遥感为人类认识宇宙世界提供了一种新途径和手段，遥感图像作为一种重要的信息源已被广泛应用于农业、林业、生态、环境、气象、全球变化以及人类活动监测等众多领域，“遥感数字图像处理”已成为地理信息科学、遥感科学与技术、资源环境科学等多个学科的重要专业基础课。
本课程从遥感数字图像处理流程及目的的角度出发，在对遥感图像获取及特性、图像数据存储与读取、空间域处理方法、变换域处理方法等数字图像处理基础知识讲解的基础上，针对遥感数字图像质量改善（辐射校正、几何校正、图像去噪声、图像增强）、空间目标及属性特征提取（感兴趣目标及对象提取、特征提取与选择）、信息提取与制图表达三大内容，由浅入深进行系统讲解。
在内容设计上，本课程特别强调从图像含义的角度来理解遥感数字图像处理各种算法的物理意义，尽量避免对数学公式的罗列与推导，而是借助生活中一些通俗易懂的案例来引导学员理解各种算法，其中不仅包括常用的经典方法，也包括近几年新提出的方法。在内容讲解上，本课程针对遥感数字图像处理中的具体问题，综合遥感原理和数字图像处理中的理论知识，借助遥感软件进行系统的实践训练，使学员掌握基本的遥感图像处理原理及操作过程，为学员将来从事遥感在资源、环境、生态、地理、空间信息等领域的研究和应用奠定基础。
【知识目标】 掌握遥感数字图像处理的系统性知识架构及经典算法原理，理解常用遥感数字图像处理算法的优缺点，了解遥感数字图像处理在资源、环境、生态、地理、空间信息等领域的应用，并能借助常用软件（如ENVI/IDL）实现遥感数字图像的一些常规处理，为利用遥感数据解决科学研究与业务应用问题奠定技术方法基础。
【能力目标】 通过线上慕课及教材学习，培养自学能力；通过构建系统的遥感数字图像处理知识架构、比较同类方法的优缺点，培养逻辑思维能力；通过遥感数字图像处理实践操作，培养学以致用的动手能力；通过遥感综合应用实践，培养知识迁移的综合应用能力。
【情感态度目标】 通过对各类遥感数字图像处理算法不断改进的介绍，培养学生勇于探索及精益求精的钻研精神；通过对实践中的不规范操作问题剖析，使学生养成良好的学习与操作习惯；通过对遥感应用于行业案例的介绍，使学生关心专业发展，学会思考运用所学知识解决国计民生问题，建立应用专业知识服务于国家发展的意识。
第0章 绪论
0.1 课程背景
0.2 课程概述
第0章 讨论题
第一部分：遥感数字图像处理的数据与方法基础
第1章 数字图像基础
1.1 图像与数字图像
1.2 数字图像获取时的基本参数
1.3 数字图像特征
1.4 数字图像输出时的基本参数
1.5 数字图像类型
第1章 实践操作视频
实操1.1 图像内容浏览
实操1.2 波段运算—以计算NDVI为例
第1章 讨论题
第1章 单元测验
第2章 数字图像存储与读取
2.1 信息在计算机上的存储原理
2.2 多波段数据存储方式
2.3 图像文件存储的基本信息
2.4 常见遥感图像文件存储格式
第2章 实践操作视频
实操2.1 图像元数据设置对图像读取的影响
实操2.2 ASCII格式图像文件数据读取
实操2.3 封装式存储的图像文件数据读取
第2章 讨论题
第2章 单元测验
第3章 空间域处理方法
3.1 空间域处理方法概述
3.2 数值运算
3.3 集合运算
3.4 逻辑运算
3.5 数学形态学运算
第3章 实践操作视频
实操3.1 图像空间范围裁剪
实操3.2 图像无缝镶嵌
第3章 讨论题
第3章 单元测验
第4章 变换域处理方法
4.1 变换域处理方法概述
4.2 主成分变换
4.3 最小噪声分离变换
4.4 缨帽变换
4.5 傅里叶变换
4.6 小波变换
4.7 颜色空间变换
第4章 实践操作视频
实操4.1 图像主成分变换
实操4.2 图像缨帽变换
实操4.3 图像颜色空间变换
实操4.4 图像傅里叶变换
第4章 讨论题
第4章 单元测验
第二部分：遥感数字图像质量改善
第5章 辐射校正
5.1 辐射校正概述
5.2 传感器校正
5.3 大气校正
5.4 地形及太阳高度角校正
第5章 实践操作视频
实操5.1 相对大气校正
实操5.2 FLASSH大气校正
第5章 讨论题
第5章 单元测验
第6章 几何校正
6.1 几何校正概述
6.2 几何校正原理
6.3 几何校正类型
6.4 图像配准与投影转换
第6章 实践操作视频
实操6.1 图像到图像的几何校正
实操6.2 具有已知几何信息的几何校正
第6章 讨论题
第6章 单元测验
第7章 图像去噪声
7.1 图像去噪声概述
