地球大数据背景下“遥感地学分析”教学改革与实践.pdf
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1、:./.地球大数据背景下“遥感地学分析”教学改革与实践李海星南京工业大学测绘科学与技术学院 江苏南京 摘 要:本文介绍了面向遥感科学与技术专业开设的“遥感地学分析”课程的教学改革的特色工作及相应的实践课程建设与成效 课程从地球科学前沿问题入手特色化融合了传统遥感地学分析理论知识与大数据技术 以自然环境、人类发展、全球变化等地球科学问题热点领域为专题导向建立科研导向型、启发式的自主专题汇报、多层次阶梯组队实践学习等方式充分培养了学生的科学思维、自主探索能力实现了对学生的理论知识与综合实践能力的训练 实践表明此改革模式有利于相关专业本科生在大数据领域的就业同时又为未来读研深造铺垫了科研之路具有相当
2、的推广应用可行性关键词:遥感地学分析地球大数据科研导向多层次阶梯组队教学改革 概述近 年来伴随着传感器技术与移动定位技术的飞速发展人类对地表系统的刻画能力空前提升地理学研究已经进入大数据时代“遥感地学分析”课程是遥感科学与技术、地理信息科学专业本科生的专业基础课之一是一门涵盖地理科学、计算机技术与信息技术的交叉学科课程 目前天、机地载移动等源、多角度、多分辨率的传感器构成了空天地一体化的对地观测网络时刻获取对地观测数据生成了海量地球科学数据集极大地拓展了遥感地学分析与应用的数据源 因此基于传统遥感数据的“遥感地学分析”课程势必面临向基于地理大数据挖掘的改革与拓展作为一门研究地球的学科“遥感地学
3、分析”课程涉及的范围很广涵盖地质、海洋、气象、天文等诸多领域 在地球气候环境巨变的当下地学问题愈加突出如气候变化、自然灾害、资源短缺、生态退化等既是时下影响经济社会发展的重大问题也是地球科学领域的热门话题“遥感地学分析”有理论性和应用性并重的特点教学目标不仅是让学生掌握遥感基本原理、图像分析技术并运用相应理论和技术更需要面向并解决当下的热点地学问题培养学生的全面专业素质提高就业竞争力和引导继续学习的基础 现状分析完备的课程体系需要有系统、完整的教学内容从不同角度组织教学内容让学生容易理解、熟悉及掌握原理、方法和数据从而显著提升教学效果 现有遥感地学分析课程存在的主要问题如下:.教学内容陈旧教学
4、模式单一化目前多数高校本课程的课时设置为 学时教学模式以授课型为主教学内容涵盖了遥感信息分析的基本方法与在常规地学领域的应用 基本理论与方法仍停留在传统的数据分析和应用和前期课程存在一定的重复与当下应用的前沿理论和技术脱节基于大数据的遥感分析与挖掘的算法及应用的介绍较少或缺失对学生选课和听课的吸引能力也不足.学生前期基础课程掌握不牢固知识的拓展与推广应用困难本课程前期课程多为“遥感原理与方法”“数字遥感图像处理”学生对前期课程的综合理解和联合运动能力尚缺乏理解地学问题并实际应用的能力普遍不足课程依旧沿袭理论考试或实践报告等考核评价方式 学生在课程中的自主参与性和主导性偏弱知识实际转化率较低 课
5、程改革设计方案“遥感地学分析”涉及的概念和应用领域众多地学分析对象的多样性及环境背景的复杂性采用的方法不尽相同 结合上述课程特点以及目前广泛存在的问题可以发现自下而上“先理论后应用”的传统教学模式对基础理论知识的介绍占用了大量理论课时难以保证对前沿技术的应用进行充分介绍 这部分内容通常留给学生课后自习但实际学习效果堪忧 同时学生在课程中自主参与性较弱习惯于被授课资源搜索和团队合作能力有很大的提高空间 因此本文提出一种以前沿地球科学问题为导向自上而下授课的“遥感地学分析”教学改革与方法 课程将从内容组织、教学方法设计和评价体系等方面进行教学改革与实践主体设计思想如下:()内容组织:课程以热点科研
6、课题入手结合大数据处理等多学科理论知识先进行应用案例的前沿技术理论介绍由前沿技术辐射至经典的基础理论知识而后从宏观和微观尺度分别选取实践应用案例实练()教学方法设计:自上而下的教学方法需要学生有必要的学习基础本课程充分融合“遥感原理与应用”“遥感数字图像处理”等课程基础以思维导图 科技风 年 月创新教学的形式建立多领域前沿技术与已有理论知识的网络模型便于学生理解与课后梳理 学生以分层阶梯式进行组队进行资料收集、自主选题、方案探讨、课题实施与答辩 其中教师学生联合授课答辩共计 学时学生自主实践 学时()评价体系:采取开放式教学评价体系减少背诵式考核以课堂多组汇报和答辩为形式进行并且以各组互评的模
7、式增进学生在多领域知识的参与度 本课程的体系建设示意图如下图所示遥感地学分析课程体系建设图 基于地球大数据的科研混合型教学模式的实施.前期准备由于教学内容涉及面宽广学生们专业背景和学习基础的差异较大因此课前学习内容的安排是保障教学效果的前提 具体而言教师提前 周线上发布热点地学问题及对应的综合应用案例标注教学目标、授课重点与难点 要求学生准备阅后问题留课前提问在理论授课部分以学生的提问为切入点由点及面拓展前沿知识点的介绍 例如在讲授时空数据挖掘时可以选择土地利用分类、全球气候变化监控(碳中和、碳达峰话题所涉及的碳循环问题厄尔尼诺现象等热点)此部分内容需要大量数据库系统概论、机器学习基础教程以及
8、深度学习、大数据挖掘等内容 因此考虑到前期课程的不足本课程需要适度引入云计算、深度学习等前沿技术的介绍这也是对学生学习热情和兴趣的激发.以大数据为导向的科研实例导读以最新的研究实例为切入点融入遥感前沿技术 如遥感处理及计算方法要涉及深度学习、卷积神经网络等内容利于引导学生开阔视野激发科学兴趣也有助于为深造搭建良好的科研平台 在选择最新科研动态资料的时候以各领域学术领军人物的综述性文章为佳 课题选题方向建议区分专题如在全球气候变化监测与预测专题方面选择 :此论文总结了近 年来利用遥感技术获取陆地碳源碳汇的历史和进展归纳了多遥感平台、传感器、大数据处理、结论以及挑战针对基于卫星植被指数的碳汇估计算
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