《遥感数字图像处理》课程实验教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16044702 课程名称：遥感数字图像处理 英文名称：Remote Sensing Digital Image Processing 实验总学时：20学时 适用专业：自然地理与资源环境本科专业 课程类别：专业课 先修课程：《遥感概论》 二、教学的总体目的和要求 1、对学生的要求 通过本课程的教学，要求学生掌握遥感数字图像基础知识、遥感数字图像处 理的数学基础、遥感数字图像的几何处理、遥感图像处理的辐射校正、遥感数宁 图像增强处理、遥感图像的计算机分类、遥感数字图像分析方法等内容。经过上 机实践训练，使学生掌握基本的ENVI软件的遥感图像处理流程，具有遥感图像 分析基本的能力。 2、对教师的要求 教学方法注重理论和实践相结合，运用多媒体等教学手段，注重学生实际动 手能力，理论课和计算机软件操作相结合。 3、对实验条件的要求 计算机每人一台、遥感图像处理软件、遥感图像等 三、实验教学内容 实验项目 实验名称：遥感数字图像处理基础 实验内容：
《遥感数字图像处理》课程实验教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16044702 课程名称：遥感数字图像处理 英文名称：Remote Sensing Digital Image Processing 实验总学时： 20 学时 适用专业: 自然地理与资源环境本科专业 课程类别：专业课 先修课程：《遥感概论》 二、教学的总体目的和要求 1、对学生的要求 通过本课程的教学，要求学生掌握遥感数字图像基础知识、遥感数字图像处 理的数学基础、遥感数字图像的几何处理、遥感图像处理的辐射校正、遥感数字 图像增强处理、遥感图像的计算机分类、遥感数字图像分析方法等内容。经过上 机实践训练，使学生掌握基本的 ENVI 软件的遥感图像处理流程，具有遥感图像 分析基本的能力。 2、对教师的要求 教学方法注重理论和实践相结合，运用多媒体等教学手段，注重学生实际动 手能力，理论课和计算机软件操作相结合。 3、对实验条件的要求 计算机每人一台、遥感图像处理软件、遥感图像等。 三、实验教学内容 实验项目一 实验名称：遥感数字图像处理基础 实验内容：
1.ENVI的菜单结构： 2 图像显示与图像信息的查看 34 多窗口显示的Link操作 遥感图像的检索和下载方法 5.合并单波段的Landsat TM数据文件为BSQ图像文件： 6.两种方式编辑图像的头文件，查看元数据，读懂元数据。 7 Statistics统计功能的使用，结合统计特征理解功能得到的参数含义： 2D散点图绘制多波段相关性，并通过散点图选取地物： 图像的伪彩色合成显示： 10.图像直方图均衡化与直方图匹配： IL.SPOT多光谱模拟真彩色合成方法： 12.Mosaicking的两种处理方法： 13.规则裁剪和不规则裁剪的三种方法 实验性质：验证性 实验学时：4 实验目的与要求： 1.回顾ENVI软件用户界面，利用ENVI的菜单功能，理解嵌套式菜单的 显示原理和各级菜单的不同功能，以及当前菜单与上级菜单的切换： 掌握在EN中图像加载的基本方式，熟悉图像显示三窗口的含义，并 掌握各窗口之间的联系与处理 3 掌握利用Link display的方法链接不同时相且同一地区的图像的方法，理 解图像几何位置的重要性： 4.重点掌握地理数据云空间上免费LANDSAT影像数据的下载方法，掌握 不同方式的检索、影像信息的查看、数据的选择方法； 解中国资源卫星应用中心网站的卫星数据信息和下载方式： 6 熟悉Landsat TM 图像单波段灰度影像的作用，理解遥感图像合成的意 义，实验三种合成方法的不同点： 7.理解图像头文件的含义，掌握fwhm半波宽度、Wavelength中心波长的 设置，并对比头文件编辑前后的图像显示区别： 掌握两种头文件编辑方式： 9. tics 功能对图像各波段数据统计的特点，理解矩阵中不同行列 的含义，通过Stev区别不同波段的数据特点： 10.了解2D散点图的绘制原理，并能够思考在散点图上选取地物与对应得 到结果之间的关联： 11.掌握图像的伪彩色合成显示方法，理解密度分割的意义，能够对图像的 直方网进 分析 选择合理的分割值： 12.根据图像均衡化的原理，对图像进行均衡化设置，查看均衡化后的图像 有什么不同：对两幅图像进行直方图匹配，理解直方图匹配是如何消除 图像亮度显示差异：
