Google Earth Engine云平臺下的遙感實驗 教學改革與實踐

孔祥生，錢永剛，張安定

（1.魯東大學 資源與環境工程學院，山東 煙臺 264025；2.中國科學院空天信息創新研究院 定量遙感信息技術重點實驗室，北京 100094）

遙感已經成為當今最為重要的對地觀測技術之一，傳感器的時間分辨率、空間分辨率和光譜分辨率越來越高，傳感器種類和數量越來越多，遙感數據越來越豐富，遙感技術已在測繪、規劃、資源環境、生態、農業、災害、國土調查等方面發揮著越來越重要的作用[1-2]。遙感技術的進步與發展也極大促進了遙感教育的發展，到目前為止，我國有170多所高校開設了地理信息科學、150多所開設了測繪工程等本科專業，有50多所高校開設了遙感科學及技術本科專業，測繪類、地理類、農業類等學科及其他一些專業也開設有遙感基礎理論與遙感技術與應用等遙感類課程，形成了本科、研究生等不同層次，職業教育與培訓相結合的遙感教育體系，遙感教育與遙感技術相互促進，得到了飛速發展[3]。

近年來，為了適應我國高等教育改革與新技術發展的需要，結合地方高校的實際，我校遙感教學相關教師積極探索教學改革。一方面積極探索實踐教學體系構成，優化了實踐教學內容層次體系、過程考核標準[4]，提出了改進遙感野外實踐教學模式[5]，編寫了適應地方高校的遙感理論和實驗教材[6-7]。這些改革工作系統提高了遙感實踐教學質量，提升了人才培養質量，地理信息科學專業評為山東省特色專業，實踐教學改革獲得山東省教學成果二等獎和全國高校GIS教學成果二等獎。

然而，在培養學生應用開發能力和科研創新能力方面，還存在過度依賴本地計算力、遙感數據源有限及遙感圖像桌面平臺更新難等實際情況，存在計算機軟硬件更新購置經費不足、計算力有限、海量遙感數據獲取和處理能力不足及計算機系統維護難等問題，這些已成為制約教學質量提高和創新型人才培養 難題[8-9]。

超級計算力和海量遙感數據便捷獲取為遙感實踐教學改革提供了新的機遇。超級計算機和云計算應用的發展，使人們可以容易地獲得巨大的計算力[10-11]。與此同時，“互聯網+”技術發展和開放共享理念普及，一些結構如美國地質調查局（USGS）和航空航天局（NASA）提供了全球范圍免費的TB、PB級衛星遙感數據及增值產品網絡服務，為遙感實驗教學改革帶來新的機遇[12]。

GEE是Google公司面向全球提供的一個免費地理空間數據云處理網頁接口平臺，它提供了全球免費的衛星遙感數據、矢量數據、強大云計算力和大量數據處理函數，實現了信息提取算法實時共享[13]。我們在對遙感實踐教學現狀分析的基礎上，將GEE引入到遙感實驗教學改革中， 收到了較好的效果。

1 當前高校遙感實驗教學現狀與存在難點

1.1 遙感類實驗教學現狀

遙感類課程的地位和作用受到高度重視，遙感實驗已成為地理信息科學、測繪工程和遙感科學與技術等普通高校本科專業的核心課程或主干課程的重要實踐教學環節。我國地理信息科學專業是從地圖學與地理信息系統碩士點發展起來的，在1998年教育部頒布的《普通高等學校本科專業目錄》中，地理科學下設地理信息系統專業，北京大學、武漢大學、北京師范大學、南京師范大學等37所國內知名高校開始開設地理信息系統本科專業，2012年，在教育部新頒布《普通高等學校本科專業目錄》中，將地理信息系統專業更名為地理科學專業，截止2018年底，全國已有 179所普通高校招收地理信息科學本科專業，地理信息科學專業在全國呈現出快速發展的勢頭，另外，測繪類下設的測繪工程和遙感科學與技術等本科專業，開設高校也分別達到157所和45所。縱觀這些專業的人才培養方案和教學實踐，不難發現，掌握遙感技術與應用方法是人才能力培養的重要目標之一，《遙感概論》、《遙感原理與應用》、《遙感圖像處理》、《資源與環境遙感》、《攝影測量與遙感》、《定量遙感》等課程也被設置為主干課程或核心課程，遙感類課程在該專業人才培養中發揮著重要作用[8-9]。

