遥感数据图像处理 绪论
01 遥感数字图像处理 课程背景
一、课程的学科定位
二、先修课程要求
三、学习等级划分及自我评价标准
一、课程的学科定位
空间信息技术主要涉及导航与位置服务,遥感和地理信息系统等理论与技术,同时结合计算机技术和通信技术进行空间数据的采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用等。
空间信息技术相关课程:
1、导航与位置服务(NLS):主要用于定位、导航、距离和面积测量等;
2、遥感(RS):主要用于空间数据获取设计、遥感过程与遥感技术系统、遥感信息提取,遥感地学分析及专题应用等;
3、地理信息系统(GIS):主要用于空间数据存储、管理运算、分析显示和描述。

遥感原理、数字图像处理、遥感地学分析或遥感专题、信息提取与应用
二、先修课程要求
1、先修课程(必修):
高等数学三级以上级别、概率论与数理统计、线性代数;计算机基础;遥感原理或遥感概论。
2、先修课程(可选):
科学计算语言,遥感图像处理软件。
(Python、matlab、R语言、RADL语言)
三、学习等级划分及自我评价标准
1、入门级:了解遥感数字图像处理各主要知识点,知道遥感图像基本的处理及信息提取流程;
2、初级:全面掌握了遥感数字图像处理各主要知识点,具备了系统的知识结构;
3、中级:在初级的基础上能开展一些简单的遥感图像处理及专题信息提取;
4、高级:在中级的基础上能开展遥感综合应用。
02 遥感数字图像处理 课程概述
一、遥感数字图像处理所涵盖的内容
二、遥感数字图像处理过程及目的
三、遥感数字图像处理课程内容体系
四、如何学习遥感数字图像处理
一、遥感数字图像处理所涵盖的内容
遥感应用:遥感制图、信息提取
数据输入输出过程:图像到图像、图像到信息
数据处理方法:通用基本方法、遥感综合应用
数据处理过程及目的:质量改善、特征提取与选择、信息提取
二、遥感数字图像处理过程及目的
1、遥感数据质量改善:包括几何质量、辐射质量和视觉效果改善,如:几何校正、辐射校正、图像去噪声、图像增强等。

2、特征提取与选择:包括特征提取、特征选择、特征组合。

3、信息提取与制表表达:感兴趣目标及对象提取、图像分类、定量信息提取、遥感制图等。

三、遥感数字图像处理课程内容体系
- 遥感数字图像处理基础
- 遥感数字图像处理过程及目的

四、如何学习遥感数字图像处理
1、三轮次学习:短期内了解知识结构 - 有选择地剖析经典算法原理 - 系统化知识结构、并尝试实践应用
2、跳出算法(尤其是数学公式)
3、关注原理及解决问题的思路