1. 通过本次实验，了解遥感图像的获取过程，掌握遥感系统的5个组成部分。

2. 通过本次实验，掌握可见光被动遥感中大气对太阳辐射的衰减作用，培养分析不同遥感影像波段地物波谱特征的能力。

3. 通过本次实验，掌握遥感影像监督分类的原理与方法，培养利用遥感影像提取地理信息的能力。

1.遥感系统：根据遥感的定义，遥感系统包括：被测目标的信息特征、信息的获取、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用。

任何目标物都具有发射、反射和吸收电磁波的性质，目标物与电磁波的相互作用构成了目标物的电磁波特征，是遥感探测的依据。

信息的获取：通过搭载在遥感平台的传感器接收、记录目标物电磁波特征。

信息的接收：传感器接收到的目标地物的电磁波信息，记录在数字磁介质上上通过卫星天线传输给低迷卫星接收站

信息的处理：地面站接收到遥感卫星发送来的数字信息，进行信息恢复、辐射校正、卫星姿态校正、投影变换等一系列处理，转换为用户可使用的通用数据格式，提供给用户使用。

信息的应用：各专业人员按不同的应用目的，从遥感影像上获取遥感信息，进行处理和分析，应用于行业中。

2.遥感成像大气衰减作用：

太阳辐射通过地球大气照射到地面，经过地面物体反射又返回，再经过大气到达传感器，此时传感器探测到的辐射强度与太阳辐射到达地球大气上空时的辐射强度相比，发生了很大的变化，主要受入射和反射后二次经过大气的影响和地物反射的影响，大气的影响主要包括大气成分对太阳辐射的吸收、散射和透射，使得不同地物在同一波段有着不同的地物波谱特征。

3.遥感分类：

在计算机支持下进行遥感图像智能化识别，实现遥感图像理解。遥感图像分类是统计模式识别结束在遥感领域中的具体应用，关键在于提取待识别模式的一组统计特征值，然后按照一定准则做出决策，对数字图像予以识别。本实验提供的分类为监督分类，分类方法包括最小距离法和最大似然法。

本实验采用的是监督分类中的利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程，要求训练场地所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致，训练样本最少要满足能够建立分类用判别函数的要求。最小距离法以特征空间中的距离作为像素分类的依据，对该方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分像元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。最大似然法通过求出每个像素对于各类别的归属概率，把该像素分到归属概率最大的类别中。假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区求出均值、方差及协方差等特征参数，再进一步求出总体的先验概率密度函数。

1.课前预习，学生通过普通电脑在预习实践学习内容，系统通过在线讨论板块，实现教师、学生的同步指导与学习；同时，系统会收集学生操作中遇到的不懂的知识点，并实时反馈给老师，老师针对收集到的反馈信息，有针对性的准备课程教学内容。

2.课程教学，首先教师布置实验，学生再在浏览器上输入网址http://support.owvlab.net/vlab/hysfygfl.html，进入实验课程主页。点击登录按钮，登录并开始试验，了解实验简目的、实验意义、实验要求。分别进入遥感系统仿真、大气衰减仿真及遥感分类仿真模块。

遥感系统实验过程：学生观察仿真系统，以边看边练的模式，掌握遥感系统的5组成部分。

大气衰减过程：学生通过大气层垂直分层及大气成分模拟，鼠标移动获取大气分子，展现相应大气分子的吸收光谱特征。

遥感分类过程：分为演练模式和实践模式。学生首先在系统的引导下，完成演练模式的学习，然后在实践模式下自行设计并完成实验。

3. 实验结束，教师根据学生操作情况与系统反馈，对学生的操作进行考核。在考核合格后，教师在教学现场针对教学过程中出现的问题与学生提出的问题，要求全体学生给出个人解决方案，并通过虚拟系统实现操作。下课前，教师布置相关课程任务，让学生在实际操作中完成由理论向实践的转变。