1. ENVI 的菜单结构； 2. 图像显示与图像信息的查看； 3. 多窗口显示的 Link 操作； 4. 遥感图像的检索和下载方法； 5. 合并单波段的 Landsat TM 数据文件为 BSQ 图像文件； 6. 两种方式编辑图像的头文件，查看元数据，读懂元数据。 7. Statistics 统计功能的使用，结合统计特征理解功能得到的参数含义； 8. 2D 散点图绘制多波段相关性，并通过散点图选取地物； 9. 图像的伪彩色合成显示； 10. 图像直方图均衡化与直方图匹配； 11. SPOT 多光谱模拟真彩色合成方法； 12. Mosaicking 的两种处理方法； 13. 规则裁剪和不规则裁剪的三种方法。 实验性质：验证性 实验学时：4 实验目的与要求： 1. 回顾 ENVI 软件用户界面，利用 ENVI 的菜单功能，理解嵌套式菜单的 显示原理和各级菜单的不同功能，以及当前菜单与上级菜单的切换； 2. 掌握在 ENVI 中图像加载的基本方式，熟悉图像显示三窗口的含义，并 掌握各窗口之间的联系与处理； 3. 掌握利用 Link display 的方法链接不同时相且同一地区的图像的方法，理 解图像几何位置的重要性； 4. 重点掌握地理数据云空间上免费 LANDSAT 影像数据的下载方法，掌握 不同方式的检索、影像信息的查看、数据的选择方法； 5. 了解中国资源卫星应用中心网站的卫星数据信息和下载方式； 6. 熟悉 Landsat TM 图像单波段灰度影像的作用，理解遥感图像合成的意 义，实验三种合成方法的不同点； 7. 理解图像头文件的含义，掌握 fwhm 半波宽度、Wavelength 中心波长的 设置，并对比头文件编辑前后的图像显示区别； 8. 掌握两种头文件编辑方式； 9. 掌握 Statistics 功能对图像各波段数据统计的特点，理解矩阵中不同行列 的含义，通过 Stev 区别不同波段的数据特点； 10. 了解 2D 散点图的绘制原理，并能够思考在散点图上选取地物与对应得 到结果之间的关联； 11. 掌握图像的伪彩色合成显示方法，理解密度分割的意义，能够对图像的 直方图进行分析，选择合理的分割值； 12. 根据图像均衡化的原理，对图像进行均衡化设置，查看均衡化后的图像 有什么不同；对两幅图像进行直方图匹配，理解直方图匹配是如何消除 图像亮度显示差异；
13.结合简单的波段运算方法，对SPOT多光谱图像进行模拟真彩色合成， 分析合成后的真彩色图像，与一般由RGB波段合成的真彩色对比，查看 不同之处 14.掌握基于像元和基于几何位置镶嵌的两种方法，注意对比基于像元镶嵌 时的特征点查找： 15.对比相同空间分辨率和不同空间分辨率镶嵌时的特征点查找及误差分 析： l6.掌握resize data和subset data两种裁剪图像的方法，练习通过图像、定 位、文本等方 式进行裁 ，练可 O1的云市 17.练习Mask的建立和应用，并对比通过应用掩膜方法得到的裁剪图像与 前两种方法的不同之处： 18.实验成果一：图像的下载和裁剪结果。 实验条件：计算机、ENVI软件、遥感图像、网络 研究与思考 ENVI软件的功能特点？在先修课程中已学过哪些基础操作？ 显示三窗口的主动性和区别有哪些以及相互之间的关联性 3.Lik方法对图像处理有何帮助？ 4.如何选择符合条件的数据并进行下载？数据的元文件信息的重要性是什 左9 5. 下载的Landsat卫星系列图像有何特点？下载不同系列数据是需要注意 什么问题 6.不同合成方法得到的图像差别有哪些？ 7.头文件中fwhm和中心波长的添加对图像的显示有何帮助？ 头文件的编辑有何作用？两种不同的绵辑方式分别需要注意什么？ 