课程详情
课程评价
spContent=遥感已从科学研究走向了大众生活,遥感数字图像处理可以帮助我们从遥感大数据中挖掘知识、获取信息。本课程主要讲述遥感数字图像处理的数据与方法基础、遥感数字图像质量改善、遥感数字图像信息提取与制图表达三大部分内容,为学员利用遥感数据解决科学研究与业务应用问题奠定坚实基础。
—— 课程团队
课程概述

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。


授课目标

【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,培养学生良好的学习与操作习惯;通过对遥感应用于各行业案例的介绍,培养学生关心专业发展,学会思考运用所学知识解决国计民生问题,增强应用专业知识服务国家发展的意识和社会责任感。

课程大纲
预备知识

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)

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证,可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询,或者访问 https://www.icourse163.org/verify,通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项:

1. 根据国家相关法律法规要求,认证证书申请时要求进行实名认证,请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后,系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

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、遥感学报等

4. 网上论坛,如:遥感类的学术论坛


常见问题

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