7.2 常见噪声类型及其识别
7.3 空间域去噪声
7.4 变换域去噪声
第7章 实践操作视频
实操7.1 空间域图像去椒盐噪声方法对比
实操7.2 傅里叶变换去周期噪声
实操7.3 空间域与频率域去噪声对比
第7章 讨论题
第7章 单元测验
第8章 图像增强
8.1 图像增强概述
8.2 空间域图像增强
8.3 变换域图像增强
8.4 伪彩色处理
8.5 图像融合
第8章 实践操作视频
实操8.1 主成分变换图像增强
实操8.2 颜色空间变换图像增强
实操8.3 同态滤波图像增强
实操8.4 主成分变换图像融合
第8章 讨论题
第8章 单元测验
第三部分：遥感数字图像信息提取及制图表达
第9章 感兴趣目标及对象提取
9.1 感兴趣目标及对象提取概述
9.2 图像分割
9.3 二值图像处理
9.4 对象提取
第9章 实践操作视频
实操9.1 图像分割—水体掩膜图像制作
实操9.2 对象提取
第9章 讨论题
第9章 单元测验
第10章 特征提取与选择
10.1 特征提取与选择概述
10.2 特征提取
10.3 特征选择与特征组合
第10章 实践操作视频
实操10.1 空间纹理特征提取
实操10.2 距离度量法特征选择
第10章 讨论题
第10章 单元测验
第11章 遥感数字图像分类
11.1 遥感图像分类概述
11.2 训练样本选取和评价
11.3 分类方法
11.4 分类后处理
11.5 分类精度评价
第11章 实践操作视频
实操11.1 基于最大似然法的遥感图像土地覆盖分类
实操11.2 基于决策树方法的遥感图像土地覆盖分类
实操11.3 面向对象的遥感图像土地覆盖分类
第11章 讨论题
第11章 单元测验
第12章 遥感制图表达
12.1 遥感制图的基本要求
12.2 遥感制图流程
12.3 遥感制图表达案例
第12章 实践操作视频
实操12.1 遥感影像图制作
实操12.2 遥感专题图制作
第12章 讨论题
第12章 单元测验
先修课程（必修）：计算机基础；遥感原理或遥感概论
先修课程（可选）：科学计算语言（python、matlab、IDL等）、遥感图像处理软件（ENVI、ERDAS等）
1.单元测验（60％），每次测验从题库中随机抽选10道题，计5分。每单元测验允许尝试2次，取最高成绩。本课程一共有12个单元测验。
在每个测验截止期之后，大家可以在课程的讨论区讨论测验题目，但是在截止期之前，请勿讨论，尤其不要在课程以外的网络空间讨论，比如说把测验的答案发布到百度文库中。警示：考虑到未来的学员，维护课程学习的公平，需要大家共同遵守MOOC课程的这一通则要求。
2.课程讨论（10％），本课程每个教学单元均会发布2道讨论题，每参与一次讨论记2分。想获取满分的学生需要在课程的“讨论活动”中至少参与5个教学单元的讨论（每教学单元2道讨论题中任选1道），且讨论内容健康，言之有物，言之有理。
3.期末考试（30％），每份试卷从题库中随机抽选60道客观题（判断题、选择题），共30分，需要在90分钟内完成。
注意：要保证有90分钟的时间不被打扰地参加考试。网络不稳定的地区，请选择网速好的情况下测试。
采用百分制计分，60分及以上为“合格”，85分及以上为“优秀”。成绩“合格”者颁发普通证书，成绩“优秀”者颁发优秀证书。
平台不再支持免费电子证书，只提供认证证书（可查询验证的电子版和纸质版）。认证证书需要在课程结束并通过考核后根据需要进行申请，认证证书的收费标准为100元/份。
1. 朱文泉, 林文鹏. 遥感数字图像处理——原理与方法. 北京: 高等教育出版社, 2015
2. 朱文泉, 林文鹏. 遥感数字图像处理——实践与操作. 北京: 高等教育出版社, 2016
3. 中英文期刊：Remote Sensing of Environment、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、遥感学报、遥感技术与应用等
4. 网上论坛，如：遥感类的学术论坛
如果你是刚刚涉足遥感数字图像处理领域的初学者，且非常想学好遥感数字图像处理这门课程，我们给出以下三点建议供你参考：
1. 三轮次学习：短期内了解知识结构 → 有选择地剖析经典算法原理 → 系统化知识结构、并尝试实践应用
2. 跳出算法（尤其是数学公式）
3. 关注原理及解决问题的思路
教授
副教授
教授
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