“遥感地学分析”学科交叉教学的双重探索

摘要：本文针对大科学和大数据时代遥感技术发展的新趋势进行了分析，新技术如人工智能的迅速发展推动了科技革命和产业变革，引发了遥感与人工智能等多学科交叉融合，深刻改变了“遥感地学应用”的教学内容和教学模式。以“遥感地学分析”课程为例，本文探讨了本科教学模式和教学策略的双重探索。通过遥感学术前沿导向、跨学科整合和个性化实践导向的教学模式，引导学生综合运用多学科知识解决遥感应用问题，紧跟遥感科学前沿探索“遥感地学分析”学科交叉的教学内容与教学模式。

关键词：遥感地学应用；教学策略；学科交叉

卫星遥感技术在中国经过数十年的发展已逐步走向成熟，主要体现在陆地、气象和海洋三大遥感卫星系统上。在大气遥感、植被遥感、水环境遥感、土壤遥感、地质遥感以及土地利用与全球变化等多学科交叉领域得到广泛应用。陆地遥感卫星系统发展迅速，特别是商业小卫星领域。目前，我国共发射了200多颗地球遥感卫星，形成了资源、高分、环境和小卫星4个对地遥感观测卫星系列。中国卫星传感器类型、空间分辨率和重访周期处于国际先进水平，尤其GF5和ZY102D高光谱遥感卫星技术等处于国际领先地位。经过20年发展，国际上已发射近100颗民用陆地观测卫星，传感器的时间、空间和光谱分辨率得到大幅提升。结合人工智能AI领域的深度学习大数据模型对知识的抽取方法，在高分卫星和高光谱等多源遥感数据驱动下发展了模型驱动的理论方法，遥感技术迈向了大科学时代的新阶段，而学科交叉融合是大科学时代的前沿课题［1］。

气象遥感卫星系统发展相对成熟，涵盖极轨和静止两大系列卫星，能够探测大气要素，但卫星数量偏少，传感器时空分辨率较低，缺乏关键要素如大气风场的精细探测能力。气象卫星的应用场景除了天气预报，还应用于农业监测、大气碳含量、防灾减灾和全球生态气候领域等。

虽然我国海洋遥感卫星系统起步较晚，但我国海洋卫星体系已基本建成，星—地系统进入业务化运行阶段，初步形成了海洋水色、海洋动力环境卫星和海洋监视监测3大卫星格局。面临海洋卫星数量较少、传感器观测要素有限且时空分辨率较低等问题。通过数据分析研究发现，很多海洋现象的变化过程与规律已经在海洋环境与资源监测、海洋灾害监测、海洋权益维护、海洋环境预报与南北极考察、安全保障以及全球气候变化研究中发挥了重要作用。

随着对地观测系统的日益完善，面向大气、海洋、陆地、生态等要素的多尺度、多角度、多光谱、多时相遥感数据呈现爆发式增长的态势，传统遥感技术手段远不能满足大数据应用场景的需求。随着新一代信息技术的迅猛发展，云计算、大数据、高性能计算等前沿技术被引入卫星遥感领域，使海量遥感信息的高效存储、准确处理、实时共享成为可能，奠定了遥感商业化发展的技术基础。人工智能技术被引入卫星遥感影像处理领域，有效地解决了激增的遥感数据、日益增加的应用需求以及传统技术手段的瓶颈三者之间的矛盾，全方面提升遥感数据的自动化处理、分析能力，相关的技术已应用在包括目标检测、变化检测、路网提取、云雪检测、水体提取、土地利用类型分类、建筑物提取等多个遥感应用场景，大幅缩短了遥感影响处理周期，提高图像处理精度。因此，在学科深度交叉融合的大数据时代如何完善“遥感地学分析”的课程的教学内容是重要的教学研究课题，对指导高校相关课程的教学改革实践具有重要的参考和借鉴意义。

