土地管理的遥感课程教学改革论文
摘要：针对土地管理实践，对遥感课程的教学改革进行了一系列探索。首先分析土地管理学科中遥感课程的定位，提出了关联课程设置方案。其次采用需求启发的方式动态跟踪市场变化，建立教学框架，并调整教学内容，同时辅以实验信息反馈等教学手段，实现理论教学和实验教学的交叉与融合。最后在课程设计中基于Matlab平台培养学生的程序开发技能，从而为土地管理单位输送更加优秀的复合型技术人才。
关键词：遥感教学；土地管理学科；需求分析；任务驱动；Matlab
在土地资源管理工作中，遥感对地观测方法凭借其覆盖范围广、周期性强、信息丰富等优势，已为相关部门提供了大量实时有效的基础地理空间数据[1-3]。许多高校已将遥感设置为土地资源管理专业的基础课，但一些遥感教学的先进经验和方法，如需求分析法、任务驱动法，Matlab辅助学习法等，在本专业虽有所提及却没有形成系统的研究[3-5]，导致学生对知识要点掌握不全面，在实际工作中缺乏自主创新能力。另一方面，随着遥感技术的发展，教学内容也不断发生变化，其数据类型、理论重点、处理流程和处理方法都已更新。因而，针对土地管理实践进行遥感课程教学改革，对于学科建设及人才培养都是必要而紧迫的。
1土地管理学科的遥感课程教学改革需求分析
当前，我国土地管理事业快速发展，对3S技术人才结构及人才素养的需求也发生较大变化[6-7]：在各级土地勘测、土地开发整理储备、土地规划等事业单位，基于3S技术的应用工程项目增多，需要大量的技术熟手和一定的高端技术管理人才，目前专科生和硕博士因人力成本合理而较受青睐；高等院校对人才的学位要求较高，主要吸纳博士毕业生就业；3S技术类公司近年来发展势头迅猛，人才需求量巨大，但随着市场竞争激烈，各公司致力于提供特色服务或打造高端软件产品（如MapGis、SuperMap等），因此要求雇员拥有多学科交叉的知识体系，同时具备3S技术集成应用和创新的能力。可见，市场上较多地解决了专科生和硕博士的就业，本科毕业生虽然具备丰富的学科知识背景，但动手能力弱，技术特色不突出，即使通过部门培训也很难培养创新和拓展能力，往往处于一种“高不成、低不就”的尴尬状态。实际上，大部分教师期望通过遥感实践课程的开展，实现与具体工作的衔接[2-5]，但离“学以致用”的教学目标仍有一定距离。首先，土地管理的专业课程众多，因此安排的遥感实验课时通常较少，也缺乏对口的实习基地建设；其次，相关科研成果的跟进与融合较少，与实践的关联较弱；往往局限于对既有软件的运用，缺乏对开发类软件平台的学习，导致技术手段单一、僵化，不符合学科关联与学科创新的发展趋势。应该认识到，严峻的就业形式对人才培养提出了更高要求，教学过程必须结合具体的应用，从课程结构、内容体系、教学手段等方面进行调整[8]，并通过学习一些软件开发知识[9]，跟踪最新的科研成果，从而发展学生的自主学习和创新能力。
2遥感课程的定位与关联课程设置
在土地资源管理专业中，遥感是一门综合性和技术性很强的课程，它与其他学科之间的交叉和联系主要包括2个方面：首先，从技术层面分析，学习该课程要求具备数学、物理、计算机方面的基础知识。同时，它与测量、制图、信息科学等工具学科相互渗透和交融，在实际工作中共同发挥核心技术工具的作用。其次，在应用层面上，经济管理类专业基础理论学科为实践操作提供背景知识，而专业应用类学科为其提供了发展方向。可以说，多层次丰富的学科知识促进了遥感技术的发展和应用领域的扩张，它们之间互为支撑和依托，相辅相承。为适应市场对实践创新型遥感人才的需求，根据对该学科的关联与定位分析，按表1所示的方案调整相关配套课程。
3需求引导下的教学实践方案
3.1启发式教学框架设计
在课堂教学的首尾环节，分别增设需求分析与总结这两项教学内容，为教学框架的设计起到提纲契领的作用，使教学思路清晰、教学内容系统。①在初次课堂教学中，对土地遥感应用的领域及成果作重点介绍，围绕当前的应用热点，选择全国土地遥感二次调查、城市三维空间遥感调查、城市土地利用遥感监测执法、重点项目选址与规划、汶川地震灾害遥感监测与评价、鄱阳湖生态环境遥感监测等经典案例，采用图示对比的方法与学生分享遥感应用经验和成果，并通过对案例中技术要点的提炼，让学生了解该课程的实践需求，对整体教学框架形成直观的、系统的概念，即“提出问题”。②在具体的理论学习中引导学生自主思考：本堂课针对什么问题，学习什么内容，怎么进行学习，从而不断地“回答问题”。③在理论教学完成后，安排专门的课时对知识点进行串讲，逐一总结这些技术要点，并指出目前存在的问题及未来的发展方向，从而让整个教学体系更加全面，教学过程更有针对性，形成“前后呼应”的模式。具体如表2所示。
3.2反馈式理论知识学习