统计功能得到的数据分别代表什么意义 如何理解？ 10.2D散点 态是如何表征图像波段之间的相关性的？ 11图像的直方图对于凸显图像上地物有哪些影响？当一副图像呈现黑色 时，是否表明该图像上无数据？可以通过哪些方法来改正图像的显示？ 12.模拟真彩色合成利用了什么原理？显示结果与真彩色合成有何不同？图 像镶嵌的意义是什么？什么情况需要对图像进行镶嵌？镶嵌时的图像选 择需要注 意什么？ 会出 什么问题？ 13.三种规则裁剪和不规则裁剪方法得到的图像有何特点？在实际应用中的 方法应根据什么进行选择？ 实验项目二 实验名称：图像辐射校正 实验内容
13. 结合简单的波段运算方法，对 SPOT 多光谱图像进行模拟真彩色合成， 分析合成后的真彩色图像，与一般由 RGB 波段合成的真彩色对比，查看 不同之处； 14. 掌握基于像元和基于几何位置镶嵌的两种方法，注意对比基于像元镶嵌 时的特征点查找； 15. 对比相同空间分辨率和不同空间分辨率镶嵌时的特征点查找及误差分 析； 16. 掌握 resize data 和 subset data 两种裁剪图像的方法，练习通过图像、定 位、文本等方式进行裁剪，练习 roi 的绘制； 17. 练习 Mask 的建立和应用，并对比通过应用掩膜方法得到的裁剪图像与 前两种方法的不同之处； 18. 实验成果一：图像的下载和裁剪结果。 实验条件：计算机、ENVI 软件、遥感图像、网络 研究与思考： 1. ENVI 软件的功能特点？在先修课程中已学过哪些基础操作？ 2. 显示三窗口的主动性和区别有哪些以及相互之间的关联性？ 3. Link 方法对图像处理有何帮助？ 4. 如何选择符合条件的数据并进行下载？数据的元文件信息的重要性是什 么？ 5. 下载的 Landsat 卫星系列图像有何特点？下载不同系列数据是需要注意 什么问题？ 6. 不同合成方法得到的图像差别有哪些？ 7. 头文件中 fwhm 和中心波长的添加对图像的显示有何帮助？ 8. 头文件的编辑有何作用？两种不同的编辑方式分别需要注意什么？ 9. 统计功能得到的数据分别代表什么意义，如何理解？ 10. 2D 散点图的形态是如何表征图像波段之间的相关性的？ 11. 图像的直方图对于凸显图像上地物有哪些影响？当一副图像呈现黑色 时，是否表明该图像上无数据？可以通过哪些方法来改正图像的显示？ 12. 模拟真彩色合成利用了什么原理？显示结果与真彩色合成有何不同？图 像镶嵌的意义是什么？什么情况需要对图像进行镶嵌？镶嵌时的图像选 择需要注意什么？会出现什么问题？ 13. 三种规则裁剪和不规则裁剪方法得到的图像有何特点？在实际应用中的 方法应根据什么进行选择？ 实验项目二 实验名称：图像辐射校正 实验内容：
1.辐射定标：对下载的Landsat图像进行DN值到辐射亮度图像的辐射定 标转换 2.大气校正：对转换后的辐亮度图像，根据图像头文件参数等信息进行 FLAASH大气校正。 实验性质：综合性 实验学时：4 实验目的与要求： 1.能够对应选择的LANDSAT图像类型，查找合适的辐亮度校正公式及参 对比不同图像处理的原理 2.掌握band math方法对图像进行辐亮度校正， 并对处理后的图像进行合 成和头文件编辑，并且对比图像数值发生的变化，理解辐亮度图像的含 义： 3.对各波段分别进行6S参数设置，理解各个参数的意义，并学会查找物理 参数，学会对结果进行分析提取。 4.掌握设置FLAASH中的各种参数的方法，理解参数设置意义，学会读取 图像头文件数据和各种物理参数，进行大气校正： 5.掌握通过图像的Z profile显示，对比图像校正前后在光谱曲线上的重大 变化。查看植物红边，理解大气校正的意义和重要性。 实验条件：计算机、ENVI软件、遥感图像 研究与思考： 1. 遥感图像辐射校正的流程是什么？辐射定标参数的来源有哪些？ 2.辐亮度图像进行大气校正前需要进行哪些处理？为什么要进行处理？ 3.不同的大气模式和能见度选择对FLAASH校正结果是否有影响？ 4.同一幅图像的相同地物FLAASH校正结果对比，在图像显示和光谱曲线 上有何第异？ 5 大气校正的意义是什么？如何理解大气校正恢复了图像的物理意义 实验项目三 实验名称：图像变换与滤波 实验内容： .高光谱图像的主成分变换，特征值选择与结果分析： 2 TM图像的代数变换 代数运算的法则和应用： 3.NDVI的代数运算验证：
