한다. 역거리경중법과 Kriging은 거리나 통계적 가중치를 이용해 여러 관측값을 결합하는 방식이며 TIN은 삼각망으로 표면을 구성하는 방법이라는 구분이 필요하다라는 점을 명확히 한다.
원격탐사 자료 처리의 일반적 흐름은 자료수집→전처리→강조처리→분류처리→DB구축→GIS통합 순서라는 점을 설명한다. 강조처리는 분류처리보다 앞서 분류 정확도를 높이는 역할을 하므로 흐름의 순서를 혼동하지 않아야 한다라는 점을 숙지한다.
GIS와 영상처리의 기법 구분 문제에서는 기하보정용 변환식(Affine, Pseudo Affine, Helmert 등)과 통계적 변환(PCA 등)을 혼동하지 않아야 한다라는 점을 지적한다. PCA는 다중 밴드의 통계적 압축·차원 축소 기법으로 기하모델로 적당하지 않다는 것을 확인한다.