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遙感數字圖像處理
（南京師範大學提供的慕課）
鎖定
人遙感數字圖像處理課程是南京師範大學於2017年09月11日首次在中國大學MOOC開設慕課、國家精品在線開放課程。該課程授課教師是韋玉春、張卡、周良辰。據2021年3月中國大學MOOC官網顯示，該課程已開課8次。
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- 中文名
- 遙感數字圖像處理
- 授課教師
- 韋玉春、張卡、周良辰
- 提供院校
- 南京師範大學
- 開課時間
- 2017年09月11日（首次）
- 類 別
- 慕課、國家精品在線開放課程
- 授課平台
- 中國大學MOOC
遙感數字圖像處理課程性質
遙感數字圖像處理課程背景
遙感是20世紀末發展起來的新興學科，遙感技術的發展，揭開了人類從外層空間觀測地球、探索宇宙空間的序幕，為人們認識國土、開發資源，研究環境、分析全球變化找到了新的途徑。遙感數字圖像處理是計算機數字圖像處理技術與遙感圖像分析技術結合而形成的一門新興技術科學。遙感數字圖像處理技術的出現，從根本上改變了傳統遙感圖像的處理方式與識別方式，為遙感技術系統的完善，實現對地物高效、快速識別以及多源信息的數字化融合處理創造了較為良好的條件。針對中國快速發展的遙感對地觀測對遙感數字圖像處理的需求，南京師範大學開設了遙感數字圖像處理課程。
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遙感數字圖像處理課程定位
遙感數字圖像處理適用專業
遙感數字圖像處理課程適用於地理信息科學專業，其他與數字圖像處理相關的專業。
遙感數字圖像處理開課信息
開課次數 | 開課時間 | 學時安排 | 參與人數 |
|---|---|---|---|
第1次開課 | 2017年09月11日~2017年12月25日 | 3小時每週 | 2328 |
第2次開課 | 2018年03月01日~2018年06月20日 | 2201 | |
第3次開課 | 2018年08月20日~2018年12月28日 | 1859 | |
第4次開課 | 2019年02月20日~2019年06月30日 | 2296 | |
第5次開課 | 2019年07月25日~2019年12月20日 | 2~4小時每週 | 2554 |
第6次開課 | 2020年02月10日~2020年07月20日 | 3小時每週 | 6515 |
第7次開課 | 2020年08月26日~2020年12月31日 | 2~4小時每週 | 2771 |
第8次開課 | 2021年03月01日~2021年06月30日 | 4小時每週 | 待定 |
注：該課程第1~8次開課授課教師均為韋玉春、張卡、周良辰。 | |||
遙感數字圖像處理課程簡介
遙感數字圖像處理課程強調遙感數字圖像處理的基本技術和算法，重點是光學遙感數字圖像的處理。課程內容包括：遙感圖像處理的基本概念，遙感數據的分級和圖像文件的基本格式，遙感數據文件的讀寫，圖像統計特徵計算，圖像合成顯示和拉伸算法，圖像大氣校正方法，圖像重採樣和幾何糾正方法，圖像變換和圖像濾波的典型算法，圖像分割方法，圖像分類的典型算法，遙感信息提取方法。
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遙感數字圖像處理課程大綱
第一章 緒論（2學時） 1、數字圖像的基本概念 2、數字圖像處理 3、數字圖像處理系統 第二章 遙感數據的獲取和遙感圖像 （3學時） 第一節 電磁波譜與遙感傳感器 第二節 遙感圖像的數字化 第三節 圖像類型、圖像級別和格式 第三章 遙感圖像及其特徵（3學時） 第一節 遙感圖像的模型 第二節 遙感圖像的統計特徵 第三節 紋理 第四章 圖像顯示和拉伸（7學時） 第一節 圖像顯示 第二節 彩色合成 第三節 圖像拉伸 1、線性拉伸 2、直方圖均衡化 3、直方圖規定化 第五章 遙感圖像的校正（9學時） 第一節 遙感圖像恢復的基本原理 第二節 遙感圖像輻射校正 1、基本理論 2、基本方法 | 第三節 遙感圖像幾何精糾正 1、基本原理 2、糾正方法 第六章 圖像變換（7學時） 第一節 傅里葉變換 第二節 K-L變換和纓帽變換 第三節 波段運算和彩色變換 第七章 圖像濾波（8學時） 第一節 圖像平滑 第二節 圖像鋭化 第三節 頻率域濾波 第八章 圖像分割（10學時） 第一節 圖像分割的原理 第二節 圖像分割的主要方法 第三節 數學形態學方法 第九章 遙感圖像的分類（12學時） 第一節 圖像分類技術和基本原理 第二節 非監督分類的主要方法 第三節 監督分類分類的主要方法 第四節 圖像分類的後處理 第十章 遙感信息提取（11學時） 第一節 單一要素的信息提取 第二節 高光譜圖像處理的主要方法 第三節 高空間分辨率圖像處理和變化檢測 |
