本课程内容共分为四大部分：第一部分为遥感图像处理基础，主要介绍ENVI/IDL软件的基本操作和常见图像处理算法的软件实现，旨在训练学生能对本课程后续介绍的遥感图像处理实践内容进行动手操作；第二部分为遥感图像质量改善，涵盖了遥感图像预处理的重要操作环节，如辐射校正、几何校正、图像去噪声和图像增强；第三部分为遥感图像信息提取与制图表达，包括感兴趣目标与对象提取、特征提取与选择、图像分类和遥感制图表达；第四部分为遥感专题应用，即在结合“原理方法”和“技术工具”的基础上面向解决科学研究与业务应用问题的“专题应用”。

教学目标：针对遥感图像处理中的具体问题，综合遥感原理和数字图像处理中的理论知识，借助遥感软件进行系统的实践训练，使学生掌握基本的遥感图像处理原理及操作过程，为利用遥感数据解决科学研究与业务应用问题奠定基础。

预期效果：学生能系统了解遥感图像处理各知识点之间的联系，掌握遥感图像处理的基本原理和方法，并能将遥感原理、数字图像处理、遥感软件操作三方面的知识有机串联起来解决科学研究的实际问题。

（一）线上部分

1.单元测验（60％），每次测验包括10道题，共5分。每次测验允许尝试2次，取最高成绩。本课程一共有12个单元测验。

在每次测验截止期之后，大家可以在课程的讨论区讨论测验题目，但是在截止期之前，请勿讨论，尤其不要在课程以外的网络空间讨论，比如说把测验的答案发布到百度文库中。警示：考虑到未来的学员，维护课程学习的公平，需要大家共同遵守MOOC课程的这一通则要求。

2.课程讨论（10％），本课程每个教学单元均会发布2道讨论题，每参与一次讨论记2分。想获取满分的学生需要在课程的“讨论活动”中至少参与5个教学单元的讨论（每个教学单元2道讨论题中任选1道），且讨论内容健康，言之有物。

3.期末考试（30％），客观题（判断题、选择题），共30分，需要在90分钟内完成。

注意：要保证有90分钟的时间不被打扰地参加考试。网络不稳定的地区，请选择网速好的情况下测试。 

（二）线下部分

成绩考核采用考查方式，由出勤率、平时作业（40+10+10%）、期末综合实践报告（40%）三部分构成：

1.出勤率：全勤不加分；但缺勤1次扣3分；缺勤3次扣10分；缺勤4次重修。缺勤扣分项直接从总成绩中减去

2.平时作业：MOOC课程成绩单（40分）、课堂回答问题（10分）、课堂讨论（10分）

3.期末综合实践报告撰写要求：背景与目的、数据与方法、结果、讨论、结论。参考《遥感学报》格式。

先修课程（必修）：计算机基础；遥感原理或遥感概论

先修课程（可选）：科学计算语言（python、matlab、IDL等）、遥感图像处理软件（ENVI、ERDAS等）

1. 朱文泉, 林文鹏. 遥感数字图像处理——原理与方法. 北京: 高等教育出版社, 2015

2. 朱文泉, 林文鹏. 遥感数字图像处理——实践与操作. 北京: 高等教育出版社, 2016

3. 中英文期刊：Remote Sensing of Environment、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、遥感学报等

4. 网上论坛，如：遥感类的学术论坛

Q :  如何才能学好“遥感图像处理”

A :  多看、多练、多思考，一定要勤动手。快乐学习而不是轻松学习。