基于QGIS的遥感实验教学实践探究

陈实　黄银兰

关键词：QGIS；半自动分类；遥感；教学探索

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）10-0124-03

2022年9月13日，国务院学位委员会和教育部联合印发《研究生教育学科专业目录（2022年）》，“遥感科学与技术”成为新的一级学科，隶属交叉学科门类，可授予理学、工学学位[1]。遥感具有快速、准确、经济、大范围、可周期性地获取地面信息，结合地理信息系统和北斗定位等其他现代高新技术，既能服务于社会经济发展，又能服务于百姓生活，已成为不可或缺的手段[2]。随着新农科和新工科的建设实施和中国高等教育的普及，全国有58所高校开设遥感科学与技术，越来越多的交叉或相近专业开设了遥感课程[3]。但该类课程要求理论与实践实验紧密结合。实践实验依托ENVI、ERDAS、eCongnition等遥感图像处理软件来实现，且需商业付费[4]。而QGIS一款开源、免费、轻巧、跨平台、支持多种数据格式与插件库的软件，得到众多教育者和研究者的青睐[5]。当前实施的“理论讲授+实验操作”的教学模式[6]，存在知识点零散、学生理解深度不够等缺点，忽略了学生实践能力的参与度，限制了学生学习的热情和动力[7]。本文以“遥感概论”实验课程为对象，充分利用QGIS软件的遥感应用功能，以“基于Sentinel-2影像的升金湖国家级自然保护区土地利用随机森林分类”项目为依托，从“提供情境，确定项目任务”“项目任务细化和分组协作”“基于SCP的随机森林分类”等方面开展教学探索。

1 遥感实验教学存在的问题

遥感实验教学是普通高校本专科专业的核心课程或主干课程的重要实践环节，让学生掌握遥感技术与应用方法是人才培养的重要目标。当前，大多高校仍采用ENVI开展遥感实验教学，教师将教学内容与软件功能进行结合，通过遥感影像的读取、辐射定标、图像配准、图像类、制图等功能，将遥感基础理论与操作技术紧密融合。然而，在此教学中面临几个方面的问题：1）软件更新和维护问题。在遥感实验教学中，较为常用的是ENVI软件，它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL（Interactive Data Language）开发的一套功能强大的遥感图像处理软件，拥有40多年的历史。随着软件的升级更新，ENVI软件的安装运行对计算机硬件性能的要求也随之提高，对于一些经费投入不多的地方高校而言，遥感实验的软件和硬件不能很好地满足实际教学要求，一些最新的技术和应用也无法在教学实验中实施。

2）数据下载和使用混乱。遥感实验教学的影像数据一般需登录专门的网站下载，在网页输入教师指定的参数，下载相应的遥感影像，保存到硬盘或其他存储介质中，然后导入ENVI软件进行实验操作，在ENVI完成实验任务后，将实验结果加载到ArcGIS中进行布局出图，在各界面切换操作完成遥感实验任务容易让学生产生混乱。

3）教学模式单一，缺乏师生互动。当前，教师在遥感实验教学中采取PPT多媒体化讲解，学生模仿教师演示操作，学生跟着做完实验但并未理解融合的基础知识，同时无法真正掌握操作技术。在整个实验教学过程里，学生的参与度不足，师生在实践中缺少必要的沟通。不利于培养学生独立思考和提高解决遥感应用问题的能力。

2 基于QGIS 开展遥感实验教学的适用性分析

QGIS作为一款开源的桌面地理信息系统软件，因其具备易用、稳定和可扩展等特性，受到越来越多的技术人员和学者的好评与支持。软件插件的迅速研发和迭代是QGIS软件成功的关键，尤其是半自动分类插件（Semi-Automatic Classification Plugin， SCP）为影像的预处理、后处理、监督图像分类提供最实用的解决方案，便于一体化实现遥感影像处理的全流程工作，可以代替其他桌面软件对遥感影像的本地处理，包括但不限于常见遥感数据（Landsat、Sentinel和MODIS等）的下载、预处理、分类、精度评价与分区统计等。