1． 辐射定标：对下载的 Landsat 图像进行 DN 值到辐射亮度图像的辐射定 标转换； 2． 大气校正：对转换后的辐亮度图像，根据图像头文件参数等信息进行 FLAASH 大气校正。 实验性质：综合性 实验学时：4 实验目的与要求： 1． 能够对应选择的 LANDSAT 图像类型，查找合适的辐亮度校正公式及参 数，对比不同图像处理的原理； 2． 掌握 band math 方法对图像进行辐亮度校正，并对处理后的图像进行合 成和头文件编辑，并且对比图像数值发生的变化，理解辐亮度图像的含 义； 3． 对各波段分别进行 6S 参数设置，理解各个参数的意义，并学会查找物理 参数，学会对结果进行分析提取。 4． 掌握设置 FLAASH 中的各种参数的方法，理解参数设置意义，学会读取 图像头文件数据和各种物理参数，进行大气校正； 5． 掌握通过图像的 Z profile 显示，对比图像校正前后在光谱曲线上的重大 变化。查看植物红边，理解大气校正的意义和重要性。 实验条件：计算机、ENVI 软件、遥感图像 研究与思考： 1． 遥感图像辐射校正的流程是什么？辐射定标参数的来源有哪些？ 2． 辐亮度图像进行大气校正前需要进行哪些处理？为什么要进行处理？ 3． 不同的大气模式和能见度选择对 FLAASH 校正结果是否有影响？ 4． 同一幅图像的相同地物 FLAASH 校正结果对比，在图像显示和光谱曲线 上有何差异？ 5． 大气校正的意义是什么？如何理解大气校正恢复了图像的物理意义？ 实验项目三 实验名称：图像变换与滤波 实验内容： 1． 高光谱图像的主成分变换，特征值选择与结果分析； 2． TM 图像的代数变换，代数运算的法则和应用； 3． NDVI 的代数运算验证；
4.不同植被指数的计算及结果分析： 5.当试设计水体指数 6 均值滤波、中值滤波和高斯低通滤波的应用 7. 对不同类型噪声的图像进行去噪处理 8。各种梯度法的应用，拉普拉斯算子的使用： 9.给定地物进行边缘提取，比较哪种锐化滤波器使用效果好？ 实验性质：验证性 实验学时.4 实验目的与要求 1,能够学握主成分选择的方法，并能解释主成分变化后的图像，利用主成 分变换消除图像冗余： 2.掌握band math的运算规则，包括运算优先级和各种简单； 3.验证NDVⅥ的计算方法，并能够计算出不同的植被指数，能够理解植被 指数设计的意义： 4. 居地物光谱信息和反射率图像的特征， 设计水体提取的指数 5.能够理解不同平滑因子作用结果的原理，并掌握不同的滤波器使用的噪 声类型： 6.能够根据不同的应用要求选择合适的锐化模版： 7.熟悉不同梯度法得到的图像边缘特征。 实验条件：计算机、ENVI软件、遥感图像 研究与思考 1.如何理解主成份分析结果中的新波段图像？它们还有物理意义么？ 2.进行代数运算时如果采用不同1ot方法对结果是否有影响？ 3.植被指数设计时需要注意什么？什么样的图像可以应用植被指数？ 4.NDWI的设计原理是什么？与我们自己设计的水体指数相比，它的先进 之处在哪里？ 5. 平滑和锐化因子各有什么特点和区别： 6.在进行噪声去除时，过度的平滑容易造成图像的模糊，因此滤波器应该 如何设计才能既能最大程度的保留图像信息，又能完整的去除噪声？ 7.思考什么样的图像才能直接用锐化的梯度法得到完整的边缘？为了提取 这样的边缘，应该对图像进行什么样的预处理？ 实验项目四 实验名称：图像分割与信息提取
