摘要：針對土地管理實踐，對遙感課程的教學改革進行了一系列探索。首先分析土地管理學科中遙感課程的定位，提出了關聯課程設置方案。其次採用需求啟發的方式動態跟蹤市場變化，建立教學框架，並調整教學內容，同時輔以實驗信息反饋等教學手段，實現理論教學和實驗教學的交叉與融合。最後在課程設計中基於Matlab平台培養學生的程序開發技能，從而為土地管理單位輸送更加優秀的複合型技術人才。
關鍵詞：遙感教學；土地管理學科；需求分析；任務驅動；Matlab
在土地資源管理工作中，遙感對地觀測方法憑藉其覆蓋範圍廣、週期性強、信息豐富等優勢，已為相關部門提供了大量實時有效的基礎地理空間數據[1-3]。許多高校已將遙感設置為土地資源管理專業的基礎課，但一些遙感教學的先進經驗和方法，如需求分析法、任務驅動法，Matlab輔助學習法等，在本專業雖有所提及卻沒有形成系統的研究[3-5]，導致學生對知識要點掌握不全面，在實際工作中缺乏自主創新能力。另一方面，隨着遙感技術的發展，教學內容也不斷髮生變化，其數據類型、理論重點、處理流程和處理方法都已更新。因而，針對土地管理實踐進行遙感課程教學改革，對於學科建設及人才培養都是必要而緊迫的。
1土地管理學科的遙感課程教學改革需求分析
當前，我國土地管理事業快速發展，對3S技術人才結構及人才素養的需求也發生較大變化[6-7]：在各級土地勘測、土地開發整理儲備、土地規劃等事業單位，基於3S技術的應用工程項目增多，需要大量的技術熟手和一定的高端技術管理人才，目前專科生和碩博士因人力成本合理而較受青睞；高等院校對人才的學位要求較高，主要吸納博士畢業生就業；3S技術類公司近年來發展勢頭迅猛，人才需求量巨大，但隨着市場競爭激烈，各公司致力於提供特色服務或打造高端軟件產品（如MapGis、SuperMap等），因此要求僱員擁有多學科交叉的知識體系，同時具備3S技術集成應用和創新的能力。可見，市場上較多地解決了專科生和碩博士的就業，本科畢業生雖然具備豐富的學科知識背景，但動手能力弱，技術特色不突出，即使通過部門培訓也很難培養創新和拓展能力，往往處於一種“高不成、低不就”的尷尬狀態。實際上，大部分教師期望通過遙感實踐課程的開展，實現與具體工作的銜接[2-5]，但離“學以致用”的教學目標仍有一定距離。首先，土地管理的專業課程眾多，因此安排的遙感實驗課時通常較少，也缺乏對口的實習基地建設；其次，相關科研成果的跟進與融合較少，與實踐的關聯較弱；往往侷限於對既有軟件的運用，缺乏對開發類軟件平台的學習，導致技術手段單一、僵化，不符合學科關聯與學科創新的發展趨勢。應該認識到，嚴峻的就業形式對人才培養提出了更高要求，教學過程必須結合具體的應用，從課程結構、內容體系、教學手段等方面進行調整[8]，並通過學習一些軟件開發知識[9]，跟蹤最新的科研成果，從而發展學生的自主學習和創新能力。
2遙感課程的定位與關聯課程設置
在土地資源管理專業中，遙感是一門綜合性和技術性很強的課程，它與其他學科之間的交叉和聯繫主要包括2個方面：首先，從技術層面分析，學習該課程要求具備數學、物理、計算機方面的基礎知識。同時，它與測量、製圖、信息科學等工具學科相互滲透和交融，在實際工作中共同發揮核心技術工具的作用。其次，在應用層面上，經濟管理類專業基礎理論學科為實踐操作提供背景知識，而專業應用類學科為其提供了發展方向。可以説，多層次豐富的學科知識促進了遙感技術的發展和應用領域的擴張，它們之間互為支撐和依託，相輔相承。為適應市場對實踐創新型遙感人才的需求，根據對該學科的關聯與定位分析，按表1所示的方案調整相關配套課程。
3需求引導下的教學實踐方案
3.1啟發式教學框架設計
在課堂教學的首尾環節，分別增設需求分析與總結這兩項教學內容，為教學框架的設計起到提綱契領的作用，使教學思路清晰、教學內容系統。①在初次課堂教學中，對土地遙感應用的領域及成果作重點介紹，圍繞當前的應用熱點，選擇全國土地遙感二次調查、城市三維空間遙感調查、城市土地利用遙感監測執法、重點項目選址與規劃、汶川地震災害遙感監測與評價、鄱陽湖生態環境遙感監測等經典案例，採用圖示對比的方法與學生分享遙感應用經驗和成果，並通過對案例中技術要點的提煉，讓學生了解該課程的實踐需求，對整體教學框架形成直觀的、系統的概念，即“提出問題”。②在具體的理論學習中引導學生自主思考：本堂課針對什麼問題，學習什麼內容，怎麼進行學習，從而不斷地“回答問題”。③在理論教學完成後，安排專門的課時對知識點進行串講，逐一總結這些技術要點，並指出目前存在的問題及未來的發展方向，從而讓整個教學體系更加全面，教學過程更有針對性，形成“前後呼應”的模式。具體如表2所示。
3.2反饋式理論知識學習