2.1遥感数据的下载

在遥感实验教学中，经常会用到免费的Landsat、哨兵（Sentinel）1/2/3等数据，Landsat系列数据的下载首选国内地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/），除了Landsat系列数据外，还有哨兵1/2，以及MODIS部分产品數据，但是该平台的数据更新滞后或者有些数据可能不全。一般会从美国地质勘探局（UnitedStates Geological Survey）下属的USGS Earth Explore网站（https：//earthexplorer.usgs.gov/）下载Landsat，从在欧空局哥白尼数据中心（https：//scihub.copernicus.eu/dhus/#/home）下载Sentinel系列数据。而在QGIS平台可通过SCP，在登录接口输入用户名和密码链接到网站，设置好下载参数，直接获取所需研究数据。

2.2影像数据的预处理

无论是从国内或者国外网站下载的遥感数据，都要通过专业软件进行预处理。Landsat数据一般利用ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感图像处理平台来做辐射校正和大气校正处理，并可进行影像拼接、裁剪等处理。下载好的Sentinel-2数据产品级别为Level-1C数据（经过正射校正和几何精校正的大气表观反射率产品），首先在Sen2Cor插件上经过辐射定标和大气校正处理，生成Level-2A数据（经过大气校正的大气底层反射率数据）。然后，通过SNAP 软件进行数据格式转换，最后运用ENVI软件实现数据重采样，并转换为tif格式。在SCP中，针对Landsat 系列和Sentinel系列数据有专门的预处理工具，设置好路径参数，一键式预处理好数据。

2.3土地利用分类

QGIS的SCP与其他桌面遥感软件类似，提供了最小距离分类、最大似然分类、光谱角填图和随机森林等监督分类算法。同时，在QGIS中还加入了光谱距离分析，方便用户选取、删除、优化样本。本次教学根据项目需要、确定分类样本类型、运用随机森林方法进行分类。最后，采用精度评估模块，对随机森林分类结果进行精度验证。

3 基于QGIS 的土地资源遥感监测教学案例设计

3.1 提供情境，确定项目任务

升金湖是安徽省境内唯一以珍稀越冬水鸟为主要保护对象的国家湿地自然保护区。为了推进升金湖湿地保护和生态修复，2016年10月，池州市东至县出台《升金湖湿地生态效益补偿工作实施意见》，正式实行“退耕还湿”[8]，近年来池州市投入大量资金大力推进退耕还湿工程的实施，使得升金湖湿地的土地利用景观格局发生了改变。在此背景下，基于高时空分辨率的Sentinel-2遥感数据，运用随机森林算法将土地利用类型分为建筑用地、耕地、林地、草地、滩涂、湖泊、河流、池塘8类，形成的土地利用分类能够为升金湖湿地高水平保护和高质量发展研究提供研究数据基础。

3.2 项目任务细化和分组协作

基于本次项目任务“基于Sentinel-2影像的升金湖国家级自然保护区土地利用随机森林分类”，可将项目细化为“安装QGIS软件和SCP插件”“获取项目数据和熟悉分类方法”和“开展基于SCP的随机森林分类”三个方面的任务。项目开展前，将班级学生分为若干组，每组4-5人，学生根据在软件实操、撰写报告、PPT汇报、协调组织等方面的特长进行分工协作，确保每位同学充分参与，并发挥各自优势。

1）安装QGIS软件和SCP插件

QGIS 软件直接从官网（https：//www.qgis.org/en/site/）下载最新版本（目前为QGIS3.28）安装，而SCP插件则在QGIS工具栏中的“插件”，点击“管理并安装插件”，在此输入SCP即可找到插件，并一键式安装。

2）获取项目数据和熟悉分类方法

本次研究需要下载升金湖Sentinel-2影像数据，每年10月至次年3月大批候鸟来此越冬，12月是候鸟迁徙高峰，本次教学选择下载2022年12月份的Senti?nel-2影像，该数据空间分辨率高、重返周期短，可直接下载L2A产品，免去用户进行大气校正处理流程。随机森林分类是土地利用常用且分类精度较高的方法之一，随机森林算法基本思路是在创建的训练样本上构建决策树，然后从每个土地利用类型样本中得到预测值，最后通过预测值来投票选择最佳的解决方案。该方法具有抗噪声能力强、性能稳定、高准确度等优势。

