《遥感导论》教案.doc

1 单波段摄影像片的解译(1) 可见光黑白像片和黑白红外像片的解译(2) 彩色像片与彩红外像片的解译2 多光谱扫描图像的解译(1) 多光谱扫描图像的特点(2) 多光谱扫描图像的解译方法3 热红外图像的解译4 雷达图像的解译(1) 雷达图像的解译要素及其特点(2) 雷达图像的处理3 目视解译的认知过程(3) 典型地物的散射特征与图像解译第八章遥感图像的计算机分类一、章节教案1.教学目标及基本要求（1）回顾数字图像的性质与特点、表示方法；（2）掌握数字图像分类原理、监督分类、非监督分类的具体方法及两种分类方法的区别；（3）了解遥感图像多种特征的抽取；（4）了解基于知识的分类、面向对象的分类、人工神经网络分类、模糊分类等分类方法的原理与过程；（5）掌握遥感图形分类结果的误差与精度评价方法。

2.教学内容及学时分配第一节概述第二节监督分类（2学时）第三节非监督分类（2学时）第四节其他分类方法（2学时）第五节误差与精度评价（2学时）3.教学重点和难点重点：数字图像的性质与特点、表示方法、数字图像分类原理、监督分类、非监督分类、遥感图像多种特征的抽取、遥感图像分类的其他先进方法。

难点：监督分类和非监督分类。

4.教学内容的深化和拓宽利用ENVI软件和Landsat数据进行演示。

5.教学方式（手段）及教学过程中应注意的问题教学方式（手段）：讲授法、演示法教学过程中应注意的问题：注重培养从的软件操作能力。

6.主要参考书目及网络资源《遥感技术基础与应用》，张安定等，科学出版社，2014。

《遥感导论》，梅安新，彭望琭，秦其明，等编著，北京：高等教育出版社，2001年。

《遥感概论》，彭望碌主编著，北京：高等教育出版社，2002年。

《遥感概论》修订版，吕国楷、洪启旺、郝允充等编著，北京：高等教育出版社，1995年。

《遥感应用分析原理与方法》，赵英时等编著.北京：科学出版社，2003年。

7.思考题和习题比较监督分类和非监督分类的优缺点？二、每课时单元教案1.教学时数2学时2.教学方式（手段）讲授法、演示法3.师生活动设计教师提问，学生回答。

4.讲课提纲、板书设计采用多媒体教学5.教学内容第一节概述遥感图像的计算机分类，是对给定的遥感图像上所有像元的地表属性进行识别归类的过程。

1．图像分类的物理基础遥感图像是传感器记录地物发射或反射的电磁辐射的结果，遥感图像中像元的亮度是地物发射或反射光谱特征的反映。

同一类地物在同一波段的遥感图像上应该表现为相同的亮度，在同一图像的多个波段上呈现出相同的亮度变化规律。

不同的地物在同一波段图像上一般表现出互不相同的亮度，在同一图像的多个波段上呈现出各异的亮度变化规律。

在特征空间中ꎬ同一地物将会形成一个相对集中的点簇ꎬ多类地物会形成多个点簇。

2．特征变量与特征提取遥感图像分类的主要依据是图像的特征变量。

在统计学上，特征与变量是一个含义。

多光谱遥感图像各个波段的像元值是分类的最原始的特征变量，这些原始特征变量经过一定的处理，如各种图像运算、Ｋ-Ｔ变换、Ｋ-Ｌ变换等，可以产生一系列新的特征变量。

特征变量可分为全局统计特征变量和局部统计特征变量。

在实际应用中，对特征变量的选择随应用目的、研究区特点、遥感图像特征、地物类型等的不同而变化。

总的原则是: ①数量适度并尽可能少；②独立性强、相互之间的相关性低；③类内个体间差异小、类间差别大。

3．图像分类的方法遥感图像计算机分类的方法纷繁多样，归纳起来有以下几种划分方法：基于分类的依据，遥感图像的计算机分类可分为两种: 一种是分类单纯依赖像元在各波段的亮度值及其组合或变换的结果；另一种是除考虑像元的光谱特征外ꎬ还要利用像元和其周围像元之间的空间关系，如纹理、形状、方向性等。

