遙感數(shù)字圖像處理課程教學探討

包剛 于紅博

[摘 要] 以Brovey方法圖像融合為例，文章介紹了內(nèi)蒙古師范大學人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃專業(yè)、土地資源管理專業(yè)的“遙感數(shù)字圖像處理”課程的教學經(jīng)驗，注重理論和實踐緊密結(jié)合和軟件功能的多樣化應用的教學過程和方式，為推進這門課程的教學質(zhì)量和效果的提升提供參考。

[關(guān)鍵詞] 遙感數(shù)字圖像處理;教學;理論;實踐;多樣化

[作者簡介] 包 剛（1978—），男（蒙古族），內(nèi)蒙古庫倫旗人，博士，內(nèi)蒙古師范大學地理科學學院副研究員，主要從事遙感與地理信息系統(tǒng)應用研究;于紅博（1977—），女（滿族），內(nèi)蒙古呼和浩特人，生態(tài)學博士，內(nèi)蒙古師范大學地理科學學院副教授，碩士生導師，主要從事區(qū)域生態(tài)及遙感圖像處理研究。

[中圖分類號] G642 ? ? [文獻標識碼] A ? ? [文章編號] 1674-9324（2020）39-0199-04 ? ? [收稿日期] 2020-04-19

一、引言

遙感是現(xiàn)代空間信息科學的核心技術(shù)之一，其作為空間信息獲取的重要技術(shù)手段，對國民經(jīng)濟和人類社會發(fā)展起著極為重要的促進作用。尤其隨著近年新興起的全球性的“數(shù)字地球”計劃、地理信息系統(tǒng)、云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)手段的快速發(fā)展[1-4]，社會對遙感專業(yè)人才的需求量、專業(yè)素質(zhì)及其創(chuàng)新能力有著越來越高的要求。“遙感原理”和“遙感數(shù)字圖像處理”課程正是為培養(yǎng)這方面技術(shù)人才而設置，是地理科學類專業(yè)的兩門十分重要的專業(yè)課程?！斑b感數(shù)字圖像處理”作為“遙感原理”課程的后續(xù)重要內(nèi)容，屬于實踐性、實用性和綜合性很強的課程，具有應用的技術(shù)性和廣泛性特點。該課程主要講授遙感數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本概念、原理、算法及其實踐應用等，力爭培養(yǎng)一大批熟練掌握遙感科學理論和應用技能的空間信息科學人才，是理論和實踐緊密結(jié)合的一門課程。在講授該課程的過程中最好將經(jīng)典的案例展示給學生，提出所涉及的相關(guān)實際問題和技術(shù)方法，將與案例有關(guān)的理論知識由淺入深地教予學生，并在軟件平臺（ENVI、Eardas等）上進行實踐操作。

內(nèi)蒙古師范大學地理科學學院自2005年以來一直開設“遙感數(shù)字圖像處理”課程，這不僅能夠鞏固學生在“遙感原理”課程所學的理論知識，同時還能夠提高遙感技術(shù)應用水平，培養(yǎng)學生實踐和動手能力，是地理科學專業(yè)教學中的重要環(huán)節(jié)。教材的選用需綜合考慮教學大綱、學校和學生的實際需要、學生的基礎(chǔ)背景和教學學時。目前，學院人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃專業(yè)、土地資源管理專業(yè)選用的教材為由朱文泉、林文鵬編寫，高等教育出版社出版的《遙感數(shù)字圖像處理——原理與方法》[1]和《遙感數(shù)字圖像處理——實踐與操作》[4]。這兩本教材在內(nèi)容講解上針對遙感圖像處理中的具體問題，結(jié)合遙感原理和數(shù)字圖像處理中的理論知識（《遙感數(shù)字圖像處理——原理與方法》），借助遙感軟件進行系統(tǒng)的實踐訓練（《遙感數(shù)字圖像處理——實踐與操作》），引導學生掌握遙感數(shù)字圖像處理的基本原理及操作過程，為學生將來從事遙感在空間信息、植被、生態(tài)、土壤、土地利用、資源環(huán)境監(jiān)測、國土規(guī)劃等領(lǐng)域的研究和應用奠定基礎(chǔ)。此兩本教材框架清晰、概念具體、案例通俗易懂、內(nèi)容豐富由淺入深，最大限度地避免或降低了繁瑣的數(shù)學公式推導和理解。因此對學生，特別是人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃專業(yè)以及土地資源管理專業(yè)的學生來說，是很容易接受的教材。

教材借助的軟件平臺為美國Exelis Visual Information Solution公司的旗艦產(chǎn)品The Environment for Visualizing Images 5.3（ENVI 5.3），由交互式數(shù)據(jù)語言（Interactive Data Languange，IDL）開發(fā)而成。筆者針對人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃專業(yè)、土地資源管理專業(yè)學生的特點和需求，圍繞如何提高和優(yōu)化該實踐性課程的教學質(zhì)量、教學內(nèi)容和教學方法等方面，以教材提供的案例數(shù)據(jù)“Landsat8_OLI_multi.dat”和“Landsat8_OLI_pan.dat”為例，介紹Brovey圖像融合方法從理論到實踐的教學過程，為推進這門課程的教學改善提供參考。

二、授課方式與方法

1.課前準備——啟發(fā)式教學。人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃專業(yè)、土地資源管理專業(yè)學生對遙感學科相關(guān)知識的掌握欠佳，尤其在學習理論和算法時明顯感覺學生有聽不懂或跟不上的現(xiàn)象。因此在授課伊始，通過提問啟發(fā)學生，引導他們思考有關(guān)圖像融合的概念和必要性。例如在課程開始時，在ENVI 5.3經(jīng)典版軟件中加載教材提供的兩種例子數(shù)據(jù)，即30米空間分辨率的多光譜標準假彩色合成數(shù)據(jù)“Landsat8_OLI_multi.dat”和15米空間分辨率的全色影像“Landsat8_OLI_pan.dat”（圖1），向?qū)W生提問兩種數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點，使學生對數(shù)據(jù)有一個直觀的認識，并通過互動形式了解學生有關(guān)圖像融合方面的相關(guān)知識后，教師再具體分析兩種數(shù)據(jù)優(yōu)缺點和融合的必要性，引出遙感圖像融合的概念，并發(fā)現(xiàn)和糾正學生理解有誤的地方和知識點。同時，教師打開準備好的兩篇關(guān)于Brovey方法的研究論文（“Color Enhancement of Highly Correlated Images.Channel Ratio and‘ChromaticityTransformation Techniques”[5]和“A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT panchromatic data”）[6]，使學生了解科學研究的重要性，在學生腦海里塑造先有研究后有軟件平臺的發(fā)展過程，提高學生科學研究的意識和課后查閱文獻的興趣同時，不斷地鼓勵學生努力學習，將來通過自己的研究改進現(xiàn)有方法中存在的問題或提出更好的融合方法。

圖1.ENVI軟件里加載的“Landsat8_OLI_multi.dat”（左）和“Landsat8_OLI_pan.dat”（右）;兩種數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點：“Landsat8_OLI_multi.dat數(shù)據(jù)的優(yōu)勢為多波段彩色圖像（RGB顏色分別對應于近紅外、紅光和綠光波段），但存在空間分辨率低，地物不夠清楚的缺點;“Landsat8_OLI_pan.dat”數(shù)據(jù)的優(yōu)勢為空間分辨率高，地物相對清楚，但存在單波段灰色圖像的缺點。

2.Brovey方法的理論教學。理論教學旨在讓學生了解算法及其背后的原理，從而起到舉一反三的作用。遙感數(shù)字圖像融合是把時間、空間或光譜上存在互補的多源遙感數(shù)據(jù)，按照一定的規(guī)則或算法進行運算，發(fā)揮多源數(shù)據(jù)間的信息互補性，從而獲得比任何單一數(shù)據(jù)精度更高、信息量更豐富的合成圖像的過程。教材提供的例子數(shù)據(jù)主要是把在同一研究區(qū)的低空間分辨率的多光譜圖像（30 m）與高空間分辨率的灰度圖像（15 m）進行融合，從而得到一幅高空間分辨率的彩色合成圖像，改善后續(xù)工作例如遙感圖像計算機解譯、目視判讀和特征提取結(jié)果的精度和可靠性。Brovey融合方法是一種歸一化后的多光譜圖像與高分辨率圖像進行乘積運算的融合方法[1，5，6]。其計算公式為：