遙感圖像處理軟件桌面平臺系統成為遙感實驗教學的基礎平臺。現有資料分析表明，遙感實驗教學依托遙感圖像處理軟件方能有效開展，遙感圖像處理桌面軟件產品逐漸豐富，圖像處理功能越來越強大， 一方面，市場上有ENVI[14-16]、ERDAS[17]、PCI、ER Mapper等應用類遙感圖像處理軟件[18]，遙感實驗教學就是將教學內容與軟件功能相結合，通過掌握軟件功能來實現教學目標；還有一類適合于二次開發的桌面遙感工具平臺，如Matlab[19]、C++、IDL等[20]，依托該軟件平臺，通過編寫一定的代碼和程序完成教學目標。遙感圖像處理軟件一般都是一個完整的遙感圖像處理平臺，無論是應用類還是開發類的圖像處理平臺，其處理技術涵蓋了遙感圖像輸入/輸出、定標、配準、增強、分類、雷達圖像處理、制圖等功能，成為連接遙感基礎理論與技術應用的橋梁和紐帶，在遙感類實驗教學中都發揮著不可替代的重要作用。

遙感實驗教學所使用的數據為兩種，一種是模擬數據，主要是光學圖像處理；另外一種就是數字圖像，即，使用計算機處理方法。隨著計算機硬件性能的不斷增強和遙感圖像數字化程度的不斷提高，遙感圖像數字處理已經成為遙感圖像處理的主要方法，計算機已成為遙感數字圖像系統的核心構件，遙感類實驗教學重要支撐條件之一就是計算機軟件和硬件系統，二者的關系也越來越密切，遙感類圖像處理桌面平臺與計算機系統、計算機硬件條件的關聯程度也越來越高，二者協同更新能助力遙感實驗教學的開展[21]。

遙感類實驗教學內容趨向應用性和系統性，對開發能力要求越來越高。實踐教學內容涵蓋操作性、驗證性以及綜合性等多個層次，一些操作性實驗內容需要的數據量小，需要的計算力也低，耗費的時間也短；但一些綜合性的內容，則需要大量的數據和強大的計算力才能進行，比如，為提高學生的綜合運用遙感技術的能力，會增加一些較大區域性、長時間的遙感監測實驗內容，需要的數據量不是一景兩景，而是幾十景，甚至成百上千景。時間序列也不是一兩年，跨度往往可以達幾十年，需要的數據源不是一種傳感器，而是多源衛星傳感器，形成了多源、長時間序列、大數據的綜合性系統性遙感時空監測實訓項目與知識性、驗證性相結合的遙感實踐層次體系，各層次內容的構成比例因學校層次和教學積累的不同而各異，這種層次化與系統化并舉的格局，保障了遙感實踐教學的基礎性與時代先進性的有機結合，同時對開發能力提出了更高的要求。

1.2 遙感實驗教學難點

遙感實驗教學軟件更新與維護難。ENVI桌面端平臺從1992年第一個版本始至今有近30年的歷史，從3.0系列、4.0系列到最新版本5.0系列，先后有10多個版本，版本更新一方面增加了新功能，另外給用戶帶來了軟件維護難題。