1大数据和大科学时代遥感学科发展的新趋势

大数据技术的崛起使遥感科学逐渐转向数据驱动的科学研究，强调数据处理、分析和挖掘，促进环境、气候、资源管理等领域的新科学发现和合理的解决方案。而大科学时代在智能化深度学习驱动下，从传统的手工特征提取走向智能化的深度特征表达，从不完备的样本信息利用走向更为精准的样本学习与反馈，从简单遥感分类任务走向更为复杂的多源、多类、多场景、多时序应用任务。虽然遥感技术迈向了数据—模型—知识耦合的新阶段，但遥感技术仍然面临来自数据、模型和应用层面的挑战。关键问题包括模型的可解释性、泛化及迁移能力、跨数据—跨场景—跨模态应用水平等。多模态遥感融合、有效样本学习策略与模型耦合、非监督与监督模型组合、高可信和智能化变化检测服务、云平台变化检测应用等将是今后可关注的重要发展趋势。不同平台和来源的遥感数据融合应用，提供了更全面、多样化的信息支持，同时，地球大数据背景下的遥感技术的应用逐渐向服务化转变，因此在“遥感地学分析”教学改革与实践中需要更多关注遥感学科的前沿问题［2］。随着对地观测系统的不断完善，大气、海洋、陆地和生态等多个要素的遥感数据呈现出爆发式增长的趋势。围绕社会发展需求和新兴技术，“遥感地学分析”授课内容应该把握住这种趋势，传统的遥感技术已无法满足如此庞大数据量的应用需求，但新一代信息技术的发展为遥感商业化奠定了技术基础，包括云计算、大数据和高性能计算等。先进技术的引入使海量遥感数据的高效存储、准确处理和实时共享成为可能，人工智能技术的应用进一步提升了遥感数据的自动化处理和分析能力，使得学科之间得到深度交叉融合，对遥感专业学生的培养需要兼顾多学科知识和综合能力［3］。大数据和大科学的发展催生了数字化思维、分布式认知、虚拟空间知识传播方式和人际交往方式，将导致人才培养理念、方式和治理体系的系统性变革，高等教育的数字化转型势在必行。

2学科交叉深刻改变了“遥感地学分析”的授课内容

遥感科学与技术专业是空间科学、地球科学、测绘科学、计算机科学、信息科学等学科交叉融合的新型专业，学科交叉深刻改变了遥感教学的范式，注重培养学生前沿工程实践能力，要求学生了解社会上正在开展的遥感重大专项和前沿的遥感专业知识［4］。地球科学的核心任务是理解和揭示地球的基本规律，而遥感地学应用通过运用遥感技术，为我们深入探索地球资源的可持续利用、灾害管理和环境保护提供了理论基础、前沿认知和科学依据。遥感技术作为一门综合性的对地观测技术，在我国迅速发展并得到广泛应用。“遥感地学分析”课程设置为理论部分和上机实验两大模块。在理论部分，学生将通过学习植被遥感和土壤遥感等内容，掌握几个经典的植被指数，以便快速上手，并对遥感地学分析有一个直观的了解。同时，在大气遥感部分，理论与实践相结合，学生将培养动手实测和目视解译等综合能力。在上机实验中，学生将进行“水色遥感”“城市遥感”和“地质遥感”等课程，重点培养团队协作能力。这样的课程设计旨在确保学生对地学分析对象的特征、典型分析方法有全面理解。他们将能够深入理解遥感正反演模型、定量遥感的概念关键问题，并通过运用遥感软件实现对地学前沿应用案例的基本流程化操作，初步具备遥感地学分析能力。然而，传统的教学模式往往过于侧重基础理论知识，导致前沿技术介绍不足。因此，我们提出了一种以前沿地球科学问题为导向的“遥感地学分析”教学改革方法。我们将引入前沿的遥感地学应用的实践案例，帮助学生深入理解地球科学的基本规律，通过虚拟现实和人工智能等技术加深学生对遥感技术在资源利用、灾害管理和环境保护等方面的认识。通过学习遥感地学分析的方法和技术，学生不仅可以掌握地学数据处理和分析的基本工具，还能够培养科学思维和创新能力。同时，他们了解到地球资源可持续利用和环境保护的重要性，培养面向未来的创新能力，为学生的未来研究和职业发展奠定坚实的基础。在课程设计中，我们将结合实践案例和教学资源，引导学生进行遥感数据处理和分析的实际操作，提高他们的实践能力和综合素质，在新的教育生态系统中，建设终身学习型理念。

