專業(yè)選修課程《高光譜遙感圖像處理技術(shù)及應(yīng)用》 課程教學(xué)大綱

《高光譜遙感圖像處理技術(shù)及應(yīng)用》課程教學(xué)大綱一、課程簡介課程中文名高光譜遙感圖像處理技術(shù)及應(yīng)用課程英文名Hyperspectralremotesensingimageprocessingtechnologyandapplication雙語授課□是否課程代碼10122110課程學(xué)分2總學(xué)時數(shù)32（含實踐8）課程類別□通識教育課程□公共基礎(chǔ)課程專業(yè)教育課程□綜合實踐課程□教師教育課程課程性質(zhì)□必修選修□其他課程形態(tài)□線上線下□線上線下混合式□社會實踐□虛擬仿真實驗教學(xué)考核方式□閉卷□開卷□課程論文課程作品□匯報展示□報告課堂表現(xiàn)□階段性測試平時作業(yè)其他（可多選）開課學(xué)院大數(shù)據(jù)與智能工程學(xué)院開課系(教研室)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)面向?qū)I(yè)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)開課學(xué)期第6學(xué)期先修課程Python程序設(shè)計后續(xù)課程無選用教材1.林書樂,周俊,劉曉冰.高光譜遙感—原理、技術(shù)與應(yīng)用[M],北京:高等教育出版社,2023.參考書目2.朱琳,王宇.PIE遙感云服務(wù)與實踐[M],北京:科學(xué)出版社出版,2023.課程資源1.環(huán)境大數(shù)據(jù)分析.學(xué)習(xí)通平臺./space/index?t=1695508247908課程簡介《高光譜遙感圖像處理技術(shù)及應(yīng)用》是計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的選修課程，共32學(xué)時（理論16+實踐16），其先導(dǎo)課程有Python程序設(shè)計。主要介紹高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、分析及應(yīng)用，旨在提高學(xué)生在遙感場景下的分析問題和解決問題能力，在工程技術(shù)人才培養(yǎng)方面起著重要作用。通過該課程的學(xué)習(xí)，不但可以驗證、鞏固計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識，還可以加深學(xué)生對高光譜遙感圖像知識的理解，培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和創(chuàng)新精神，為將來就業(yè)和科研工作打下良好基礎(chǔ)。二、課程目標(biāo)表2-1課程目標(biāo)序號具體課程目標(biāo)課程目標(biāo)1能夠陳述高光譜遙感圖像的一般知識，習(xí)得高光譜遙感圖像處理的基本技能，能夠闡明高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)的采集、預(yù)測處理、分析、可視化過程，能夠描述最新的高光譜遙感圖像處理工具、處理方法和發(fā)展趨勢。課程目標(biāo)2能夠利用高光譜遙感圖像處理知識、計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)相關(guān)專業(yè)知識，以及相關(guān)工具，針對實際遙感應(yīng)用領(lǐng)域的復(fù)雜工程問題進(jìn)行研究，設(shè)計可行的解決方案，構(gòu)建合理的算法模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及分析，并對結(jié)果的正確性進(jìn)行評估。課程目標(biāo)3通過高光譜遙感圖像處理工程實踐活動，養(yǎng)成嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真、實事求是的科學(xué)態(tài)度，認(rèn)識到學(xué)科交叉必要性，緊跟國際形勢，不斷學(xué)習(xí)新知識，掌握計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的前沿技術(shù)。表2-2課程目標(biāo)與畢業(yè)要求對應(yīng)關(guān)系畢業(yè)要求指標(biāo)點課程目標(biāo)畢業(yè)要求1.工程知識：能夠?qū)?shù)學(xué)、自然科學(xué)、工程基礎(chǔ)和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識用于解決計算機(jī)復(fù)雜工程問題?！綡】1.4能夠運用相關(guān)知識和方法求解復(fù)雜計算系統(tǒng)的相應(yīng)問題，包括進(jìn)行分析、改進(jìn)。課程目標(biāo)1畢業(yè)要求4.