計算機硬件維護難。機房是遙感類課程實驗教學的主要場所，計算機操作系統多，遙感圖像處理軟件、GIS軟件龐雜，學生使用水平及計算機維護技術參差不齊，導致計算機感染病毒多、計算機硬件損害率高、圖像處理軟件崩潰、遙感數據丟失等問題，成為掣肘遙感實驗教學順利開展的難題之一。以魯東大學為例，機房計算機硬件完好率不足70%，遙感圖像桌面平臺軟件部分功能無法使用，計算機性能如CPU、內存、顯卡、讀寫方式等配置也無法與時俱進。遙感圖像處理技術的不斷革新，對計算硬件性能的要求也越來越高，這對于一些地方高校而言，由于經費問題，遙感圖像桌面平臺和硬件更新往往不及時，出現計算機性能和軟件版本不能很好地滿足教學實際要求，一些最新的遙感圖像技術和應用無法在教學實踐中實施，二者的協同更新成為制約遙感實踐教學改革的瓶頸 問題。

數據下載和管理難。自上世紀70年代至今累積了海量數據，且遙感衛星發射數量仍在不斷增加，遙感數據量以每天TB級增長。海量的遙感數據為遙感教學帶來了便利，但同時也為數據下載和管理帶來挑戰。目前遙感實驗教學使用的數據，教學用遙感數據一般是通過老師提供、網站下載、學校購置等形式獲得，需要課前將教學中使用的遙感數據分發給學生，學生也需要準備U盤、移動硬盤等存貯介質來保存數據。在一些綜合性的遙感實驗項目中，學生需要從網站上直接下載大量的數據，每景數據的大小從200 M 到 1G不等，受到下載速度和帶寬限制，一景需要10～60 min時間不等，如需要多景、幾十景，甚至更多景數據，下載會消耗大量時間，數據收集會成為一件難以完成的工作，同時，遙感數據多，給遙感數據的管理和共享也帶來不少問題。

海量遙感數據信息提取能力不足，新技術、新理論和新方法不能及時充實到實踐教學中去。目前，全球在軌運行的光學、雷達、多角度衛星數量已經達到 2 000多顆，遙感數據TB級供給與遙感圖像處理桌面平臺處理能力不足的矛盾，制約了遙感技術與應用發展，在遙感實驗教學中，教學內容對桌面平臺功能的依賴，制約著遙感綜合內容的開展，導致學生創新意識、創新能力不足，因此急需用新理論、新方法和新技術對遙感實驗教學進行改革。

2 GEE云平臺

2.1 交互式圖形接口

GEE是由可直接進行分析的PB數據集、高執行率計算機和并行計算函數構成的云服務平臺[20]，它可以通過網絡接口、API和網頁交互設計環境（IDE）來獲得服務，并能實現地理空間分析結果快速可視化和算法實時共享[17]。

通過Google Earth Engine門戶網站（https://code.earthengine.google.com/），便可注冊成為免費用戶，成功后就可以便捷地使用GEE API庫函數分析共有數據和私有數據，這些處理功能函數可以對數據自動完成并行和分布式處理，通過客戶端或者基于網頁的交互式環境設計接口來實現分析處理操作功能，推薦使用Google Chrome瀏覽器，交互式圖形接口界面組成如圖1所示。

圖1 GEE代碼編輯器交互式接口

GEE 代碼編輯器接口界面主要由代碼管理區、代碼編寫區、控制臺和地圖顯示區等組成。①代碼存放區，該區域存放用戶編寫的代碼、GEE提供的案例代碼、函數文檔說明及用戶私有數據目錄等；②代碼編寫區，用于讀取、篩選、分析、顯示、共享、運行、發布等地理空間數據處理等功能代碼編寫；③控制臺輸出區，程序運行結果輸出、數據檢查及任務運行管理器；④圖像顯示、矢量繪制、圖層管理區，用于運行結果疊加到地圖數據/Google衛星影像顯示，繪制點、線、區等矢量工具，顯示區內圖層管理。這四部分組成一個有機整體，圍繞大數據空間分析核心功能，通過數據選擇、代碼編寫存儲與共享、結果顯示與圖形疊加等圖像處理與分析，實現基于GEE的遙感數據云處理。

