遥感数字图像处理
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spContent=我国对地观测技术的迅速发展对遥感数字图像处理人才提出了更多的需求,因此,了解掌握遥感数字图像处理原理和方法是非常重要的。结合相关的课程教材和实验教材,通过较系统的课程学习,可以帮助您形成图像处理的思路,提高利用遥感数字图像解决实际问题的能力。
—— 课程团队
课程概述

遥感数字图像处理是面向地理信息科学专业本科生的专业核心课,也做作为其他专业的辅修课程。课程强调遥感数字图像处理的基本技术和算法,重点是光学遥感数字图像的处理。课程内容包括:遥感图像处理的基本概念,遥感数据的分级和图像文件的基本格式,遥感数据文件的读写,图像统计特征计算,图像合成显示和拉伸算法,图像大气校正方法,图像重采样和几何纠正方法,图像变换和图像滤波的典型算法,图像分割方法,图像分类的典型算法,遥感信息提取方法。通过课堂讲授和实验练习阐述验证相关内容,强化对遥感数字图像处理基本原理和基本方法的理解和应用,培养遥感数字图像处理的基本技能,为遥感图像应用与分析提供技术和方法的支持。

授课目标

(1)理解

  • 图像处理的基本原理

  • 图像合成显示增强原理

  • 辐射校正和几何纠正原理

  • 图像变换的基本原理

  • 图像平滑、锐化原理

  • 图像分割、分类的原理

  • 信息提取的原理

(2)掌握

  • 数据来源,格式和读写

  • 图像合成和显示增强方法

  • 图像统计和特征提取方法

  • 图像校正方法

  • 图像分割和分类方法

  • 变化检测方法

  • 误差评估方法

(3)综合

  • 能够综合利用所学方法进行Landsat图像,高分图像(0.5-5米空间分辨率)的地表覆盖的变化检测

课程大纲

第一章 绪论

1.1 绪论

学前必读

学习参考

绪论

1.1 绪论

第二章 遥感传感器与遥感数据

2.1 遥感传感器和采样量化

2.2 遥感数据

第一讲 遥感传感器和采样量化

第二讲 遥感数据

学习参考

2.1 遥感传感器和采样量化

2.2 遥感数据

第三章 遥感图像模型和特征

第一讲 遥感图像模型

第二讲 图像统计特征

第三讲 像素空间关系和图像特征

学习参考

3.1 遥感图像模型

3.2 图像统计特征

3.3 像素空间关系和图像特征

3.1遥感图像模型

3.2 图像统计特征

3.3 像素空间关系和图像特征

第四章 遥感图像显示和增强

第一讲 色彩模型和色彩空间

第二讲 彩色合成

第三讲 图像显示拉伸

学习参考

4.1 色彩模型和色彩空间

4.2 色彩合成

4.3 图像显示拉伸

4.1 色彩模型和色彩空间

4.2 色彩合成

4.3 图像显示拉伸

第五章 图像校正

第一讲 辐射传输

第二讲 辐射误差和辐射校正

第三讲 几何校正的概念和原理

第四讲 几何精纠正

学习参考

5.1 辐射传输

5.2 辐射误差和辐射矫正

5.3 几何校正的概念和原理

5.4 几何精纠正

5.1 辐射传输

5.2 辐射误差和辐射矫正

5.3 几何矫正的概念和原理

5.4 几何精纠正

第六章 图像变换

第一讲 概述

第二讲 傅里叶变换

第三讲 波段运算

第四讲 K-L变换

第五讲 缨帽变换

第六讲 彩色变换

第七讲 数字图像融合

学习参考

6.1 傅立叶变换

6.2 波段运算

6.3 K-L变换

6.4 缨帽变换

6.5 彩色变换

6.6 数字图像融合

6.1 傅立叶变换

6.2 波段运算

6.3 K-L变换

6.4 缨帽变换

6.5 彩色变换

6.6 数字图像融合

第七章 图像滤波

第一讲 图像噪声与卷积、滤波

第二讲 图像平滑

第三讲 图像锐化

第四讲 频率域滤波

学习参考

7.1  基本概念

7.2 图像平滑

7.3  图像锐化

7.4  频率域滤波

7.5 图像滤波的思路

7.1 基本概念

7.2 图像平滑

7.3 图像锐化

7.4 频率域滤波

7.5 图像滤波的思路

第八章 图像分割

第一讲 概念、方法和流程

第二讲 灰度阈值法

第三讲 梯度和区域方法

第四讲 分割后处理

学习参考

8.1 概念、方法和流程

8.2 灰度阈值法

8.3 梯度和区域方法

8.4 分割后处理

8.1 概念、方法和流程

8.2 灰度阈值法

8.3 梯度和区域方法

8.4 分割后处理

第九章 图像分类

9.3 监督分类

9.4 后处理

9.1 原理和相似性度量

9.2 非监督分类

9.3 监督分类

9.4 后处理和精度评估

第一讲 分类原理和相似性度量

第二讲 非监督分类

第三讲 监督分类

第四讲 分类后处理

学习参考

9.1 原理和相似性度量

9.2 非监督分类

第十章 遥感信息提取

第一讲 概念和原理

第二讲 单一目标的遥感信息提取

第三讲 高光谱图像处理和高空间分辨率图像处理

第四讲 遥感变化检测

学习参考

10.1 概念和原理

10.2 单一目标的遥感信息提取

10.3 高光谱图像处理和高空间分辨率图像处理

10.4 遥感变化检测

10.1 概念和原理

10.2 单一目标的遥感信息提取

10.3 高光谱图像处理和高空间分辨率图像处理

10.4 遥感变化检测

预备知识

建议的先修课程包括:遥感概论、线性代数、概率论与数理统计、综合自然地理、算法语言与程序设计、地图学。


证书要求

暂无。

有需要请单独联系。

参考资料

(一)课程教材

1、韦玉春,汤国安等主编,遥感数字图像处理教程(第二版),科学出版社,2015年2月版。国家“十一五”规划教材,“十二五”江苏省高校重点教材“十三五”江苏省高校重点教材

2、韦玉春主编,遥感数字图像处理实验教程,科学出版社,2018年6月第二版。“十二五”江苏省高校重点教材。


(二)主要参考书目

1、冈萨雷斯主编,数字图像处理(第六版),电子工业出版社,2014年8月版。

2、Jensen,J.R.主编,遥感数字影像处理导论,科学出版社,2007年1月版。

3、(美)肖温格特(Schowengerdt,R.A.)主编,遥感图像处理模型与方法(第三版),电子工业出版社,2010年1月版。

4、(美)桑卡等主编,图像处理分析与机器视觉(第三版),清华大学出版社,2011年1月版。


常见问题

Q : 实验问题

A : 实验是必须完成的教学内容,实验教材中的问题和实验后的思考题均需在实验中回答和解决。

参考资料中的实验教材与课程配套,按照教学进度自行学习。实验中遇到的难题可在讨论版提问讨论。


Q : 如何学习

A : 网络课程在教师的指导下以自我学习为主,控制好学习进度。

建议学习流程:

预习、在线学习,复习总结,阅读推荐的材料,作业,实验,实验报告,小测验。单元总结,单元作业,单元测验。期中总结,期中测验。期末总结,期末测验。


Q : 可以使用网络材料吗?

A : 网络材料必须进行必要的鉴别后使用,且注明来源。必须使用自己的语言组织完成实验报告和相关的作业。