遙感數字圖像處理涉及到眾多模型和算法，為在短期內系統地掌握這些知識，需交叉利用課堂教學與實驗教學進行強化訓練。當完成關鍵技術理論的課堂教學後，穿插對應的實驗課教學分別有6次：圖像校正原理與方法、圖像增強技術、遙感影像目視解譯、最大似然法分類、圖像變化檢測。在實驗課中，選擇功能齊備、與GIS兼容性強的Erdas軟件作為平台，並採用SPOT5、QuickBird、IKNOIS等高空間分辨率影像作為實驗數據，演示在既有軟件中如何實現課堂中所講授的理論方法。同時，指導學生完成課後模擬實驗，並將結果及時反饋給教師，既是對學生的考核，也為下一輪教學提供了經驗和素材。經實踐，學生的實驗效率不斷提高，反饋信息也逐步細化，這種理論知識和實驗內容相互交叉、反饋式學習的方法具有及時強化的效果，同時也鍛鍊了軟件操作技能。
3.3基於Matlab的任務驅動式遙感課程設計
3.3.1課程設置目的及實現模式
“遙感課程實習與設計”是對實驗課的延伸與補充，它引導學生參與具體的實習項目，並培養基於Matlab的算法開發技能。為保證實習案例動態更新，可以選用2種培訓模式：一是與相關生產科研單位進行聯合培養，建立長期的實習基地。本校土地資源管理專業與諸多單位有密切合作，如廣州市城市規劃勘測設計研究院、廣東省城鄉規劃設計研究院、廣東省土地勘測規劃院、廣州市國土資源和房屋管理局等單位。學生在實習單位見習項目的一般流程，並做相應的輔助工作，總結其中的關鍵點和難點問題，再通過小組協作的方式選擇其中一些任務進行軟件開發訓練，最後完成實習報告。二是參與教師的相關科研項目，學習利用豐富的圖書館資源查找文獻，進行綜述，再根據完成情況讓學生參與到部分項目設計與開發環節中來，通過實習任務引導學生認識到技術研究中的新問題，真正培養學生的技術創新思維能力。根據經驗，我們已經總結出一些遙感圖像處理的流水線工作任務，當前涉及到的技術難點主要是影像特徵提取、解譯、變化檢測、集成計算等。為此，我們選擇Matlab軟件進行開發技能的培訓，讓學生可以利用本專業多種信息技術集成的優勢，取得良好的'圖像處理效果。
3.3.2Matlab軟件開發平台的學習與實踐
Matlab是世界頂級的科學計算軟件，它採用面向對象的開發語言和麪向任務的開發思想，為圖像處理用户提供一個編寫簡單、計算快捷、兼容性好的開發環境，幾乎所有的圖像處理經典算法及近期權威的研究成果都收集到了其工具箱（ImageProcessingToolbox）中。該軟件的學習應從以下幾個要點展開：①掌握基本的圖像處理函數，包括圖像顯示、圖像算術運算、幾何變換、圖像增強、線性濾波、色彩空間變換、鄰域與塊處理、空間濾波、形態學運算等。②在擴展的Matlab工具箱中，學習與影像解譯相關的經典算法，包括紋理特徵提取、主成分分析、相關性分析、聚類分析、最大似然法分類、最小距離法分類、誤差矩陣分析等。在熟練調用的基礎上，理解其運算原理。同時，根據具體的實習任務需求，有針對性地研究某類算法，包括對設計思路、參數選擇、編程技巧等進行深入學習與分析。③為促進學科交叉融合，注重與GIS數據分析平台的交互，實現技術創新與突破。主要講授Matlab與ArcGIS軟件的自動化集成運算方法，即採用ArcGIS平台中集成的VBA作為控制器來啟動和控制Matlab，而Matlab作為ActiveX的自動化服務器，接收通過引擎傳來的數據和指定信息進行計算，完成鏈接擴展。既利用了ArcGIS既有的強大的矢柵數據分析功能，也利用Matlab承擔了大部分與矩陣計算有關的任務，有利於融合GIS領域知識，實現快速自動化、智能化的圖像處理任務。④在指導學生編寫具體算法時，充分利用Matlab自帶的矩陣運算函數，避免循環語句的大量使用，從而為處理大數據量的影像打下良好基礎。筆者曾做過一個實驗，在實現最小距離分類算法時，先使用二層循環語句for…end計算特徵之間的距離，再調用既有函數repmat（A，N）在第N維空間重複矩陣A從而替代循環語句完成計算，僅針對1000×1000的二維矩陣，後者的效率就提高了8倍之多。可見，Matlab算術技巧將為我們節省大量運算時間。類似的代表性函數包括：cat（dim,A,B），將矩陣A、B在第dim維聯結起來；permute（A,order），將矩陣A按設定order次序排序；reshape（A,[m,n]），將矩陣A按m×n維大小重新排列；sort（A,dim），將矩陣A按第dim維數值進行排序；max（A,[],dim），返回矩陣A在第dim維的最大值；min（A,[],dim），返回矩陣A在第dim維的最小值；mean（A,[],dim），返回矩陣A在第dim維的平均值。
4結語
在土地管理專業的遙感課程教學中，探討了關聯課程的設置方案，採用需求引導法調整教學框架和內容；對傳統教學模式進行改進，通過課堂教學與實驗教學相互交叉、反饋的方法進行強化訓練，深化對理論知識的掌握；採用科研課題驅動或與單位聯合培養的模式，指導學生參與具體的實習項目，並基於Matlab平台學習經典的圖像處理函數，使學生能具備一定的程序開發素養和技術創新能力。
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