3遥感基础理论与学科交叉在“遥感地学分析”课程实践中的探索

遥感地学是一门交叉学科，结合了遥感技术和地学知识，旨在利用遥感数据来研究地球表面的各种现象和过程。遥感技术提供了获取地球表面信息的手段，而地学知识则帮助解释和分析这些信息［5］。在地理科学学科中，我们运用数学、物理、化学、生物和信息科学等理论、方法和技术，致力于研究地表过程。作为重要的交叉学科，应聚焦于国家重大需求，如“生态文明建设”“一带一路”“乡村振兴”和“国土空间规划”，展开前沿交叉研究。通过遥感地学，我们能够更好地了解地球表面的动态变化、自然资源的分布和利用，以及环境变化的影响。我们的研究对于环境保护、资源管理和可持续发展具有重要意义，为相关领域提供科学依据和决策支持。

遥感技术也是地球科学与其他学科间交叉和渗透融合的重要的环节，例如，遥感技术与计算机学科的交叉应用是一种有趣且有前景的领域。遥感技术产生了大量的遥感数据，而计算机学科可以提供强大的工具和方法来处理和分析这些数据。在遥感与计算机学科的交叉应用中，计算机科学的算法和技术可以用于遥感数据的处理和解析。例如，图像处理算法可以用于预处理遥感图像，提取特征和分类地物；机器学习和人工智能技术可以用于遥感数据的自动分类和识别，以及地物变化的监测和预测。此外，计算机图形学和可视化技术可以用于将遥感数据可视化为地图或三维GIS模型，从而更直观地理解地球表面的特征和变化。另外，计算机学科的发展也为遥感技术带来了新的机遇和挑战［6］。例如，云计算和大数据技术可以用于存储和处理海量的遥感数据，以实现高效的数据分析和共享，物联网和无人机技术的发展也为遥感数据的采集和实时监测提供了新的途径。通过遥感与计算机学科的交叉应用，我们可以更有效地处理和分析遥感数据，从而提取有用的地理信息和知识。

在本科生教学中，探索遥感与计算机科学交叉学科是一种拓宽知识领域、提升综合能力的重要方式。授课内容设计方面涵盖了测绘、遥感、地理信息、地质、环境、生态、计算机、空间信息等相关专业领域。了解学科基础知识、寻找学科联系、选修相关课程、寻求导师指导、参加学术活动都是探索交叉学科的有效途径。通过积极探索，能够培养具有综合能力和创新思维的大学生，为未来的学习和职业发展打开更广阔的机遇。在数字化转型的高等教育阶段，贯穿遥感地学分析的教学内容，将碎片化的知识借助互联网AI助教系统与教师协同教学，形成课程、学科、专业知识图谱，优化知识表达，让学生真正听得懂。同时在时空场景融入虚拟空间的混合教学模式，打破传统的线下教学受到地点的限制。

这门课程旨在为学生提供一个跨学科的学习平台，通过课程学习，学生将能够拓展他们的学科视野，深入了解专业人才培养的特点，并掌握现代信息技术在地球资源与环境领域的应用及面临的挑战。围绕以下课程目标培养学生：深入了解地学分析对象的特点及综合分析的典型方法，以全面把握地球资源与环境领域的复杂性。理解遥感正演、反演模型以及定量遥感的概念与关键问题，为应对地学数据的处理与解释提供坚实基础。通过遥感软件的实际操作，学习地学前沿应用案例的基本流程，初步具备遥感地学分析能力，为未来的研究与实践奠定基础。本课程采用综合运用课堂讲授、专题讨论和实验相结合的教学方式，注重启发式和互动式教学方法。通过丰富的实际案例进行案例教学，使学生能够更深入地理解理论知识，并将其应用于实际情境中同时更专注于学生的学习体验和技能培养，更能明确地表达遥感地学分析该门课程的目标和意义。