研究：能夠基于科學(xué)原理并采用科學(xué)方法對計算機(jī)復(fù)雜工程問題進(jìn)行研究，設(shè)計實驗、分析與解釋數(shù)據(jù)，并能通過信息綜合得到合理有效結(jié)論?！綥】4.1能夠使用基本的實驗方法和工具，在適當(dāng)?shù)沫h(huán)境下，針對計算機(jī)復(fù)雜工程問題研究的需要設(shè)計實驗方案，并進(jìn)行實驗。課程目標(biāo)2畢業(yè)要求10.溝通：能夠?qū)⒂嬎銠C(jī)復(fù)雜工程問題與業(yè)界同行及公眾進(jìn)行有效溝通和交流，包括撰寫報告和設(shè)計文稿、陳述發(fā)言、清晰表達(dá)或回應(yīng)指令。并具備一定的國際視野，能夠在跨文化背景下進(jìn)行溝通和交流?！綧】10.3了解專業(yè)的國際發(fā)展情況與趨勢，能夠意識到不同文化背景下會有不同的意見和追求，將設(shè)計開發(fā)置于國際發(fā)展的背景下。課程目標(biāo)3三、課程學(xué)習(xí)內(nèi)容與方法（一）理論學(xué)習(xí)內(nèi)容及要求表3-1課程目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)方法對應(yīng)關(guān)系（計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)）序號課程模塊學(xué)習(xí)內(nèi)容學(xué)習(xí)任務(wù)課程目標(biāo)學(xué)習(xí)重點難點教學(xué)方法學(xué)時1高光譜遙感基本概念1.高光譜遙感個人作業(yè)：查閱相關(guān)資料，闡述我國高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r及應(yīng)用領(lǐng)域課程目標(biāo)1重點：1.學(xué)生對高光譜遙感有初步的認(rèn)識2.學(xué)生對高光譜遙感的發(fā)展歷史有一定的了解難點：1.學(xué)生對高遙感技術(shù)應(yīng)用發(fā)展趨勢和應(yīng)用領(lǐng)域有一定的掌握講授法：能夠引導(dǎo)學(xué)生了解高光譜遙感相關(guān)概念、發(fā)展趨勢和應(yīng)用領(lǐng)域22.光的波長3.光譜分辨率4.高光譜遙感發(fā)展歷史課程目標(biāo)35.高光譜遙感應(yīng)用領(lǐng)域2Python空間數(shù)據(jù)處理1.空間數(shù)據(jù)Python處理概述個人作業(yè)：使用Python及相關(guān)工具，讀取高光譜圖像數(shù)據(jù)，并在三維空間中展示出來課程目標(biāo)1重點:1.學(xué)生對Python進(jìn)行空間數(shù)據(jù)處理有一定的了解2.學(xué)生掌握Python進(jìn)行適量數(shù)據(jù)處理和空間數(shù)據(jù)處理難點：3.學(xué)生掌握Python進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)讀寫和可視化1.講授法：能夠引導(dǎo)學(xué)生掌握Python進(jìn)行高光譜圖像讀寫及可視化方法22.矢量數(shù)據(jù)處理3.柵格數(shù)據(jù)處理4.高光譜圖像的數(shù)據(jù)讀寫5.高光譜圖像數(shù)據(jù)可視化3機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概述概念個人作業(yè)：使用sklearn工具和pytorch工具，構(gòu)建傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型課程目標(biāo)1/3重點：1.學(xué)生掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念2.學(xué)生掌握sklearn和pytorch工具的使用難點：1.學(xué)生掌握使用sklearn和pytorch工具構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型并對模型進(jìn)行性能評估1.講授法：能夠引導(dǎo)學(xué)生掌握sklearn和pytorch工具，構(gòu)建傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型22.sklearn工具使用3.pytorch工具使用4.傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型5.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型6.機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能評估4高光譜傳感器與數(shù)據(jù)獲取1.高光譜遙感成像原理個人作業(yè)：查閱相關(guān)資料，比較衛(wèi)星、機(jī)載、地面三種方式下獲取的高光譜遙感數(shù)據(jù)的異同課程目標(biāo)1/2重點：1.學(xué)生對高光譜遙感成像原理有初步的認(rèn)識2.