4． 不同植被指数的计算及结果分析； 5． 尝试设计水体指数； 6． 均值滤波、中值滤波和高斯低通滤波的应用； 7． 对不同类型噪声的图像进行去噪处理； 8． 各种梯度法的应用，拉普拉斯算子的使用； 9． 给定地物进行边缘提取，比较哪种锐化滤波器使用效果好？ 实验性质：验证性 实验学时：4 实验目的与要求： 1． 能够掌握主成分选择的方法，并能解释主成分变化后的图像，利用主成 分变换消除图像冗余； 2． 掌握 band math 的运算规则，包括运算优先级和各种简单； 3． 验证 NDVI 的计算方法，并能够计算出不同的植被指数，能够理解植被 指数设计的意义； 4． 能够根据地物光谱信息和反射率图像的特征，设计水体提取的指数； 5． 能够理解不同平滑因子作用结果的原理，并掌握不同的滤波器使用的噪 声类型； 6． 能够根据不同的应用要求选择合适的锐化模版； 7． 熟悉不同梯度法得到的图像边缘特征。 实验条件：计算机、ENVI 软件、遥感图像 研究与思考： 1． 如何理解主成份分析结果中的新波段图像？它们还有物理意义么？ 2． 进行代数运算时如果采用不同 float 方法对结果是否有影响？ 3． 植被指数设计时需要注意什么？什么样的图像可以应用植被指数？ 4． NDWI 的设计原理是什么？与我们自己设计的水体指数相比，它的先进 之处在哪里？ 5． 平滑和锐化因子各有什么特点和区别？ 6． 在进行噪声去除时，过度的平滑容易造成图像的模糊，因此滤波器应该 如何设计才能既能最大程度的保留图像信息，又能完整的去除噪声？ 7． 思考什么样的图像才能直接用锐化的梯度法得到完整的边缘？为了提取 这样的边缘，应该对图像进行什么样的预处理？ 实验项目四 实验名称：图像分割与信息提取
实验内容： 1,灰度圆值法：利用直方图讲行图像分割 2 对二值图像继续用梯度法边缘提取： 3. 膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的应用： 4.综合所学知识，尝试提取遥感图像中的水体信息和得到水边线： 5.使用Segmentation Image进行城市绿地信息提取： 6.针对已进行大气校正的反射率图像，综合不同地物的特征信息构建决策 树进行图像分类： 7.建立检验用ROL,对分类结果进行精度检验，建立混淆矩阵： 8.对分类图进行后处理、调色及专题图制图。 实验性质：设计性 实验学时：8 实验目的与要求： 1. 能够根据图像的特征，综合使用不同的方法分割出地物对象： 熟练学握图像直方图的应用 3.掌握形态学方法不同使用顺序后会产生的不同效果： 4.理解水体光谱曲线的含义，能够根据大气校正前后的图像，设定阈值提 取图像中的水体： 5. 掌握利用波段组合进行图像分割的工作流程 学握Seg 工具及面向 对象的图像分割处理流程 7.能够依据反射率图像上不同地物的特征，掌握地物的划分方法： 8.熟练掌握决策树构建方法，并能够进行判断公式的正确输入和流程优化 调整： 9.掌握利用检验样本区域的ROI进行混淆矩阵构建和精度检验的方法，并 且理解不同用户精度、制图精度等指标的意义和差别，理解KAPPA系 数的重要性 10. 掌握利用ENVI软件进行分类后处理和专题地图制图的技能。 实验条件：计算机、ENVI软件、遥感图像 研究与思考： 1,图像上目标地物的分割，除了依据自方图外，还有什么可以作为依据使 用？ 2.梯度法提取地物边界时，地面噪声在所难免，如何对图像进行预处理才 能得到最准确连贯且少噪声的边界呢？ 3.将水陆进行分离之后，陆地和水面往往会有噪声存在，如何应用已学过 的操作进行噪声去除呢？ 4.水体提取指数的意义何在？结合该指数，如何实现水陆分离，图像分割？ 5.面向对象的图像分割有什么注意事项？
实验内容： 1． 灰度阈值法：利用直方图进行图像分割； 2． 对二值图像继续用梯度法边缘提取； 3． 膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的应用； 4． 综合所学知识，尝试提取遥感图像中的水体信息和得到水边线； 5． 使用 Segmentation Image 进行城市绿地信息提取； 6． 针对已进行大气校正的反射率图像，综合不同地物的特征信息构建决策 树进行图像分类； 7． 建立检验用 ROI，对分类结果进行精度检验，建立混淆矩阵； 8． 对分类图进行后处理、调色及专题图制图。 实验性质：设计性 实验学时：8 实验目的与要求： 1． 