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摘要：遥感数字图像处理是遥感科学与技术专业的一门核心课程，其实践教学是一个非常重要的环节。在遥感数字图像处理实践教学过程中，以Landsat TM、ETM+、SPOT、IKONOS和GF1等光学图像作为处理数据，结合遥感数字图像处理的经典方法，构建了七个实践模块，分别为图像处理的基本操作、图像合成与显示增强、图像校正、图像变换、图像滤波、图像分割和图像分类。针对实践过程中数据、方法和模块内容三个方面存在的问题进行深入探讨，并提出对应的改革方法，以加深学生对遥感数字图像处理理论知识的理解，使学生更好地掌握遥感数字图像处理流程，进而提升本科教育教学质量。
关键词：遥感科学与技术；遥感数字图像处理实践；教学改革
本文引用格式：王玉.遥感数字图像处理实践教学改革探讨[J].教育现代化,2020,7(47):59-61.
Research on Teaching Reform of Remote Sensing Digital Image Processing Course
WANG Yu
(School of Surveying and Mapping Geographic Information of Guilin University of Technology,Guilin Guangxi)
Abstract:Remote sensing digital image processing is a core course of remote sensing science and technology,and its practical teaching is a very important part.In the practical teaching procedure of remote sensing digital image processing,optical images(such as Landsat TM,ETM+,spot,IKONOS,GF1 and so on)are considered as processing data.The classical methods of remote sensing digital image processing are combined,and seven practical modules are constructed,which are basic operations of image processing,image synthesis and display enhancement,image correction,image transformation,image filtering,image segmentation and image classification.This paper discusses the problems existed in data,methods and module contents of the practice,and proposes the corresponding reform methods.It can deep students’understanding in the theoretical knowledge of remote sensing digital image processing,and make students know the process of remote sensing digital image processing.Further,it can improve the quality of undergraduate education and teaching.
Key words:Remote sensing science and technology;Remote sensing digital image processing practice;Teaching reform
一引言
遥感数字图像处理是遥感科学与技术专业的一门核心课程，其实践教学是一个非常重要的环节[1]。在遥感数字图像处理实践教学过程中，包括以下几个模块[2]。
（一）图像处理的基本操作