第一章 緒論 1.1 緒論 學前必讀 學習參考 緒論 第二章 遙感傳感器與遙感數據 第一講 遙感傳感器和採樣量化 第二講 遙感數據 學習參考 2.1 遙感傳感器和採樣量化 2.2 遙感數據 第三章 遙感圖像模型和特徵 第一講 遙感圖像模型 第二講 圖像統計特徵 第三講 像素空間關係和圖像特徵 學習參考 3.1 遙感圖像模型 3.2 圖像統計特徵 3.3 像素空間關係和圖像特徵 第四章 遙感圖像顯示和增強 第一講 色彩模型和色彩空間 第二講 彩色合成 第三講 圖像顯示拉伸 學習參考 4.1 色彩模型和色彩空間 4.2 色彩合成 4.3 圖像顯示拉伸 第五章 圖像校正 第一講 輻射傳輸 第二講 輻射誤差和輻射校正 第三講 幾何校正的概念和原理 第四講 幾何精糾正 學習參考 5.1 輻射傳輸 5.2 輻射誤差和輻射矯正 5.3 幾何矯正的概念和原理 5.4 幾何精糾正 第六章 圖像變換 第一講 概述 第二講 傅里葉變換 第三講 波段運算 第四講 K-L變換 第五講 纓帽變換 第六講 彩色變換 第七講 數字圖像融合 學習參考 6.1 傅立葉變換 6.2 波段運算 6.3 K-L變換 | 6.4 纓帽變換 6.5 彩色變換 6.6 數字圖像融合 第七章 圖像濾波 第一講 圖像噪聲與卷積、濾波 第二講 圖像平滑 第三講 圖像鋭化 第四講 頻率域濾波 學習參考 7.1 基本概念 7.2 圖像平滑 7.3 圖像鋭化 7.4 頻率域濾波 7.5 圖像濾波的思路 第八章 圖像分割 8.1 概念、方法和流程 8.2 灰度閾值法 8.3 梯度和區域方法 8.4 分割後處理 第一講 概念、方法和流程 第二講 灰度閾值法 第三講 梯度和區域方法 第四講 分割後處理 學習參考 第九章 圖像分類 9.1 原理和相似性度量 9.2 非監督分類 9.3 監督分類 9.4 後處理和精度評估 第一講 分類原理和相似性度量 第二講 非監督分類 第三講 監督分類 第四講 分類後處理 學習參考 第十章 遙感信息提取 第一講 概念和原理 第二講 單一目標的遙感信息提取 第三講 高光譜圖像處理和高空間分辨率圖像處理 第四講 遙感變化檢測 學習參考 10.1 概念和原理 10.2 單一目標的遙感信息提取 10.3 高光譜圖像處理和高空間分辨率圖像處理 10.4 遙感變化檢測 10.4 遙感變化檢測 10.2 單一目標的遙感信息提取 10.3 高光譜圖像處理和高空間分辨率圖像處理 10.1 概念和原理 |
第一章 緒論 視覺-遙感：一個新的開始 學習參考 課程教學：緒論 測驗：1.1 緒論 第二章 遙感傳感器與遙感數據 2.1 遙感傳感器和採樣量化 2.2 遙感數據 第二章 學習參考 測驗：2.1 遙感傳感器和採樣量化 測驗：2.2 遙感數據 第三章 遙感圖像模型和特徵 3.1 遙感圖像模型 3.2 圖像統計特徵 3.3 像素空間關係和圖像特徵 第三章 學習參考 測驗：3.1遙感圖像模型 測驗：3.2 圖像統計特徵 測驗：3.3 像素空間關係和圖像特徵 第四章 遙感圖像顯示和增強 4.1 色彩模型和色彩空間 4.2 彩色合成 4.3 圖像顯示拉伸 第四章 學習參考 4.1 色彩模型和色彩空間 4.2 色彩合成 4.3 圖像顯示拉伸 第五章 圖像校正 5.1 輻射傳輸 5.2 輻射誤差和輻射校正 5.3 幾何校正的概念和原理 5.4 幾何精糾正 第五章 學習參考 測驗：5.1 輻射傳輸 測驗：5.2 輻射誤差和輻射矯正 測驗：5.3 幾何校正的概念和原理 測驗：5.4 幾何精糾正 第六章 圖像變換 6.1 概述 6.2 傅里葉變換 6.3 波段運算 6.4 K-L變換 6.5 纓帽變換 6.6 彩色變換 6.7 數字圖像融合 第六章 學習參考 測驗：6.1 傅立葉變換 | 測驗：6.2 波段運算 測驗：6.3 K-L變換 測驗：6.4 纓帽變換 測驗：6.5 彩色變換 測驗：6.6 數字圖像融合 第七章 圖像濾波 7.1 圖像噪聲與卷積、濾波 7.2 圖像平滑 7.3 圖像鋭化 7.4 頻率域濾波 第七章 學習參考 測驗：7.1 基本概念 測驗：7.2 圖像平滑 測驗：7.3 圖像鋭化 測驗：7.4 頻率域濾波 測驗：7.5 