基于分类过程中人工参与的程度，可分为监督分类、非监督分类和两者相结合的混合分类。

基于分类的对象，可分为逐像元分类和面向对象分类。

基于输出结果的明确程度，有硬分类和模糊分类之分。

第二节监督分类监督分类也称训练分类法，是指用选定的已知类别的样本去识别其他未知类别像元的过程ꎮ已被确认类别的样本像元是指那些位于训练区的像，其类别属性是预先通过对工作区图像的目视解译、实地勘察等方法确定的。

1 训练样本的选择与评价(1) 训练样本的选择(2) 训练样本的评价2 分类算法(1) 多级切割法(2) 最小距离法(3) 最近邻域法(4) 最大似然法(5) 光谱角分类法1.教学时数2学时2.教学方式（手段）讲授法、演示法3.师生活动设计教师提问，学生回答。

4.讲课提纲、板书设计采用多媒体教学5.教学内容第三节非监督分类非监督分类也称聚类分析或点群分析ꎬ是在没有先验样本的条件下，即预先不知道图像中地物的类别特征，由计算机根据像元间光谱特征的相似程度进行归类合并的分类方法。

1．Ｋ-均值算法概念：基本思想：基本流程：2．迭代式自组织数据分析算法概念：基本思想：基本流程：3．监督分类与非监督分类的比较1.教学时数2学时2.教学方式（手段）讲授法、演示法3.师生活动设计教师提问，学生回答。

4.讲课提纲、板书设计采用多媒体教学5.教学内容第四节其他分类方法1.基于知识的遥感图像分类基于知识的遥感图像分类模型实际上就是一个图像分类专家系统。

其过程就是一个知识的发现、表达和推理判断的过程，它包括两个核心内容，即知识库( ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅ)和推理机(ｉｎｆｅｒｅｎｃｅｅｎｇｉｎｅ )知识库包括知识的发现和知识的表达。

知识的发现依赖于一个包含空间数据、属性数据和光谱数据的ＧＩＳ知识库；知识的表达是知识库的核心，是知识应用的基础，对知识的获取和推理机制也有直接影响。

2.面向对象的分类现有的计算机自动分类大多采用基于像元的分类方法，即以图像的光谱信息作为分类的依据。

这些方法存在两个共同的不足:一是以同类地物具有相同的光谱特征而不同地物在光谱空间中具有可分性为分类的假设前提，事实上这一假设经常不成立；二是忽略了像元之间的相互关系和大量的空间信息，有些方法虽然也用到了一些辅助信息，但也仅限于地形、纹理等少数信息的使用，且其目的还是为了提高像元的分类精度。

面向对象的遥感图像分类的处理单元不再是像元，而是图像分割后所形成的对象。

对象是图像中同质像元构成的大小不等的单元。

其分类过程是：首先对图像进行多尺度分割；然后建立不同尺度的分类层次，在每一层次上分别定义不同类别的多种特征并赋予不同的权重，构建分类规则，由粗到细，完成对图像的分类。

由于在分类时除光谱特征外，更多地应用了形状、结构、纹理等空间特征，从而有效地克服了基于像元分类的不足，分类精度更高，更适合于高分辨率图像的分类。

3.人工神经网络分类人工神经网络(ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＡＮＮ)，是由大量的处理单元( 神经元) 互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。