在图像处理的基本操作模块中，包括的实践内容有：a)合并Landsat TM数据的7个单波段文件，将合并的文件格式设为BSQ格式，根据数据资料编辑合并的遥感图像Landsat TM的头文件；b)在合并的Landsat TM图像中选择空间和光谱子集，并对其图像子集进行重采样；c)对合并的Landsat TM图像进行统计计算和纹理特征获取；d)对其图像空间、光谱空间和特征空间进行连接。
（二）图像合成与显示增强
本模块包括的实践内容有：a)根据第一模块合成的图像和其地物特征进行合成，图像合成包括伪彩色合成、真彩色合成和假彩色合成；其中，利用密度分割、选择不同的级别参数对单波段图像进行伪彩色合成，并对比其结果。b)对第一模块合成的Landsat TM图像进行窗口图像拉伸、交互拉伸、图像均衡化和图像规定化等单波段遥感图像的显示增强操作，并利用直方图进行多波段遥感图像的显示拉伸增强。
（三）图像校正
在图像校正模块中，需实现对Landsat TM图像进行辐射校正和几何校正。在辐射校正中，包括a)计算大气顶面反射率：利用辐射定标参数，计算大气顶面反射率；b)相对大气校正：使用直方图方法和暗像元法进行相对大气校正；c)基本模型的大气校正：使用FLAASH模型进行大气校正，使用QUAC方法进行快速大气校正；d)DEM进行辐射的地形校正；e)校正结果进行对比：对校正结果的光谱和统计参数进行对比分析。在几何校正中，几何精校正最为重要，包括图像-地图几何精校正和图像-图像几何精校正。其中，图像-地图方式是使用地图作为标准参考图像，对待处理遥感图像进行校正，而这些参考图像一般包含地区的基础地理信息，或全要素。图像-图像方式是以其它遥感图像为参考图像，对待处理的遥感图像进行校正；如果参考的遥感图像不具有投影，则将校正操作称为相对校正。
（四）图像变换
本模块包括的实践内容有：a)根据SPOT全色图像中的特征和傅里叶变换设定滤波器，消除该全色图像中水体部分的条纹；b)对Landsat TM图像进行主成分变换，消除该TM图像中的噪声，并解释主成分变换后的Landsat TM图像；3)利用KT变换实现Landsat图像合成，并解释合成图像中的地物信息；4)利用波段运算产生不同波段的组合；5)利用颜色变换进行TM图像的合成和ETM+图像的融合。
（五）图像滤波
在图像滤波模块中，需根据地物特征有针对性地进行IKONOS全色图像和TM图像的平滑和锐化，包括：a)在图像平滑操作中，利用低通滤波、中值滤波和高斯低通滤波对第一模块中合成的Landsat TM和IKONOS图像进行去噪；b)在图像锐化操作中，利用梯度算子中的罗伯特梯度算子和Sobel梯度算子进行锐化，并对第一模块合成的Landsat TM图像进行定向滤波。
（六）图像分割
本模块的实验内容包括：a)利用直方图和当前像素值工具比较彩色图像中兰花在各通道上的灰度值差异，确定兰花与周围地物最大差异的通道或通道组合，进而将彩色图像中的兰花提取出来；b)在第一模块中合成的Landsat TM图像中，选择水体与其它目标地物差异做大的波段或波段组合，构造合适的波段表达式生成新的遥感图像，并使用阈值进行水体提取；c)利用拉普拉斯算子提取高分辨率遥感图像（如IKONOS全色遥感图像）的线性地物信息；d)对高分辨率IKONOS全色图像进行二值或灰度形态学处理，并对彩色图片进行彩色形态学处理；e)提取第一模块合成的Landsat TM图像中的某一单波段水体，然后对提取的水体图像进行形态学的腐蚀处理，并对形态学处理后的图像进行密度分割，进而实现遥感图像的区域标识；f)对水体提取图像的分割结果进行栅格矢量化。
（七）图像分类
本模块的实验内容包括：a)从第一模块的合成Landsat TM图像中选择三个波段进行彩色合成，并利用ISODATA非监督分类方法对合成后的彩色遥感图像进行分类；b)构建地物类别的ROI，选择平行管道法和最大似然法对非监督分类中待处理的彩色遥感图像进行监督分类，并利用规则图像调整分类结果；c)分类后处理：包括给类别赋予颜色、多数/少数分析、类别集群（类别巨块）、类别筛选和分类结果矢量化。
本文针对上述七个模块中存在的问题与不足进行深入探讨，提出其对应的改进方法，旨在提高遥感数字图像处理实践效果，加强学生在遥感数字图像处理方面的动手能力，加深学生对遥感数字图像处理理论知识的理解，为今后学生就业奠定良好的基础。
二 实习过程中存在的问题
图像处理实践教学环节过程与成果进行分析总结，发现在教学过程中主要存在以下几个问题。
（一）实践中缺少国内外新兴的光学遥感数据