遥感数字图像处理涉及到众多模型和算法，为在短期内系统地掌握这些知识，需交叉利用课堂教学与实验教学进行强化训练。当完成关键技术理论的课堂教学后，穿插对应的实验课教学分别有6次：图像校正原理与方法、图像增强技术、遥感影像目视解译、最大似然法分类、图像变化检测。在实验课中，选择功能齐备、与GIS兼容性强的Erdas软件作为平台，并采用SPOT5、QuickBird、IKNOIS等高空间分辨率影像作为实验数据，演示在既有软件中如何实现课堂中所讲授的理论方法。同时，指导学生完成课后模拟实验，并将结果及时反馈给教师，既是对学生的考核，也为下一轮教学提供了经验和素材。经实践，学生的实验效率不断提高，反馈信息也逐步细化，这种理论知识和实验内容相互交叉、反馈式学习的方法具有及时强化的效果，同时也锻炼了软件操作技能。
3.3基于Matlab的任务驱动式遥感课程设计
3.3.1课程设置目的及实现模式
“遥感课程实习与设计”是对实验课的延伸与补充，它引导学生参与具体的实习项目，并培养基于Matlab的算法开发技能。为保证实习案例动态更新，可以选用2种培训模式：一是与相关生产科研单位进行联合培养，建立长期的实习基地。本校土地资源管理专业与诸多单位有密切合作，如广州市城市规划勘测设计研究院、广东省城乡规划设计研究院、广东省土地勘测规划院、广州市国土资源和房屋管理局等单位。学生在实习单位见习项目的一般流程，并做相应的辅助工作，总结其中的关键点和难点问题，再通过小组协作的方式选择其中一些任务进行软件开发训练，最后完成实习报告。二是参与教师的相关科研项目，学习利用丰富的图书馆资源查找文献，进行综述，再根据完成情况让学生参与到部分项目设计与开发环节中来，通过实习任务引导学生认识到技术研究中的新问题，真正培养学生的技术创新思维能力。根据经验，我们已经总结出一些遥感图像处理的流水线工作任务，当前涉及到的技术难点主要是影像特征提取、解译、变化检测、集成计算等。为此，我们选择Matlab软件进行开发技能的培训，让学生可以利用本专业多种信息技术集成的优势，取得良好的图像处理效果。
3.3.2Matlab软件开发平台的学习与实践
Matlab是世界顶级的科学计算软件，它采用面向对象的开发语言和面向任务的开发思想，为图像处理用户提供一个编写简单、计算快捷、兼容性好的开发环境，几乎所有的图像处理经典算法及近期权威的研究成果都收集到了其工具箱（ImageProcessingToolbox）中。该软件的学习应从以下几个要点展开：①掌握基本的图像处理函数，包括图像显示、图像算术运算、几何变换、图像增强、线性滤波、色彩空间变换、邻域与块处理、空间滤波、形态学运算等。②在扩展的Matlab工具箱中，学习与影像解译相关的经典算法，包括纹理特征提取、主成分分析、相关性分析、聚类分析、最大似然法分类、最小距离法分类、误差矩阵分析等。在熟练调用的基础上，理解其运算原理。同时，根据具体的实习任务需求，有针对性地研究某类算法，包括对设计思路、参数选择、编程技巧等进行深入学习与分析。③为促进学科交叉融合，注重与GIS数据分析平台的交互，实现技术创新与突破。主要讲授Matlab与ArcGIS软件的自动化集成运算方法，即采用ArcGIS平台中集成的VBA作为控制器来启动和控制Matlab，而Matlab作为ActiveX的自动化服务器，接收通过引擎传来的数据和指定信息进行计算，完成链接扩展。既利用了ArcGIS既有的强大的矢栅数据分析功能，也利用Matlab承担了大部分与矩阵计算有关的任务，有利于融合GIS领域知识，实现快速自动化、智能化的图像处理任务。④在指导学生编写具体算法时，充分利用Matlab自带的矩阵运算函数，避免循环语句的大量使用，从而为处理大数据量的影像打下良好基础。笔者曾做过一个实验，在实现最小距离分类算法时，先使用二层循环语句for…end计算特征之间的距离，再调用既有函数repmat（A，N）在第N维空间重复矩阵A从而替代循环语句完成计算，仅针对1000×1000的二维矩阵，后者的效率就提高了8倍之多。可见，Matlab算术技巧将为我们节省大量运算时间。类似的代表性函数包括：cat（dim,A,B），将矩阵A、B在第dim维联结起来；permute（A,order），将矩阵A按设定order次序排序；reshape（A,[m,n]），将矩阵A按m×n维大小重新排列；sort（A,dim），将矩阵A按第dim维数值进行排序；max（A,[],dim），返回矩阵A在第dim维的最大值；min（A,[],dim），返回矩阵A在第dim维的最小值；mean（A,[],dim），返回矩阵A在第dim维的平均值。
4结语
在土地管理专业的遥感课程教学中，探讨了关联课程的设置方案，采用需求引导法调整教学框架和内容；对传统教学模式进行改进，通过课堂教学与实验教学相互交叉、反馈的方法进行强化训练，深化对理论知识的掌握；采用科研课题驱动或与单位联合培养的模式，指导学生参与具体的实习项目，并基于Matlab平台学习经典的图像处理函数，使学生能具备一定的程序开发素养和技术创新能力。
参考文献
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