1.教学时数2学时2.教学方式（手段）讲授法、演示法3.师生活动设计教师提问，学生回答。

4.讲课提纲、板书设计采用多媒体教学5.教学内容第五节误差与精度评价1 误差及其来源任何分类都会产生不同程度的误差。

分类误差主要有两类: 一类是位置误差，即各类别边界的不准确；另一类是属性误差，即类别识别错误。

分类误差的来源很多，遥感成像过程、图像处理过程、分类过程以及地表特征等都会产生不同程度和不同类型的误差。

误差来源：遥感成像过程中，遥感平台翻滚、俯仰和偏航等姿态的不稳定会造成图像的几何畸变；传感器本身性能和工作状态也有可能造成几何畸变或辐射畸变；大气中的雾、霾、灰尘等杂质必然造成图像中的辐射误差；地形的起伏会使图像中产生像点位移造成几何畸变；坡度也会影响地表的接收辐射和反射水平，造成辐射误差。

地表各种地物的特征直接影响分类的精度。

一般来说，地表景观结构越简单，越容易获得较高的分类精度，而类别复杂、破碎的地表景观则容易产生较大的分类误差。

分析发现，分类误差在图像中并不是随机分布的，而是与某些地物类别的分布相关联，从而呈现出一定的系统性和规律性。

2 精度评价的方法遥感图像分类精度的评价是将分类结果与检验数据进行比较以得到分类效果的过程。

精度评价最好是比较分类图和参考图像上所有像元之间的一致性。

但这种做法往往是不现实的。

精度评价一般都是通过采样的方法来完成的，即从检验数据中选择一定数量的样本，通过样本与分类结果的符合程度确定分类的准确度。

(1) 采样方法常用的概率采样方法包括简单随机采样、分层采样和系统采样等。

(2) 样本容量样本容量也称样本数，指样本必须达到的最少数目，是保证样本具有充分代表性的基本前提。

(3) 混淆矩阵与精度指标目前最常用的精度评价方法是混淆矩阵法，即通过混淆矩阵计算各种统计量并构建精度评价指标，最终给出分类的精度值。

基本的精度指标：–总体精度–用户精度–制图精度第九章遥感技术的应用一、章节教案1.教学目标及基本要求（1）掌握岩石、水体、植被及土壤的光谱特征。

（2）掌握水体识别的内容。

（3）掌握土地利用信息的提取方法。

（4）掌握土地利用动态监测的方法。

（5）掌握农作物遥感估产的原理和方法。

（6）掌握“”3S”技术在解决实际问题中的综合运用。

（7）了解遥感技术在资源调查、生态环境监测和灾害监测三个方面应用思路和方法流程。

2.教学内容及学时分配第一节遥感在资源调查与研究中的应用（2学时）第二节遥感在生态环境监测与研究中的应用（2学时）第三节遥感在灾害监测与研究中的应用（2学时）3.教学重点和难点重点：岩石、水体、植被及土壤的光谱特征，水体遥感、植被遥感，地质遥感在水土流失监测、海洋溢油污染监测、城市热岛监测、农作物估产、洪涝灾害监测、地质灾害监测、气象灾害监测等领域的应用的原理、思路和技术流程。

难点：影像分类方法、动态监督方法及3S技术的在水资源调查与监测、生态环境监测和灾害监测中的综合应用。

4.教学内容的深化和拓宽利用曾经参与的横向课题及数据进行演示，阐述针对具体应用问题的解决方案。

5.教学方式（手段）及教学过程中应注意的问题教学方式（手段）：讲授法、演示法教学过程中应注意的问题：注重培养学生针对具体应用问题撰写解决方案的能力。

6.主要参考书目及网络资源《遥感技术基础与应用》，张安定等，科学出版社，2014。

《遥感导论》，梅安新，彭望琭，秦其明，等编著，北京：高等教育出版社，2001年。

《遥感概论》，彭望碌主编著，北京：高等教育出版社，2002年。

《遥感概论》修订版，吕国楷、洪启旺、郝允充等编著，北京：高等教育出版社，1995年。

《遥感应用分析原理与方法》，赵英时等编著.北京：科学出版社，2003年。

7.思考题和习题深入思考和总结可见光近红外遥感数据、雷达数据、热红外数据的优势应用领域？二、每课时单元教案1.教学时数2学时2.教学方式（手段）讲授法、演示法3.师生活动设计教师提问，学生回答。