學(xué)生對高光譜遙感傳感器有一定的了解難點：1.學(xué)生對利用衛(wèi)星、機(jī)載、地面高光譜數(shù)據(jù)的方式有一定的認(rèn)識1.講授法：能夠引導(dǎo)學(xué)生熟悉高光譜遙感成像原理及數(shù)據(jù)獲取方法22.高光譜遙感傳感器3.衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)獲取4.機(jī)載（無人機(jī)）高光譜數(shù)據(jù)獲取5.地面光譜數(shù)據(jù)獲取5高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理1.高圖像的物理意義個人作業(yè)：使用Python及相關(guān)工具，對高光譜圖像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣較正課程目標(biāo)1/2/3重點：1.學(xué)生掌握高光譜圖像的物理意義2.學(xué)生掌握高光譜圖像DN值到反射率的變換難點：1.學(xué)生掌握Python進(jìn)行高光譜圖像輻射定標(biāo)和大氣較正1.講授法：能夠引導(dǎo)學(xué)生熟悉高光譜圖像含義及預(yù)處理過程42.數(shù)字量化圖像（DN值）3.輻射亮度數(shù)據(jù)4.反射率5.輻射定標(biāo)6.大氣較正6高光譜圖像處理技術(shù)1.光譜特征分析個人作業(yè)：使sklearn、pytorch及相關(guān)工具，根據(jù)實際需求，對高光譜圖像進(jìn)行處理分析課程目標(biāo)1/2/3重點：1.學(xué)生掌握高光譜圖像光譜特征分析方法2.學(xué)生掌握高光譜圖像分類方法3.學(xué)生掌握高光譜圖像地物識別方法4.學(xué)生掌握高光譜圖像混合像元解方法5.學(xué)生掌握高光譜圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法難點：1.學(xué)生掌握sklearn、pytorch進(jìn)行高光譜圖像處理1.講授法：能夠引導(dǎo)學(xué)生掌握高光譜圖像處理方法42.高光譜圖像分類3.高光譜圖像地物識別4.高光譜圖像混合像元分解5.高光譜圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建實驗學(xué)習(xí)內(nèi)容及要求表3-2課程目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)方法對應(yīng)關(guān)系序號項目名稱項目來源教學(xué)目標(biāo)（觀測點、重難點）學(xué)時數(shù)項目類型要求每組人數(shù)教學(xué)方法課程目標(biāo)1實驗1：資源02D高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)與大氣校正教師開發(fā)1.高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)讀?。ㄖ攸c）4驗證型必做1實驗指導(dǎo)課程目標(biāo)1/2/32.高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)可視化（重點）3.高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)（難點）4.高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)6S大氣較正（難點）2實驗2：資源02D高光譜圖像混合元分解教師開發(fā)1.光譜特征分析（重點）4設(shè)計研究必做1實驗指導(dǎo)課程目標(biāo)1/2/32.高光譜圖像分類（重點）3.高光譜地物識別（難點）4.高光譜混合像元分解（難點）3實驗3：農(nóng)作物病蟲害深度學(xué)習(xí)分類教師開發(fā)1.植被光譜機(jī)理（重點）4設(shè)計研究選做1實驗指導(dǎo)課程目標(biāo)1/2/32.農(nóng)作物病蟲害分類原理（重點）3.農(nóng)作物深度學(xué)習(xí)分類模型構(gòu)建（難點）4.農(nóng)作物深度學(xué)習(xí)分類模型性能評估（難點）4水體自動提取與洪澇監(jiān)測教師開發(fā)1.水體區(qū)域光譜機(jī)理（重點）4設(shè)計研究選做1實驗指導(dǎo)課程目標(biāo)1/2/32.水體區(qū)域識別原理（重點）3.水體區(qū)域分類模型構(gòu)建（難點）4.水體區(qū)域分類模型性能評估（難點）5土地利用及分類教師開發(fā)1.土地類型光譜機(jī)理（重點）4設(shè)計研究選做1實驗指導(dǎo)課程目標(biāo)1/2/32.土地類型分類原理（重點）3.土地類型分類模型構(gòu)建（難點）4.