实习数据主要包括TM、SPOT和IKONOS遥感图像数据。而随着遥感技术的不断发展，近年来国内外成功发射了高分系列卫星、Sentinel-2A卫星等，这些卫星提供新兴的光学遥感数据，如Sentinel-2A遥感数据中有三个红边范围的波段[3]，这是当前唯一一个卫星能实现的。这些数据对于当今社会需求有着更深的意义，但在我们遥感数字图像处理实践中却没有包含这些光学遥感数据。学生对这些新的遥感数据不了解，不能灵活地运用ENVI软件处理这些数据。在今后工作中，单位所需要的是了解并能灵活处理国内最新遥感数据的工作人员，这将导致我们的学生在遥感数字图像处理方面的技能不能灵活地解决将来工作中遇到的问题。
（二）实践内容滞后于遥感技术的发展现状，缺乏创新性
如在图像变换实践中，分别采用傅里叶变换、主成分变换、KT变换和颜色变换对遥感图像进行处理。选择的变换都是经典变换，但是滞后于现有的图像变换技术。作为图像变换的新型技术之一，多尺度变换技术日益成熟，可有效解决傅里叶变换不能描述图像的时域局部特征及非平稳信号中的突发性等问题。为了解决傅里叶变换存在的问题，提出了小波变换和曲波变换等克服了傅里叶变换的缺点，具有多分辨率、多尺度分析的特性；小波变换和曲波变换作为图像变换中新型的、具有代表性的方法，已被广泛地应用到遥感图像处理中[4]，而我们的遥感数字图像处理实践中却没有这些新型的图像变换技术。故实践内容滞后于遥感技术的发展现状，缺乏创新性。
（三）ENVI软件中部分方法难以适应今后的遥感数据处理需求
随着遥感技术的不断发展，遥感图像的分辨率越来越高。与中低分辨率的遥感图像相比，高分辨率遥感图像的细节越来越清晰，同质区域的差异性越来越大，异质区域的差异性越来越小[5]。目前，遥感图像的空间分辨率已经达到亚米级，今后其空间分辨率会更高。而ENVI软件中部分方法虽能较好地处理中低分辨率的遥感图像，但对于高分辨率遥感图像，这些方法已无法满足其处理需求。
三改革方法
针对遥感数字图像处理实践中数据、内容和方法三个方面存在的问题进行深入探讨，提出对应的改革方法，以加深学生对遥感数字图像处理理论知识的理解，使学生更好地掌握遥感数字图像处理流程，进而提升遥感科学与技术专业本科教育教学质量，为学生未来更好地融入社会、适应遥感技术的不断发展奠定良好的基础。
1.在遥感数字图像处理实践教学中加入国内外最新的光学遥感数据，使学生今后能更好地适应遥感技术发展，更快地融入工作。为了让学生们能够深入了解国内外最新光学数据，指导教师首先应该指导同学们去国内外数据网站下载最新的光学数据；并在遥感数字图像处理实践过程中选择这些最新的光学遥感数据进行实践教学，让我们的学生深入了解国内外这些最新数据，并掌握其处理方法，进而能根据实际情况灵活运用遥感数字图像处理技术解决遇到的问题。
2.在遥感数字图像处理实践教学中引入最新的相关实践内容，紧随遥感技术的发展现状。针对不同模块的实践，指导教师应通过阅读多本教材及参考文献，总结一些经典及最新的课程内容，并将这些内容融入到遥感数字图像处理实践教学中。如在图像变换模块中，应将新型的小波变换和曲波变换内容引入到其实践教学中。因此，指导教师应时刻关注遥感数字图像处理技术的发展动态，总结最新的内容并将其融入到遥感数字图像处理实践中，以提升学生今后在工作中的竞争力[6-8]。
3.在遥感数字图像处理实践教学中加入编程教学，以达到遥感数字图像新方法的实现，进而满足光学遥感数据的处理需求。目前遥感图像的空间分辨率已达到亚米级，高分辨率遥感图像中地物目标细节特征更加突出、几何结构信息丰富、地物的几何形状更加精确、地物目标的纹理和细节等信息更加明显。ENVI软件的部分方法已无法满足现有的高分辨率遥感图像处理需求。为此，应在遥感数字图像处理实践教学中加入编程教学，如IDL、Python和MATLAB语言编程。根据最新方法的工作原理，可以通过IDL、Python和MATLAB语言编程，实现最新方法，以满足高分辨率遥感图像处理需求。
四 结语
为了加深学生对遥感数字图像处理理论知识的理解，使学生更好地掌握遥感数字图像处理流程，进而提升本科教育教学质量，本文针对遥感数字图像处理实践教学中的数据、内容及方法进行深入探讨，建议将国内外最新数据、实习模块中一些经典、新型算法和编程教学引入到遥感数字图像处理实践教学中，以有效解决实习中存在的问题。
参考文献
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