能够根据图像的特征，综合使用不同的方法分割出地物对象； 2． 熟练掌握图像直方图的应用； 3． 掌握形态学方法不同使用顺序后会产生的不同效果； 4． 理解水体光谱曲线的含义，能够根据大气校正前后的图像，设定阈值提 取图像中的水体； 5． 掌握利用波段组合进行图像分割的工作流程； 6． 掌握 Segmentation image 工具及面向对象的图像分割处理流程； 7． 能够依据反射率图像上不同地物的特征，掌握地物的划分方法； 8． 熟练掌握决策树构建方法，并能够进行判断公式的正确输入和流程优化 调整； 9． 掌握利用检验样本区域的 ROI 进行混淆矩阵构建和精度检验的方法，并 且理解不同用户精度、制图精度等指标的意义和差别，理解 KAPPA 系 数的重要性； 10． 掌握利用 ENVI 软件进行分类后处理和专题地图制图的技能。 实验条件：计算机、ENVI 软件、遥感图像 研究与思考： 1． 图像上目标地物的分割，除了依据直方图外，还有什么可以作为依据使 用？ 2． 梯度法提取地物边界时，地面噪声在所难免，如何对图像进行预处理才 能得到最准确连贯且少噪声的边界呢？ 3． 将水陆进行分离之后，陆地和水面往往会有噪声存在，如何应用已学过 的操作进行噪声去除呢？ 4． 水体提取指数的意义何在？结合该指数，如何实现水陆分离，图像分割？ 5． 面向对象的图像分割有什么注意事项？
6.决策树分类方法与监督分类法、非监督分类法相比，有何区别？ 7.同样的判定语句如何优化能够使得决策树效率更高更简洁？ 8.进行精度检验时需要注意什么？哪些因素会影响精度检验结果 四、考核方式 本课程采用开卷考试。 平时成绩占50%，其中三次实验报告占30%，课堂成果两次占10%，其余 10%为平时考勤。其中，实验报告成绩评分方法如下： 100-90分：实验认真，操作正确，绘图清晰，上机操作熟练，结果无误， 实验报告完整详实。 80-90分：实验认真，操作正确，绘图较清晰，上机操作熟练，结果有较少 错误，实验报告较完整。 70-80分：实验较认真，操作较正确，绘图不够清晰。上机操作熟练，结果 有错误，实验报告有缺失。 60.70分 实验不够认真，操作不正确，绘图不够清晰。结果有较多错误， 实验报告拼凑未成整体。 60分以下：实验不认真，操作不正确，绘图不够清晰，上机操作不熟练， 实验拼凑不完整，且未能按时提交报告。 五、推荐实验教材和敦学参考书 实验教材：《遥感数字图像处理实验教程》，韦玉春，科学出版社，第二版 (2018年) 参考书：《ENVI遥感图像处理方法》，邓书斌，科学出版社，第二版(2014 年) 六、其他需说明的 大纲修订人：李姗姗 修订日期：2021年12月 大纲审定者：谢丽 审定日期：
6． 决策树分类方法与监督分类法、非监督分类法相比，有何区别？ 7． 同样的判定语句如何优化能够使得决策树效率更高更简洁？ 8． 进行精度检验时需要注意什么？哪些因素会影响精度检验结果？ 四、考核方式 本课程采用开卷考试。 平时成绩占 50%，其中三次实验报告占 30% ，课堂成果两次占 10%，其余 10%为平时考勤。其中，实验报告成绩评分方法如下： 100-90 分：实验认真，操作正确，绘图清晰，上机操作熟练，结果无误， 实验报告完整详实。 80-90 分：实验认真，操作正确，绘图较清晰，上机操作熟练，结果有较少 错误，实验报告较完整。 70-80 分：实验较认真，操作较正确，绘图不够清晰。上机操作熟练，结果 有错误，实验报告有缺失。 60-70 分：实验不够认真，操作不正确，绘图不够清晰。结果有较多错误， 实验报告拼凑未成整体。 60 分以下：实验不认真，操作不正确，绘图不够清晰，上机操作不熟练， 实验拼凑不完整，且未能按时提交报告。 五、推荐实验教材和教学参考书 实验教材：《遥感数字图像处理实验教程》，韦玉春，科学出版社，第二版 （2018 年） 参考书：《ENVI 遥感图像处理方法》，邓书斌，科学出版社，第二版（2014 年） 六、其他需说明的 大纲修订人：李姗姗 修订日期: 2021 年 12 月 大纲审定者：谢 丽 审定日期:
