1、遥感数字图像处理课程教学大纲遥感数字图像处理课程教学大纲课程编码： 课程名称： 遥感数字图像处理课程英文名称： The digital image processing of remote sensing先修课程： 遥感概论、数字图像处理 适用专业： 遥感科学技术、地理信息系统、资源管理与城乡规划、测绘工程总学时：60 讲课学时：40 实验学时： 上机学时：20 总学分：3制订单位 地球信息科学与工程学院 制订时间：2005.09一、课程的性质和目的遥感数字图像处理是一门专业基础课，是以理论联系实践为主，注重运用，重视上机实践的一门课程。学生通过遥感数字图像处理课程的学习，可以打牢遥感数字图像
2、处理的基础知识，进而可以运用到实践中。通过本课程的教学，使学生树立正确遥感数字图像处理的概念，培养学生良好的计算机实践习惯，实事求是的科学态度和严谨细致的工作作风，为后继课程的学习和将来参加社会生产实践打下基础。二、课程的基本要求通过本课程的教学，要求学生掌握遥感数字图像基础知识、遥感数字图像处理的数学基础、遥感数字图像的几何处理、遥感图像处理的辐射校正、遥感数字图像增强处理、遥感图像的计算机分类、遥感数字图像分析方法、遥感数字图像处理软件简介等内容。经过上机实践训练，使学生掌握基本遥感图像处理流程，具有遥感图像分析基本的能力。三、课程内容与要求第一章 绪论 （2 学时）1、学习目的和要求通过
3、学习了解遥感数字图像处理的任务和作用及发展史，知道遥感数字图像储存格式，明白本课程的学习方法。2、课程内容（1）遥感数字图像 （2）遥感数字图像处理的基本概念（3）遥感数字图像处理系统（4）遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系3、考核知识点和考核要求（1）识记：遥感数字图像处理的基本概念（2）领会：遥感数字图像处理系统第二章 遥感数字图像处理的数学基础（4 学时）1、学习目的和要求通过本章学习，掌握遥感数字图像处理中常用的数学知识。2、课程内容（1）向量与矩阵（N 维向量、向量的线性相关性、矩阵的概念、矩阵的运算、矩阵的求逆、特征值和特征向量、矩阵的迹与直积）；（2）随机变量及分布（随机变
4、量、数学期望、协方差和相关系数、协方差矩阵）；（3）常用函数的介绍（矩阵函数、三角函数、 函数、高斯函数、 sinc函数）；（4）傅立叶变换（傅立叶级数、傅立叶积分、傅立叶变换、傅立叶变换的基本性质、快速傅立叶变换）（5）卷积与相关函数（一维卷积的定义、一维卷积的运算、一维卷积的性质、卷积定理、二维卷积、相关函数）3、考核知识点和考核要求（1）识记：向量的线性相关性、傅立叶级数、傅立叶积分、傅立叶变换、傅立叶变换的基本性质、快速傅立叶变换、卷积定理。（2）领会：一维卷积的定义、一维卷积的运算、一维卷积的性质、二维卷积、相关函数。第三章 遥感数字图像的几何处理（6 学时）1、学习目的和要求通过本
5、章学习，掌握遥感数字图像几何矫正原理与方法。2、课程内容（1）遥感数字图像几何处理概述（遥感图像的几何变形误差的影响因素、遥感数字影像几何纠正的一般过程）；（2）中心投影构像的几何纠正（中心投影构像原理、空间直角变换、中心投影构像方程、中心投影的数字正射纠正）；（3）多中心投影数字图像几何纠正（CCD 直线阵列推扫式传感器的构像方程、全景摄影机的构像原理与构像方程、红外和多光谱扫描仪的构想原理与构像方程、多中心投影构像的几何纠正）；（4）侧视雷达图像的几何纠正（侧视雷达图像的几何特点、合成孔径侧视雷达（SAR）的构像方程、合成孔径侧视雷达图像的几何处理）。3、考核知识点和考核要求（1）识记：遥
6、感图像的几何变形误差的影响因素、遥感数字影像几何纠正的一般过程中心投影构像原理、空间直角变换、中心投影构像方程、中心投影的数字正射纠正、多中心投影构像的几何纠正。（2）领会：CCD 直线阵列推扫式传感器的构像方程、全景摄影机的构像原理与构像方程、红外和多光谱扫描仪的构想原理与构像方程。（3）综合应用：各种遥感数字图像的几何纠正方法。第四章 遥感图像的辐射纠正（4 学时）1、学习目的和要求通过本章学习，掌握遥感图像的辐射失真原理和校正方法。2、课程内容（1）辐射校正概述（辐射校正的含义、辐射传输方程、辐射误差产生的原因、辐射校正的目的）；（2）辐射误差校正的原理与方法（因传感器的灵敏度特性引起的
