地理学专业“遥感概论”课程教学改革研究

张其兵

(湖南文理学院资源环境与旅游学院，湖南 常德 415000)

地理学专业“遥感概论”课程教学改革研究

张其兵

(湖南文理学院资源环境与旅游学院，湖南 常德 415000)

论述了如何让学生参与教师的科研项目，提高学生对“遥感概论”基本知识和基本技能的掌握，提高学生3S技术的应用能力，培养复合型应用型人才，促进学生就业和科研能力，为学生的进一步发展打下良好的基础。

科研项目；遥感概论；教学改革

Abstract: In this paper, we discuss that how to make students to take part in research projection of teachers, so as to improve the understanding to the principal knowledges and skills for the Introduction of Remote Sensing, also improve the application abilities of 3S technology, and cultivate compound and vocational talents, and lay a solid foundation for further development of students.

Keywords: Research projection; Introduction of remote sensing; Education reform

随着遥感技术的发展，地理学也迎来了大发展时期。“遥感概论”是地理学专业的核心课程，如何让学生掌握好该门课程的基础知识和基本技能，是迫切需要解决的问题。结合本人的科研与教学工作，让学生参与教师的科研工作，以科研促进教学，以教学带动科研，形成良性互动。

1 结合具体的科研项目，增强学生的遥感基础知识

本人从事冰川研究，结合自己的科研课题，首先告知学生冰川面积遥感监测原理和方法。冰川表面是由雪、粒雪(firn)、冰、水和杂质 (岩石、碎石、尘土和污染物)组成，这些物质决定了冰川表面的光学特性。在消融季的末期，不考虑液态水、冰碛覆盖物和污染物，冰川表面是由雪和冰组成的。冰川冰是由雪演化而来的，冰川表面的光学特性与雪类似。传感器波段可以分为三类：可见光(0.4～0.7 μm，蓝，绿，红波段)与近红外波段(0.7～1.4 μm，VNIR，Visible and Near InfraRed)，短波红外波段(1.4～3 μm，SWIR，Short Wave InfraRed)，热红外波段(8～15 μm，TIR，Thermal InfraRed)。这些波段的位置都处于大气窗口中，所以不同传感器的波段范围都是类似的。雪的光谱特征经过野外调查和数值模拟[1]，在电磁波的可见光部分有高的波谱反射率，反射率与污染物含量相关性大，与雪粒径的相关性非常小。在近红外波段波谱反射率下降，在中红外或者短波红外波段，反射率很小，这三个波段的反射率与污染物含量相关性小，与雪粒径的相关性大。在蓝波段或者绿波段，由于波长短，大气的瑞利散射与米氏散射强，利用这两个波段能辅助地区分阴影部分的冰川。在近红外波段，冰川的反射率比蓝、绿和红波段明显降低，水体对该波段有非常强的吸收性，然而植被有很高的反射率。绿波段联合近红外波段的归一化水体指数(NDWI，Normalized Difference Water Index)可用于水体的区分，红波段联合近红外波段的归一化植被指数(NDVI，Normalized Difference Vegetation Index)可用于区分植被，这两种指数可以用来排除冰川误分类中的水体和植被。在短波红外波段，冰川对它有强吸收性，纯净的水体几乎吸收了所有的辐射，云在这个波段有相对高的反射率。因此，短波红外波段可以用来区分云及冰川区与非冰川区。在热红外波段，薄的冰碛覆盖物由于底层冰的冷化作用，温度较低，可以辅助识别冰碛覆盖下的冰川。通过这部分内容的案例教学，让学生加深理解了遥感电磁辐射基础知识中地球大气及其对太阳辐射的影响，尤其是大气窗口的概念。结合冰川表面各部分对太阳光谱反射率的不同，让学生对地面物体反射光谱知识有更深的掌握。

在科研案例教学中，冰川遥感影像的选取要考虑空间分辨率、影像覆盖范围、波段数目和位置(波谱分辨率)以及影像费用。空间分辨率需要在30 m及以下，波段需要绿、红、近红外和短波红外波段。全色波段的空间分辨率相对较高，但是只能用于手工绘制冰川区，用其区别雪和云非常困难，此波段传感器在雪上易出现饱和现象。然而全色波段的高空间分辨率可以与多光谱影像进行融合，从而提高了空间分辨率和光谱分辨率。自动提取冰川和区分云需要中红外或者短波红外波段。

