《大数据与遥感信息处理》课程教学大纲.docx

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1、大数据与遥感信息处理教学大纲一、课程基本信息课程名称大数据与遥感信息处理Big Data and Remote Sensing Information Processing课程编码CST323531020开课院部计算机科学与技术学院课程团队（未设置）学分2.0课内学时32讲授32实验0上机0实践0课外学时0适用专业（公选课组）授课语言中文先修课程Python实用程序设计、程序与数学、软件开发技术课程简介（任选）本课程是面向全校本科生的一门通识教育选修课程，主要通过学习遥感信息处理知识来提升学生的科学素养，并以遥感大数据为例， 用大数据技术来拓展学生的科学研究能力。课程的主要内容分两部分：遥感大

2、数据特征和遥感信息处理。遥感大数据部分，首先通过遥感数据的获取过程学习噪声信号的特性（多普勒谱特征），再引入合成孔径雷达极化测量技术，通过极 化合成，由原始测量得到每个象素的极化章（signature） o遥感信息处理部分，主要介绍卫星海洋遥感，包括叶绿素含量、海面温盐度、海面风场、海面流场、海表面异常等海洋物理要素的 基本遥感机理，电磁波辐射传输理论，大气/海水的吸收和散射机理，可见光水色扫描仪、热红外与微波辐射计、高度计和散射计、合成 孔径雷达原理，使得学生理解遥感原理及卫星在海洋学观测中的应用。通过指导学生查询国内外卫星遥感网站，培养学生的自主学习研究 性学习的能力，使学生具备获取卫星海

3、洋学最新信息和资料的初步技能以及依据文献撰写综述论文的综合能力。Information processing for remote sensing and big data is one of the 1iberal education courses for students of any major of the university. This course takes remote sensing big data for example, to promote the scientific quality of students as well as ability of doing

4、 scientific research. This course contains two components: Remote sensing big data and Remote sensing information processing.In the part of remote sensing big data, students will learn about the acquisition of remote sensing data, then the noise characteristics. Polarization will be also concerned t

5、o explain polarization signatures for each pixel.Tn the part of information processing, we wil1 introduce the chlorophyll contained in the sea water, the sea surface salinity and temperature, the sea surface wind, the sea current, and sea surface height anomaly, as well as the remote sensing princip

6、le of all the above phenomena, including the microwave radiation theory of the sea surface, atmospheric transformation theory, as well as principles for optical ocean color scanner, thermal-infrared and microwaveradiometers, microwave altimeters and scatterometers, synthetic aperture radars. The obj

7、ect of this course is to equipment students with the ability of understanding remote sensing principles and its applications in oceanography. Students will be equipped with the capability of literature investigation as well as expertise of field of satellite oceanography.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标0BE

8、毕业要求指标点任务自选1Ml目标1 ： 了解并认识遥感大数据的特征和特殊性是2M2目标2 ：培养学生良好的领域认知水平是3M3目标3：通过课程实验，培育认识和发现问题的能力，能够结合国家最新政策法规，理解正确社会主 义核心价值观对于项目选题、分析的重要指导意义。是三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课 程目标课内 学时教学方式课外学时课外环节11. 11.1遥感数据的大 数据特征了解遥感发展的阶段；理解遥感手段的分类；按照遥感器搭载平台分为船载/机载/星载遥感；按照遥感器的研究对象分为地球观测遥感和太空遥感，其中地 球观测遥感又分为水下遥感/陆地遥感/海洋遥感/森林植被遥感 /极地遥

9、感；按照遥感器的测量物理量分为声学遥感/光学遥感/微波遥感Ml2讲授2作业21.21.2雷达系统的噪 声来源1 .目标场的热辐射2 .半导体散粒噪声3 .数据量化效应4 .随机抖动噪声1. 3极化测量Ml2讲授2作业31.31.3极化测量术微波传感器和极化合成M22讲授2作业42第二章遥感信息 处理1 . 了解国外和国内的海洋卫星计划2 . 了解光学传感器的参数、用途3 .理解微波传感器的测量原理4 .理解微波传感器采集数据的预处M22讲授2作业53. 13. 1.海面风场反演了解海面风场反演M32讲授2作业63.23.2海洋动力学反 演理解海洋动力学反演M32讲授2作业73.33. 3海洋盐

10、度反演了解海洋盐度反演M32讲授2作业83.43.4海洋目标探测了解海洋目标探测M32讲授2作业四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1课程报告通过课程实验，能在领域内提高认知水平，就交叉领域发现问题，并具备解决方案的能力80%2课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况20%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml课程报告100%A-能独立完成实验及实验报告，具有创新性。B-能独立完成实验及实验报告。c-基本上能独立完成实验及实验报告。D-不能独立完成实验及实验报告。2M2课程报告100%A-能独立完成实验及实验报告，具有创新性。B-能独立完成实验及实验报告。c-基本上能

11、独立完成实验及实验报告。D-不能独立完成实验及实验报告。3M3课程报告100%A-能独立完成实验及实验报告，具有创新性。B-能独立完成实验及实验报告。C-基本上能独立完成实验及实验报告。D-不能独立完成实验及实验报告。4/课堂表现0%A-精神状态饱满，回答问题准确 B-精神状态良好，问题回答较好 c-精神状态一般，问题回答一般 D-精神状态较差，回答问题有误评分等级说明：A, B, C, D, E = 90-100, 80-89, 70-79, 60-69, 0-59; A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59; A, B, C=90-100, 75-89, 60-74, 0-59; A, B = 80-100, 0-79六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书1极化雷达成像基础与应用，J.S. Lee, E. Pottier,电子工业出版社，2013. （*主教材）2图书1卫星海洋学，刘玉光，高等教育出版社，2009. （*主教材）