3.Brovey方法的實踐教學。當教師將Brovey方法的相關(guān)研究論文和數(shù)學原理講解清晰后，在ENVI 5.3經(jīng)典版環(huán)境中逐步演示，實現(xiàn)公式的計算，將抽象的概念變得直觀生動，使學生更容易理解和掌握，從而提高理論和實踐教學的質(zhì)量和效果，實現(xiàn)理論和實踐的連接。在此基礎(chǔ)上，為了加強學生對ENVI軟件的動手能力和解決實際問題的能力，要求學生根據(jù)教材的知識點和教師講解的內(nèi)容，親自操作，處理數(shù)據(jù)，使學生對圖像融合方法的含義有更加深刻的了解，熟練掌握軟件的整個操作過程，為今后對其它數(shù)據(jù)融合方法的學習打下堅實的基礎(chǔ)。①Brovey方法的逐步實現(xiàn)過程。保證待處理圖像具有相同的行列數(shù)。為了在ENVI軟件環(huán)境中實現(xiàn)Brovey公式的計算，按照圖像運算的要求確保多光譜影像和全色波段影像具有相同的行列數(shù)，由菜單Basic Tools中的Resize Data （Spatial/Spectral）命令實現(xiàn)。輸出結(jié)果為行列數(shù)相同的兩個例子文件（圖2）。

歸一化處理。運用菜單Basic Tools中的 Stretch Data命令，在Data Stretch Input File對話框中選擇Landsat8_OLI_pan.dat，點擊OK后彈出Data Stretching窗口，Stretch Type選擇Linear方法，Output Data Range設置為0～1，輸出結(jié)果即為歸一化后的文件（圖3）。Landsat8_OLI_multi_re.dat的處理步驟相同。

計算低分辨率數(shù)據(jù)的平均值。運用菜單Basic Tools中的Band Math命令進行波段運算，在Band Math對話框中輸入公式（float（b1+b2+b3）/3.0）（圖4左）。在Variables to Bands Pairings窗口中分別選擇綠光、紅光和近紅外波段（圖4右），輸出文件名設置為Landsat8_OLI_multi_re_mean3.dat，即為低分辨率數(shù)據(jù)的平均值。

Brovey圖像融合最終結(jié)果。在Band Math對話框中輸入公式（float（b1）*float（b2））/float（b3）（圖5左），并對b1，b2和b3參數(shù)分別賦為Landsat8_OLI_multi_re_str.dat（b1），Landsat8_OLI_pan_str.dat（b2）和Landsat8_OLI_multi_re_mean3.dat（b3）（圖5右），輸出文件名設置為Brovey_result.dat，即為融合結(jié)果，高分辨率多光譜彩色圖像。

②Brovey方法的簡易操作。Brovey公式的逐步操作過程可以進一步加深學生對該方法的理解和掌握。ENVI 5.3也提供了傻瓜式操作，即菜單Transform中的Image Sharpening二級菜單下的Color Normalized （Brovey）命令。在Select Input RGB Input Bands界面分別選擇近紅外、紅光和綠光波段（圖6）。在High Resolution Input File窗口選擇Landsat8_OLI_pan_str.dat（圖7），輸出文件名設置為Brovey_Result2.dat，完成操作。

兩種操作過程各有優(yōu)勢，加強軟件功能的多樣化和傻瓜式操作，使學生做到舉一反三，達到靈活和創(chuàng)新性運用軟件的目的。

三、結(jié)論

以教材案例為基礎(chǔ)，通過講授遙感圖像融合概念、含義、理論和實現(xiàn)過程，使學生對遙感圖像波段運算、圖像重采樣、Brovey數(shù)據(jù)融合方法的ENVI實現(xiàn)能力得到顯著提高，軟件功能的多樣化應用能力得以加強。但在教學過程中發(fā)現(xiàn)，由于“遙感數(shù)字圖像處理”作為人文地理與城鄉(xiāng)規(guī)劃專業(yè)、土地資源管理專業(yè)的一門選修課，課時有限（32學時），在教學過程中難以面面俱到，因此在確?；A(chǔ)知識和前沿技術(shù)的前提下有必要取舍，使學生在有限的學時內(nèi)取得最大的收獲。

參考文獻

[1]朱文泉，林文鵬.遙感數(shù)字圖像處理——原理與方法[M].北京：高等教育出版社，2015.

[2]湯國安，董有福，唐婉容，等.我國GIS專業(yè)高等教育現(xiàn)狀調(diào)查與分析[J].中國大學教學，2013（6）：26-31.

[3]阿里木江卡斯木.“遙感數(shù)字圖像處理”課程教學改革探析[J].吉林省教育學院學報，2014（30）：37-39.

[4]朱文泉，林文鵬.遙感數(shù)字圖像處理——實踐與操作[M].北京：高等教育出版社，2016.

[5]Gillespie ?A R，Kahle A B，Walker R E.Color Enhancement of Highly Correlated Images：Channel Ratio and 'Chromaticity' Transformation Techniques，Remote Sensing of Environment，1987（3）：343-365.

[6]Zhou J，Civco D L，Silander J A.A Wavelet Transform Method to Merge TM and SPOT Panchromatic Data，International Journal of Remote Sensing，1998（4）：743-757.