2.2 海量免費數據集

GEE上現有數據量超過8 PB，包含超過 200 個公共數據集，超過500萬張影像，且每天新影像增超過4 000張，GEE注冊用戶可以免費使用這些數據。GEE數據集包括多源光學衛星遙感數據、航空數據以及雷達遙感數據，還包括環境、氣象氣候、陸地覆蓋類型、地形、社會經濟數據集等，該數據集都經過了地理配準等處理，便于分析和應用，用戶也可以通過接口上傳私有數據，實現私有數據共享與分析，GEE可以免費使用的部分數據集見表1[17]。

表1 GEE主要共享數據集

2.3 豐富的功能函數

GEE提供的函數庫中含有800多個API函數，通過不同函數的組合方式向服務器請求地理空間數據云計算服務，函數包括從簡單的數學運算到功能強大的地理空間分析、機器學習、圖像處理。通過對圖像對象代數表達，圖像間的運算操作變得簡易化，同時提供了高階函數如map()和iterate()，可以實現對篩選的數據集進行統一處理，提供了reduce()統計函數，用來計算區域、時間、光譜和紋理等的統計參數，表2概要總結了GEE客戶端操作函數。

表2 GEE部分功能函數簡略表

用戶可以用Python或者JavaScript語言來編寫GEE程序，客戶端庫為用戶提供了面向遙感圖像、圖像集、數值、字符串、矢量、列表、字典等代理對象，編寫代碼來處理這些代理對象，利用代碼和程序組合表達完整的處理流程，之后這些請求組合被發送至GEE服務器進行處理。

GEE算法調用包括4種方法：①調用依附于對象上的方法；②調用算法類中的算法；③調用代碼編輯器特殊函數；④調用自己編寫的算法函數。

2.4 GEE與桌面平臺對比

與傳統基于桌面平臺遙感實驗教學相比，基于GEE云平臺的教學，無論是其在處理對象、計算力、功能和操作方式，還是在教學理念、教學模式和成績考核等方面，都有這很大的不同（見表3）。

表3 遙感實驗教學GEE云平臺與桌面平臺差異性對比

3 遙感類實驗教學內容設計與實踐

3.1 實驗教學內容改革設計

以GEE為遙感實踐教學基礎平臺，針對傳統桌面平臺的不足，兼顧遙感實踐教學內容層次性和前瞻 性[3,22-23]，改遙感數據下載為多源數據特點分析；改遙感桌面平臺功能介紹為GEE云平臺程序設計與實現，改單景影像處理為多景長時間序列綜合處理，以解決遙感信息提取科學問題為主線，共設置32課時實踐教學內容（見表4）。

表4 GEE云平臺支持下的遙感實踐教學主要內容及目標要求

3.2 NDVI長時間序列分析教學案例

以中國西北部地區四省（新疆、青海、甘肅、寧夏和內蒙）為實驗區，利用NOAA和MODIS長時間序列（1982－2020）衛星遙感數據，使用NOAA數據768景，使用MODIS數據457景，通過分析NDVI變化趨勢反映大區域尺度地表覆蓋變化，尤其是植被長勢變化[24]，對1 257景NOAA/MODIS數據進行像元尺度上的去云處理，并對每一個年度的數據取均值，代表39年的年度NDVI數據，選擇部分年度圖 （見圖2），利用森估計[25]，得到了39年NDVI變化趨勢圖（見圖3）。

圖2表明（選擇1989，1999，2009和2019四個年度），在中國西北地區，NDVI時空變化規律明顯，總體上看，NDVI值較小，表明植被覆蓋程度較低。圖3森估計表明，該地區NDVI有增加的趨勢，在內蒙古東北地區增建趨勢明顯，該地的植被覆蓋率較好，表明三北防護林成效顯著，但靠近蒙古邊界區域， NDVI呈減少趨勢，受到來自蒙古國沙漠化增大趨勢的影響。