7、辐射误差校正、因大气影响引起的辐射误差校正、因太阳辐射引起的辐射误差校正、其他辐射误差校正）；（3）合成孔径侧视雷达（SAR）数据的辐射校正处理技术（SAR 辐射校正的含义与辐射误差源、SAR 辐射误差校正方法）。（4）遥感卫星辐射校正场概述（辐射校正场的国外发展概况、建立辐射校正场的目的、传感器辐射校正的基本原理与方法、我国的辐射校正场）3、考核知识点和考核要求（1）识记：辐射校正的含义、辐射误差产生的原因、辐射校正的目的、因传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正、因大气影响引起的辐射误差校正、因太阳辐射引起的辐射误差校正。（2）领会：辐射校正场的国外发展概况、建立辐射校正场的目的、传感器辐射
8、校正的基本原理与方法、我国的辐射校正场。（3）综合应用：各种传感器数据的辐射的校正。 第五章 遥感数字图像增强处理 （8 学时）1、学习目的和要求通过本章学习，掌握提高图像对比度、消除边缘和噪声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化图像；合成彩色图像；压缩图像数据量，突出主要信息等方法。2、课程内容（1）辐射增强（直方图、线性变换、非线性变换、其他非线性变换）；（2）空间增强（领域处理、卷积运算、平滑、锐化）；（3）频率域增强（快速傅立叶变换、频率域平滑、频率域锐化、同态滤波）（4）彩色增强（伪彩色增强、假彩色增强、彩色变换）（5）图像运算（加法运算、差值运算、比值运算、植被指数、图像复合）（6
9、）多光谱增强（多光谱空间、K-L 变换、K-T 变换）3、考核知识点和考核要求（1）识记：线性变换、卷积运算、快速傅立叶变换、伪彩色增强、假彩色增强、频率域平滑、频率域锐化、多光谱空间、K-L 变换。（2）领会：直方图、非线性变换、其他非线性变换、加法运算、差值运算、比值运算、植被指数、图像复合、K-T 变换。（3）综合应用：采用各种增强方法对遥感数字图像进行增强处理。 第六章 遥感图像计算机分类（6 学时）1、学习目的和要求通过本章学习，掌握遥感图像分类的一般原理和常见分类方法。2、课程内容（1）遥感图像的计算机分类（遥感图像的计算机分类基本原理、遥感图像的计算机分类一般过程）；（2）判别函
10、数（距离判别函数、最大似然判别函数）；（3）非监督分类（初始类别参数的选定、ISODATA 法、k-Mean 算法）；（4）监督分类（训练区的选择、判别分析分类）；（5） 光谱特征分类中的辅助处理技术（上下分析方法、基于地形信息的计算机分类处理、辅以纹理特征的光谱特征分类法）；（6） 计算机分类新方法（神经网络分类器、基于小波神经网络遥感图像分类、模糊聚类法、树分类器、专家系统方法）；（7）雷达遥感图像分类新方法3、考核知识点和考核要求（1）识记：遥感图像的计算机分类基本原理、遥感图像的计算机分类一般过程、监督分类、距离判别函数、最大似然判别函数。（2）领会：神经网络分类器、基于小波神经网络遥
11、感图像分类。（3）综合应用：遥感图像的计算机分类。第七章 遥感数字图像分析方法 (6 学时)1、学习目的和要求通过本章学习，掌握遥感数字图像分析的机理与方法和利用遥感处理软件 ERDAS分析遥感数字图像。2、课程内容（1）一般分析方法（领域分析、查找分析、指标分析、叠加分析、归纳分析、分类后处理的四种分析）；（2）地形分析方法（坡度分析、坡向分析、高程分带、地形阴影、地形校正处理）；（3）空间建模与实践3、考核知识点和考核要求（1）识记：叠加分析。（2）领会：坡度分析、坡向分析、高程分带、地形阴影、地形校正处理（3）综合应用： 遥感数字图像综合分析。第八章 遥感数字图像处理软件简介（4 学时）
12、1、学习目的和要求通过本章学习，了解图像处理软件 ERDSA、PCI、ENVI、ER-MAPPER。2、课程内容（1）ERDSA 遥感图像处理软件；（2）其他遥感图像处理软件。3、考核知识点和考核要求（1）识记：ERDSA 遥感图像处理软件基本功能。（2）领会：其他遥感图像处理软件简介。（3）综合应用：ERDSA 遥感图像处理软件基本功能。四、 理论教学学时分配章 讲 课 内 容 学时一 绪论 2二 遥感数字图像处理的数学基础 4三 遥感数字图像的几何处理 6四 遥感图像的辐射校正 4五 遥感数字图像增强处理 8六 遥感图像的计算分类 6七 遥感数字图像分析方法 6八 遥感数字图像处理软件简介 4总计 40五、 上机实践名称与学时安排序号 章目名称学时分配序号 章目名称学时分配1 ERDSA遥感图像处理软件熟悉 2 5 遥感图像计算机分类 22 遥感图像辐射校正 4 6 遥感数字图像分析 23 遥感图像几何校正 4 7 遥感数字图像后期制作 24 遥感图像增强处理 4 合计 20六、 教材及参考书教 材：汤国安 张友顺 刘咏梅 谢元礼主编. 遥感数字图像处理,科学出版社，2004参考书：党安荣 王晓栋 陈晓峰 张健宝主编.ERDAS IMAGEING 遥感图像处理方法,清华大学出版社，2003