4如何应对大科学时代挑战：遥感前沿与遥感地学应用课程教学创新

专家王家耀指出，在当前大科学时代，交叉学科的迅速发展对教师的能力提出了更高的要求。为了培养适应这一时代需求的人才，我们必须具备前瞻性的思维，这意味着教师需要拥有高度的创新思维能力以及积极的主动性、创造性和自主学习能力［7］。他强调，要解决人才培养问题，教师首先需要进行自我“镀”，才能够从根本和基础层面着手。在这种背景下，遥感技术的应用显得尤为重要和广泛。遥感影像如同地球照片，真实地展现了地球表面物体的形状、大小、纹理与光谱等差异。通过信息处理与挖掘，不同的信息差异可以展现出与地球表面各类自然现象及人类活动等息息相关的深层次内容。

因此，为了更好地应对这一挑战，教师需要进行学情分析，解决教学痛点问题，设定清晰的教与学目标。同时，加强各学科之间的融合，深入理解学科知识的陈述与理解，注重实际工程问题的解决，并强调课程考核评价的重要性。教师还需要深入了解学生的心理特点、掌握程度、个性差异和学习方法，以及可能遇到的问题，从而做出更加全面的分析。

在教育理念上，我们需要拓展视野，强化学科交叉融合，形成理论与实践、课内与课外、线上与线下、专业与前沿的四维深度融合课堂。在课程设计中，目标是让所有学生都能参与其中。例如，在“遥感地学分析”的授课中，可以先进行思维导图知识框架的构建，使课堂具有科学性；通过问题导入模式激发学生的兴趣，并与学生互动以提高他们的参与度；在课外，注重理念与理论方法的合理创新，以强化学生的创新能力。

结语

“遥感地学分析”授课内容在遥感科学前沿指引下，可以相应地引入遥感地学应用的最新案例和工程实践，以帮助学生深入理解地球科学的基本规律，掌握大科学时代发展所需的大数据处理的知识和技术。通过学习前沿的遥感地学分析的方法和技术，学生不仅能够培养科学思维和创新能力，还可以掌握今后工作中所需的地学数据处理和分析的基本工具，为未来的研究和职业发展打下坚实的基础。因此，在课程设计中，我们可以结合实践案例和教学资源，引导学生进行遥感数据处理和分析的实际操作，以提高他们的实践能力和综合素质。同时，我们也应注重培养学生的创新思维和团队合作精神，鼓励他们在遥感地学应用领域进行创新研究。

参考文献：

［1］《学术前沿》编者.学科交叉融合：大科学时代的前沿课题［J］.人民论坛·学术前沿，2023（21）：4.

［2］李海星.地球大数据背景下“遥感地学分析”教学改革与实践［J］.科技风，2023（31）：101103.

［3］卢宾宾，张鹏林，李建松，等.学科交叉背景下地理国情监测专业学生综合能力培养与提升［J］.测绘地理信息，2022，47（S1）：1113.

［4］张利平，张玉娟，刘江.新工科背景下遥感综合应用实习课程改革［J］.测绘与空间地理信息，2023，46（09）：2830.

［5］李小文.遥感科学与定量遥感［J］.地理教育，2010（Z2）：1.

［6］赖积保，康旭东，鲁续坤，等.新一代人工智能驱动的陆地观测卫星遥感应用技术综述［J］.遥感学报，2022，26（08）：15301546.

［7］关晓晴.人工智能开启地图学新时代——王家耀院士谈地图制图与地理信息技术发展［J］.中国测绘，2023（11）：3639.

基金项目：江苏省高等教育教学改革研究课题（编号：2023JSJG413）；南京工业大学高等教育教学改革研究课题（编号：20230007）

作者简介：朱婷婷（1988—），女，汉族，江苏连云港人，博士，讲师，主要研究方向为遥感地学应用。