圖2 中國西北部地區NDVI時空分布

圖3 中國西北部地區NDVI時序變化森估計

3.3 教學方法與效果分析

采用啟發式教學，注重因材施教。表4中的10個 模塊教學內容，采用“課前問卷-內容設計-問題啟發-編程實驗-對比分析”的五步啟發式教學模式，充分了解學生總體水平，以項目驅動為內容設計基礎，明確各個模塊層次要求和知識鏈接性，既講述了JavaScript面向對象腳本語言的基本語法規則和基本方法，又注重GEE面向圖像和矢量的處理特點，以大數據、常時間序列分析為出發點和落腳點，通過與桌面平臺的對比分析，培養學生的創新思想和創新能力。中國地地區NDVI時序變化分析教學案例表明，80%以上的同學能較好完任務，共享代碼連接為https://code.earthengine.google.com/7566ac31986f6d099a457e3f 515b92cd。

課程前和課程結束能網上問卷調查及實際教學效果分析表明，學生此前學習了VB、C++等編程，具有一定的編程基礎，較快掌握了GEE平臺基礎，增加了GEE平臺與遙感圖像處理桌面平臺實驗項目的對比分析，并能順利完成教學設計內容，使得學生對GEE強大的處理能力、功能豐富的API函數、海量免費數據集及便捷地編程方式有了更加深刻的理解，激發了學生的學習興趣，學生能在完成既定原有教學內容的前提下，有近三分之一學生可自行設計一些感興趣的題目，進行項目練習，有的學生提出了GEE支持下的青藏高原水資源時空變化趨勢分析、GEE平臺下的太湖水質時空變化分析、GEE平臺下的山東省地表水時空變化趨勢等具有一定創新題目，學生的學習興趣得到了激發，自主學習和創新能力得以提高。

4 結 語

GEE以其強大的并行計算力、海量地理空間數據、豐富的圖像處理函數及交互式算法設計接口，為遙感技術的發展帶來了新契機， GEE的突出優點是為普通用戶屏蔽了并行處理細節，可免費使用Google強大的計算力[25]。GEE云平臺用于遙感實驗教學，擺脫了傳統遙感桌面端軟件對計算機系統及硬件資源的依賴，降低了計算機軟硬件購置成本，解決了軟硬件維護難等問題，并行處理破解了海量數據處理效率低下的難題，非本地分析海量數據方法解決了遙感數據下載和管理難題，實時共享算法極大提高了學習效率，改進了學習效果，學生的應用開發能力和創新能力得到進一步提升。

將GEE用于遙感實踐教學，是對以往教學模式的一次全面改革，涉及到教學理念、教學目標、教學內容、教學方法、考核標準、教材及師資等方面，遙感實驗教學全過程都需要進一步優化和改革[26-27]。目前，魯東大學以人才培養方案修訂為契機，將《遙感大數據處理》課程納入到新的人才培養方案中，補充了遙感大數據處理新理論、新方法和新技術等內容，為學生提供符合時代需求的課程體系和教學內容。

基于GEE的感實驗教學改革，也需要面對一些新的問題。一是在教學內容設計上，GEE不再關注遙感數據的基礎性處理，如幾何校正、配準以及大氣輻射校正處理等，而這些內容在遙感實驗教學中又必不可少，因此要處理好桌面平臺和GEE云平臺在內容設計上的內容銜接； 二是教學經驗和資料上存在明顯不足，盡管GEE提供了技術向導文檔、在線社區和開發問題論壇等便利條件，為學習者提供交流與解決問題的途徑，提供了較為詳細網站學習資料和程序案例，但是目前還存在不少問題，比如，教學資料相對不足，缺乏GEE方面參考書或者教材，要加強GEE參考書和相關教材的編寫，為實踐教學提供更多地參考資料。教師需要加強自身學習，提高GEE教學技能，尤其是要改革傳統依賴于桌面平臺教學方法，進一步提高JavaScript/Python語言等編程軟件技能，掌握GEE編程規則，將GEE強大的能力融入到遙感實驗教學中。同時，需要為學生提供一些其他的遙感影像大數據分析平臺，以拓展學生的視野，激發學生對遙感圖像處理新理論、新技術、新方法和新平臺的學習興趣[28]，培養學生遙感技術支撐下的創新精神和創新能力。