圖像濾波的思路 第八章 圖像分割 8.1 概念、方法和流程 8.2 灰度閾值法 8.3 梯度和區域方法 8.4 分割後處理 第八章 學習參考 測驗：8.1 概念、方法和流程 測驗：8.2 灰度閾值法 測驗：8.3 梯度和區域方法 測驗：8.4 分割後處理 第九章 圖像分類 9.1 分類原理和相似性度量 9.2 非監督分類 9.3 監督分類 9.4 分類後處理 第九章 學習參考 測驗：9.1 原理和相似性度量 測驗：9.2 非監督分類 測驗：9.3 監督分類 測驗：9.4 後處理 第十章 遙感信息提取 10.1 概念和原理 10.2 單一目標的遙感信息提取 10.3 高光譜圖像處理和高空間分辨率圖像處理 10.4 遙感變化檢測 第十章 學習參考 測驗：10.1 概念和原理 測驗：10.2 單一目標的遙感信息提取 測驗：10.3 高光譜圖像處理和高空間分辨率圖像處理 測驗：10.4 遙感變化檢測 |
序號 | 實驗項目 | 學時 | 必做的實驗內容 |
|---|---|---|---|
1 | 圖像合成與增強 | 4 | 圖像元數據編輯、圖像合併、剪裁、重採樣、窗口聯動等。圖像顯示合成和拉伸增強。 |
2 | 圖像精糾正 | 6 | 使用定標係數計算TOA，使用暗象元法進行大氣校正。 採用地面控制點進行幾何精糾正，分析糾正誤差分佈。 |
3 | 圖像變換 | 4 | 應用K-L，FFT，K-T，波段運算，彩色變換進行圖像處理和增強。 |
4 | 圖像濾波 | 4 | 應用圖像平滑、鋭化的典型算法進行圖像去噪和增強。 |
5 | 圖像分割 | 6 | 使用閾值法等進行圖像分割，使用圖像形態學進行分割後處理，分割結果區域標識和矢量化。 |
6 | 圖像分類 | 6 | 對比應用非監督分類與監督分類的典型分類器、進行分類後處理和精度評價。 |
7 | 遙感信息提取 | 6 | 單一目標的信息提取、變化檢測，提取圖像信息。 |
遙感數字圖像處理課前預備
遙感數字圖像處理預備知識
遙感數字圖像處理學習資料
書名 | 作者 | 出版時間 | 出版社 |
|---|---|---|---|
《遙感數字圖像處理教程（第三版）》 | 韋玉春，湯國安等 | 2019年 | |
《遙感數字圖像處理實驗教程（第二版）》 | 韋玉春，秦福瑩，程春梅 | 2018年 | |
《遙感圖像處理模型與方法（第三版）》 | 肖温格特（Schowengerdt,R.A.） | 2010年 | |
《圖像處理分析與機器視覺（第四版）》 | 桑卡等 | 2016年 | |
《數字圖像處理（第三版）》 | 岡薩雷斯 | 2017年 | 電子工業出版社 |
《遙感數字影像處理導論（第三版）》 | Jensen,J.R | 2007年 |
遙感數字圖像處理授課目標
（1）理解
- 圖像處理的基本原理
- 圖像合成顯示增強原理
- 輻射校正和幾何糾正原理
- 圖像變換的基本原理
- 圖像平滑、鋭化原理
- 圖像分割、分類的原理
- 信息提取的原理
（2）掌握
- 數據來源，格式和讀寫
- 圖像合成和顯示增強方法
- 圖像統計和特徵提取方法
- 圖像校正方法
- 圖像分割和分類方法
- 變化檢測方法
- 誤差評估方法
（3）綜合
- 能夠綜合利用所學方法進行Landsat圖像，高分圖像（0.5~5米空間分辨率）的地表覆蓋的變化檢測。
遙感數字圖像處理課程特色
遙感數字圖像處理所獲榮譽
遙感數字圖像處理授課教師
韋玉春，南京師範大學教授，就職於南京師範大學地理科學學院，南京師範大學教育部虛擬地理環境重點實驗室，主要進行環境遙感研究。
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- 參考資料
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- 1. 遙感數字圖像處理：第1次開課 ．中國大學MOOC[引用日期2021-03-18]
- 2. 遙感數字圖像處理：第8次開課 ．中國大學MOOC[引用日期2021-03-18]
- 3. 教育部關於公佈2018年國家精品在線開放課程認定結果的通知 ．- 中華人民共和國教育部政府門户網站[引用日期2021-03-18]
- 4. 湯國安．遙感數字圖像處理．北京：科學出版社，2004年：前言
- 5. 韋玉春 ．中國大學MOOC[引用日期2021-03-19]
- 6. 張卡 ．中國大學MOOC[引用日期2021-03-19]
- 7. 周良辰 ．中國大學MOOC[引用日期2021-03-19]
