一、引言

遥感是现代空间信息科学的核心技术之一，其作为空间信息获取的重要技术手段，对国民经济和人类社会发展起着极为重要的促进作用。尤其随着近年新兴起的全球性的“数字地球”计划、地理信息系统、云计算、大数据和人工智能技术手段的快速发展[1-4]，社会对遥感专业人才的需求量、专业素质及其创新能力有着越来越高的要求。“遥感原理”和“遥感数字图像处理”课程正是为培养这方面技术人才而设置，是地理科学类专业的两门十分重要的专业课程。“遥感数字图像处理”作为“遥感原理”课程的后续重要内容，属于实践性、实用性和综合性很强的课程，具有应用的技术性和广泛性特点。该课程主要讲授遥感数字图像处理技术的基本概念、原理、算法及其实践应用等，力争培养一大批熟练掌握遥感科学理论和应用技能的空间信息科学人才，是理论和实践紧密结合的一门课程。在讲授该课程的过程中最好将经典的案例展示给学生，提出所涉及的相关实际问题和技术方法，将与案例有关的理论知识由浅入深地教予学生，并在软件平台（ENVI、Eardas等）上进行实践操作。

内蒙古师范大学地理科学学院自2005年以来一直开设“遥感数字图像处理”课程，这不仅能够巩固学生在“遥感原理”课程所学的理论知识，同时还能够提高遥感技术应用水平，培养学生实践和动手能力，是地理科学专业教学中的重要环节。教材的选用需综合考虑教学大纲、学校和学生的实际需要、学生的基础背景和教学学时。目前，学院人文地理与城乡规划专业、土地资源管理专业选用的教材为由朱文泉、林文鹏编写，高等教育出版社出版的《遥感数字图像处理——原理与方法》[1]和《遥感数字图像处理——实践与操作》[4]。这两本教材在内容讲解上针对遥感图像处理中的具体问题，结合遥感原理和数字图像处理中的理论知识（《遥感数字图像处理——原理与方法》），借助遥感软件进行系统的实践训练（《遥感数字图像处理——实践与操作》），引导学生掌握遥感数字图像处理的基本原理及操作过程，为学生将来从事遥感在空间信息、植被、生态、土壤、土地利用、资源环境监测、国土规划等领域的研究和应用奠定基础。此两本教材框架清晰、概念具体、案例通俗易懂、内容丰富由浅入深，最大限度地避免或降低了繁琐的数学公式推导和理解。因此对学生，特别是人文地理与城乡规划专业以及土地资源管理专业的学生来说，是很容易接受的教材。

教材借助的软件平台为美国Exelis Visual Information Solution公司的旗舰产品The Environment for Visualizing Images 5.3（ENVI 5.3），由交互式数据语言（Interactive Data Languange，IDL）开发而成。笔者针对人文地理与城乡规划专业、土地资源管理专业学生的特点和需求，围绕如何提高和优化该实践性课程的教学质量、教学内容和教学方法等方面，以教材提供的案 例 数 据“Landsat8_OLI_” 和“Landsat8_OLI_pan.dat”为例，介绍Brovey图像融合方法从理论到实践的教学过程，为推进这门课程的教学改善提供参考。

二、授课方式与方法

1.课前准备——启发式教学。人文地理与城乡规划专业、土地资源管理专业学生对遥感学科相关知识的掌握欠佳，尤其在学习理论和算法时明显感觉学生有听不懂或跟不上的现象。因此在授课伊始，通过提问启发学生，引导他们思考有关图像融合的概念和必要性。例如在课程开始时，在ENVI 5.3经典版软件中加载教材提供的两种例子数据，即30米空间分辨率的多光谱标准假彩色合成数据“Landsat8_OLI_”和15米空间分辨率的全色影像“Landsat8_OLI_pan.dat”（图1），向学生提问两种数据的优缺点，使学生对数据有一个直观的认识，并通过互动形式了解学生有关图像融合方面的相关知识后，教师再具体分析两种数据优缺点和融合的必要性，引出遥感图像融合的概念，并发现和纠正学生理解有误的地方和知识点。同时，教师打开准备好的两篇关于Brovey方法的研究论文（“Color Enhancement of Highly Correlated Ratio and‘Chromaticity’Transformation Techniques”[5]和“A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT panchromatic data”）[6]，使学生了解科学研究的重要性，在学生脑海里塑造先有研究后有软件平台的发展过程，提高学生科学研究的意识和课后查阅文献的兴趣同时，不断地鼓励学生努力学习，将来通过自己的研究改进现有方法中存在的问题或提出更好的融合方法。

图1.ENVI软件里加载的“Landsat8_OLI_”（左）和“Landsat8_OLI_pan.dat”（右）；两种数据的优缺点：“Landsat8_OLI_数据的优势为多波段彩色图像（RGB颜色分别对应于近红外、红光和绿光波段），但存在空间分辨率低，地物不够清楚的缺点；“Landsat8_OLI_pan.dat”数据的优势为空间分辨率高，地物相对清楚，但存在单波段灰色图像的缺点。

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