通过以上具体科研案例教学，让学生对传感器的性能如空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的概念有更具体的体会，学生会主动去了解陆地卫星Landsat及ASTER的传感器和数据参数，Landsat系列卫星和ASTER卫星的数据产品，卫星各波段数据的波长设置和应用领域，提升了学生的学习兴趣。

2 结合具体的科研项目，增强学生解决问题的实践能力

结合先前的科研项目理论知识，给学生分配具体的科研任务，叫学生下载Landsat和ASTER遥感影像图，进行冰川面积的提取，冰川面积变化的计算，并分析地形参数与冰川面积的相互关系。首先让学生了解处理遥感影像的操作程序。遥感影像首先转化成辐亮度(radiance)，然后转化成表观反射率(RTOA，Reflectance of Top of Atmosphere)，可以用来提高雪和冰的区分度，同时采用黑目标减去法(DOS，Dark Object Subtraction)进行大气校正，然后进行影像之间的配准。因为研究区复杂的地形，在遥感影像上产生了强烈的阴影，因而用NDSI=(band 2 - band 5)/(band 2 + band 5)来提取冰川的边界较理想[2]。阈值先粗略地通过直方图来决定，然后在一个区间内，每增加0.01，检查哪一个值得到的冰川边界与假彩色合成影像图目视解译最吻合，最后选定确定的值。影像中水体的提取是通过归一化水体指数的方法得到，但是混浊的水体与阴影区域有同样的光谱特征，因为水体的坡度角(slope angle)小，可以运用逻辑运算NDWI和slope angle约束条件交集来提取水体，然后把所有水体从冰川形文件中减去。ETM+影像有15 m分辨率的全色波段，本波段能与30 m分辨率的可见光近红外波段进行融合，得到15 m分辨率的彩色影像，用来提高描绘冰碛覆盖下的冰川的准确性。

学生通过对遥感影像的处理操作，掌握了遥感图像目视判读的方法与步骤，掌握了对遥感图像进行辐射校正与几何校正的技能，掌握了利用计算机对遥感图像进行分类的技能。这些技能对学生以后从事科研或者社会工作都非常有益，这也是应用型人才培养和大学转型发展的体现。

让学生分析地形参数与冰川面积的相互关系，首先需要得到每一条冰川边界的形文件。借助Arcgis 10.1的水文分析工具(Hydrology)，用SRTM DEM提取每一条冰川所在的流域分界线，用集水流域，结合提取出的山脊线及阴影图，手工修改流域分界线。单条冰川通过Arcgis 10.1中Analysis Tools/Overlay/Intersect工具对冰川形文件与冰川边界形文件相交得到，用DEM和3D Analyst/Surface Analysis算出坡度和坡向，把单条冰川矢量文件转成栅格文件，用区域统计方法(Spatial Analyst/zonal statistics)计算每一条冰川的地形参数(平均高程、平均坡度和平均坡向)。

学生通过这方面的实训操作，掌握了GIS技术与遥感技术的相互结合与综合运用。提高了学生3S技术的应用能力。3S技术可以应用在环境保护、城市规划、农业、水文与交通等等方面。通过学生参与教师科研项目，扩大了学生的就业面。

因此，理论联系实际，教研与科研相互结合，提高“遥感概论”课程教学效果，增强学生的学习兴趣和动手能力，能运用理论知识解决实际问题，从而培养应用型人才，为学生就业或者进一步进行科研深造打下坚实的基础。

[1] DOZIER J. Spectral signature of alpine snow cover from the Landsat Thematic Mapper[J]. Remote Sensing of Environment，1989，(28)：9-22.

[2] RACOVITEANU A E，ARNAUD Y，WILLIAMS M W，et al. Decadal changes in glacier parameters in the Cordillera Blanca, Peru, derived from remote sensing[J]. Journal of Glaciology，2008, 54(186)：499-510.

ResearchofeducationreformfortheIntroductionofRemoteSensinglearnedbygeographymajors

ZHANG Qi-bing

(College of Resource Environment and Tourism, Hunan University of Arts and Science, Changde 415000, China)

G642

A

1674-8646(2017)17-0162-02

2017-06-19

张其兵(1975-)，男，博士，讲师。