土地類型分類模型性能評估（難點）四、課程考核（一）考核內(nèi)容與考核方式表4-1課程目標(biāo)、考核內(nèi)容與考核方式對應(yīng)關(guān)系課程目標(biāo)考核內(nèi)容所屬學(xué)習(xí)模塊/項目考核占比考核方式課程目標(biāo)1高光譜遙感基本概念模塊1-6實驗1-550%項目考試Python空間數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)獲取高光譜遙感圖像預(yù)處理高光譜遙感圖像分析高光譜遙感圖像應(yīng)用課程目標(biāo)2高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)預(yù)測處理模塊4-6實驗1-531%項目考試高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)混元分析高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)分類高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)目標(biāo)提取課程目標(biāo)3高光譜遙感圖像處理技術(shù)發(fā)展趨勢模塊1,3,5-6實驗1-519%項目考試高光譜遙感圖像處理工具高光譜遙感圖像處理方法表4-2課程目標(biāo)與考核方式矩陣關(guān)系課程目標(biāo)考核方式考核占比平時考核（50%）期末考核（50%）課堂表現(xiàn)（10%）平時作業(yè)（15%）實驗項目（25%）課程目標(biāo)160%60%40%50%50%=10%*60%+15%*60%+25%*40%+50%*50%課程目標(biāo)230%20%40%30%31%=10%*30%+15%*20%+25%*30%+50%*30%課程目標(biāo)310%20%20%20%19%=10%*10%+15%*20%+25%*30%+50%*20%（二）成績評定1.平時成績評定（1）課堂表現(xiàn)（20分）：通過學(xué)生在課堂上發(fā)言、回答提問情況，評價學(xué)生的課程參與能力。（2）作業(yè)完成情況（30分）：圍繞課程的學(xué)習(xí)目標(biāo)進(jìn)行作業(yè)的設(shè)計。如讓學(xué)生簡述高光譜遙感圖像的認(rèn)識，考核學(xué)生對于高光譜遙感圖像處理技術(shù)和工具的理解情況，幫助學(xué)生將定義轉(zhuǎn)化為自己的理解。（4）實驗報告（50分）：學(xué)生收集課程知識相關(guān)資料的能力，研究并提出問題的能力，解決實際問題能力和合作研究能力；2.期末成績評定期末課程設(shè)計：課程設(shè)計結(jié)果為可運行的項目和文本，考察學(xué)生高光譜遙感圖像預(yù)測處理、分析、設(shè)計、實現(xiàn)、評估能力，要求學(xué)生能綜合運用高光譜遙感圖像處理知識，針對遙感領(lǐng)域?qū)嶋H工程問題，設(shè)計相應(yīng)的處理算法，并利用相關(guān)的工具和平臺，進(jìn)行實現(xiàn)，從而求解相關(guān)問題。表4-3課程設(shè)計評分標(biāo)準(zhǔn)課程設(shè)計作品內(nèi)容健康、充實且積極向上，設(shè)計思路清晰，算法設(shè)計合理，運行結(jié)果正確，可視化效果好。實現(xiàn)代碼的可讀性好、程序注釋的合理性、命名的規(guī)范。能正確回答老師就該設(shè)計提出的問題并且項目有很好地創(chuàng)新。內(nèi)容健康、充實且積極向上，設(shè)計思路清晰，算法設(shè)計較為合理，運行結(jié)果正確，可視化效果較好。程序的可讀性較好、程序注釋的合理性、命名的規(guī)范。能正確回答老師就該設(shè)計提出大部分問題并且項目有一定的創(chuàng)新。內(nèi)容健康、充實且積極向上，設(shè)計思路清晰，算法設(shè)計基本合理，運行結(jié)果基本正確，能進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)的可視化。程序有一部分注釋、命名基本規(guī)范?；灸苷_回答老師就該設(shè)計提出的問題。內(nèi)容健康、充實且積極向上，設(shè)計思路清晰，算法設(shè)計有部分錯誤，運行結(jié)果大部分合理，能進(jìn)行少量數(shù)據(jù)的可視化。程序注釋和命名欠規(guī)范?；灸苷_回答老師就該設(shè)計提出的問題。未能按時完成項目，答辯時不能正確演示項目和回答老師提問。課程設(shè)計報告課程設(shè)計報告數(shù)據(jù)特征分析合理、算法選型正確、圖形圖表規(guī)范、處理步驟清晰明了、文檔符合數(shù)據(jù)處理流程規(guī)范。課程設(shè)計報告數(shù)據(jù)特征分析較合理、算法選型正確、圖形圖表較規(guī)范、處理步驟清晰明了、文檔符合數(shù)據(jù)處理流程規(guī)范。課程設(shè)計報告數(shù)據(jù)特征基本合理、算法選型基本正確、圖形圖表有些不規(guī)范、處理步驟有一定問題、文檔基本符數(shù)據(jù)處理流程規(guī)范，有少部分格式欠規(guī)范。課程設(shè)計數(shù)據(jù)特征分析不到位、不能選擇合適算法、圖形圖表不太規(guī)范、處理步驟不太清晰，格式