3）开展基于SCP的随机森林分类

项目将从影像下载、影像裁剪、波段镶嵌、样本采集、光谱距离分析、随机森林分类、精度评价分析等7 方面内容开展（图1），教师逐步引导学生理解并完成操作任务。教学过程可分为数据下载与预处理、样本采集与分析和随机森林分类及评价三个部分。

3.3 基于SCP 的随机森林分类

3.3.1 数据下载与预处理

1）Sentinel-2数据下载

在SCP下载产品界面，点击【Login data】→【LoginSentinels】，输入网站注册的账号密码；点击【Search】→【Login Sentinels】，在搜索参数中设置好“升金湖国家级自然保护区”的下载范围以及最大云覆盖（10%），选择Sentinel-2 产品后，确定下载日期范围（2022年12月1日至12月31日），进行数据查找；在【Download options】界面选择参加分类的B2—B8A、B11和B12波段（表1）。最后，选择2022年12月22日的覆盖研究区的两景Sentinel L2A影像（大气校正后产品），点击【RUN】进行下载（图2）。

2）影像預处理

在【Band set】界面，将L2A_T50RNU 和L2A_T50RMU 分别设置为波段集set1 和set2，点击【Preprocessing】下的【Clip band set】，依次选择set1和set2进行影像裁剪；点击【Preprocessing】下的【Mosaicband sets】，选择set1和set2进行影像镶嵌，得到研究区Sentinel L2A反射率影像。

3.3.2 样本采集与分析

进入SCP【Training input】界面，根据项目所需分类的8个土地利用类型，在Sentinel影像上分别切换真彩色（B4， B3， B2）、标准假彩色（B7， B3， B2）、短波红外线（B12， B8A， B4）等波段组合方式，依次按照建筑用地、耕地、林地、草地、滩涂、湖泊、河流、池塘8个类型选择样本。在此过程，由学生根据自身理解，进行小组交流，各自操作完成采集训练样本。地物分类样本采集任务完成后，可将通过【Spectral Signature Plot】光谱距离分析工具，依据光谱曲线变化以及样本间距离，通过增加（删除）样本，以满足光谱距离评估要求，最终确定分类样本。

3.3.3 随机森林分类及评价

点击【Band processing】下的【Random forest】，设置波段输入集、分类代码、调整训练样本数量、设置合适的决策树数量。同时，勾选【Evaluate classifier】评估随机森林的分类性能（不是整个分类的准确性），读取参与分类波段特征重要性得分，得到单个波段的重要程度。利用【Postprocessing】下的【Accuracy】模块来评价项目分类的精度，将本项目解译好的结果与教师提供的分类结果进行比较，从总体精度、制图精度、生产者精度以及kappa 系数定量评价，达到满意精度后在QGIS中出图导出。

3.3.4 成果汇报与评价

各小组有序完成项目分工任务，以PPT形式从问题与解决、成果展示、自我评价三个方面汇报交流。同时项目小组还需提交项目实践报告，加深对理论、操作和项目的理解，来提高专业技术能力。在成果评价中，教师及其他点评代表学生按汇报思路、操作能力、成果质量进行打分，教师适当对学生进行鼓励，扩展项目和遥感知识，激发学生的创新能力及主观能动性。

4 结论

遥感在服务国家经济主战场和重大战略中发挥了重大作用，社会对应用型的遥感人才需求迫切[9]。为了有效提升遥感实验教学效果，本文可以借助QGIS软件在遥感应用优势，细化项目任务分工，逐步引导学生开展项目研究，提升学生实操能力。学生不仅能够无缝与遥感基础理论知识衔接，而且还在实验操作中深刻体会遥感技术的实际应用。同时，通过项目成果展示和交流评价，可进一步提升学生在发现、分析、解决、总结问题上的能力。

基于QGIS的遥感实验教学可直观清晰地为学生系统讲解遥感基础知识，能够较好地锻炼在遥感数据获取、处理和分析等方面的操作能力，帮助学生充分了解和掌握遥感在科学研究中的实际应用，以适应经济社会发展需求，进一步增强人才培养与我国社会经济发展的契合度。