《遥感图像处理》教学大纲

一、教学目的

本课程是地图制图学与地理信息工程学科的硕士生专业选修课。本课程的任务是使学生掌握遥感图像处理的基本原理和基本分析方法。了解遥感图像的获取、存储、处理等基本技术，理解遥感图像各种成像模型、辐射模型、光谱变换、空域和频域增强处理、校正与定标、融合和图像分类等技术的基本原理，并能结合高级程序设计语言和遥感图像处理软件解决实际问题。通过本课程的学习，可为今后从事遥感图像处理工作奠定理论基础。

二、教学内容与要求

第一章：遥感图像处理基础 (4学时)

本章教学内容：(1) 遥感图像处理的基本概念 (1学时) ；(2) 光谱信号与遥感系统 (2学时) ；(3)遥感图像的显示与数据处理系统 (1学时) 。

本章教学要求：通过本章课程的学习，要求学生理解(1) 遥感图像处理的基本概念；(2) 光谱信号的概念；(3) 遥感图像的获取方式；(4) 遥感图像的采样与量化的概念；(5) 遥感图像像素间的关系；(6) 遥感图像的空间响应的概念；(7) 遥感图像处理的基本步骤；(8) 遥感图像处理系统的组成，掌握(1) 光学遥感系统的主要组成部分；(2) 数字化遥感图像的获取；(3) 数字化遥感图像的采样与量化过程；(4) 遥感图像在磁盘存储时常采用的3种格式(BIS，BSQ和BIL)；(5) 遥感图像处理系统的组成；(6) 遥感图像在计算机系统中的显示。

第二章：遥感图像数据模型 (4学时)

本章教学内容：(1) 遥感图像空间响应模型 (2学时) ；(2) 遥感图像的几何成像模型 (1学时) ；(3)遥感图像的数据模型 (1学时) 。

本章教学要求：通过本章课程的学习，要求学生理解 (1) 遥感图像空间响应模型；(2) 遥感图像几何成像模型；(3) 遥感图像的单变量和多变量统计；(4) 遥感图像的噪声模型；(5) 遥感图像的空间统计；(6) 地形和传感器效应，掌握 (1) 传感器响应输出信号的卷积形式；(2) 遥感图像的空间响应退化模型，PSF的概念；(3) 空间响应退化给图像的分辨率所带来的影响......

第三章：遥感图像的光谱变换 (4学时)

本章教学内容：(1) 遥感图像特征空间 (1学时) ；(2) 波段比率法及植被指数 (1学时) ；(3)主成分分析及硬毛变换 (1学时) ；(4)遥感图像对比度增强 (1学时) 。

本章教学要求：通过本章课程的学习，要求学生理解 (1) 特征空间的概念；(2) 波段比值法的概念；(3) 主成分分析的概念；(4) 缨帽变换的定义；(5) 假彩色合成的概念，掌握(1) 各种不同植被指数的定义 (RVI，NDVI，SAVI，EVI，TVI) ；(2) 主成分变换的定义，主成分变换的特性；(3) 缨帽变换的各个坐标轴所对应的物理含义；(4) 遥感图像的对比度增强方法；(5) 色彩空间变换。

第四章：遥感图像的空域与频域变换 (10学时)

本章教学内容：(1) 空域滤波处理 (5学时) ；(2) 频域滤波处理 (4学时) ；(3) 图像金字塔的构造

本章教学要求：通过本章课程的学习，要求学生理解 (1) 空域滤波的概念；(2) 傅立叶变换的概念；低通滤波，高通滤波，带通滤波的作用；(3) 尺度空间变换的概念；图像金字塔的概念；小波变换的概念，掌握 (1) 空间滤波的图像模型；(2) 二维卷积的定义，空间滤波移动窗口的概念......

第五章：校正与定标 (6学时)

本章教学内容：(1) 几何校正 (2学时) ；(2) MTF补偿 (1学时) ；(3) 噪声去除 (2学时) ；(4) 辐射定标 (1学时) ；

本章教学要求：通过本章课程的学习，要求学生理解 (1) 几何校正的概念；(2) MTF补偿的概念，MTF补偿的常用方法；(3) 噪声去除的概念，噪声去除的常用方法；(4) 辐射定标的概念，辐射定标的常用方法，掌握 (1) 几何校正处理流程；(2) 多项式几何校正模型；(3) 地面控制点的选取原则；(4) 重采样算法 (最近邻重采样法，双线性重采样法和立方卷积插值算法) ；(5) Wiener滤波；(6) 周期条带噪声去除；(7) 辐射定标处理流程；(8) 大气校正。

第六章：遥感图像配准与融合 (6学时)

本章教学内容：(1)图像配准 (3学时) ；(2) 正射校正 (1学时) ；(3) 图像融合 (2学时)

本章教学要求：通过本章课程的学习，要求学生理解 (1) 图像配准的概念；自动GCP的定位；在不同尺度空间的GCP定位；(2) 正射校正的概念；(3) 遥感图像融合的概念，掌握 (1) 区域相关法进行GCP自动定位；(2) 基于特征的GCP自动定位算法；(3) 内定向模型和外定向模型；(4) 常见的图像融合算法 。

第七章：遥感图像分类 (6学时)

本章教学内容：(1)监督分类 (3学时) ；(2) 非监督分类 (3学时) ；

本章教学要求：通过本章课程的学习，要求学生理解 (1) 传统专题分类的一般流程；采用光谱特征分类的局限性；(2) 监督分类的概念；分类器的训练；常用的特征空间的距离度量测度；(3) 非监督分类的概念；k均值算法；(4) 非参数化分类器；参数化分类器；(5) 光谱空间分割；(6) 混合像元分类算法，掌握 (1) 地图比例尺的选择；(2) 不同地物类型制图所需的GIFOV；(3) 硬分类和软分类的比较；(4) 同质区域的选取；可分离度分析；(5) k均值算法的思想和迭代计算过程。