基于開源軟件的地理計算研究生課程教學研究

楊葉濤

（1. 中國地質大學（武漢） 地球物理與空間信息學院，湖北 武漢 430079）

掌握時空數據分析技能是地球信息科學研究生從事學習與相關研究的基礎。近年來，從越來越多的遙感平臺、現場儀器、傳感網絡和其他配備GPS的智能設備中衍生出的空間數據集出現了爆炸式增長。處理這類“大地理數據”需要強有力的軟件工具，以實現復雜空間數據的高效處理與分析[1]。在本科學習階段，處理空間數據的GIS 和遙感課程通常采用Arc-GIS、ENVI 等專業圖形用戶界面的軟件進行教學[2]，但這些平臺的應用范圍有限，無法滿足復雜的數據分析需求，難以實現復雜的地理空間工作流程。GRASS、GDAL/OGR、PKTOOLS、CDO、Orfeo Tool-Box 等開源地理軟件能快速有效地處理柵格、矢量等多種格式地理數據集，并能通過BASH、Python 等編程語言集成到復雜的工作流中[3]。然而，研究生階段的學術課程往往不涉及這些開源軟件及其相關的編程語言。在沒有合適課程的情況下，獲得編程技能往往需要長期的獨立學習和強烈的個人動力。如果在研究生階段開設開源軟件地理計算相關課程，研究生通過該課程學習獲得這種技能，將會對他們的研究工作提供巨大幫助。

1 教學內容設置

1.1 課程設計

為滿足地球信息科學研究生對數據處理分析技能的需求，筆者開發并講授了《GIS 編程》研究生課程。該課程主要講授Linux 操作系統下的地理計算開源軟件編程，包括課堂教學、小組討論、項目實習、小組報告等環節。課程的教學內容基于OSGeo在線資源提供特定的教程和工具來分析地理數據[4]，同時采用多種編程語言與AWK、 BASH、 PYTHON、GRASS、GDAL/OGR、PKTOOLS、Orfeo ToolBox 等開源軟件來構建數據處理與分析工具。首先教授如何使用命令行來調用開源軟件處理大型數據集的基本編程概念，通過簡單腳本，演示如何自動化完成基本的數據處理與分析任務和如何修改簡單程序以解決特定問題，同時實現最佳性能和可靠的結果；然后展示如何通過復雜腳本來定義流程復雜的科學分析與數據處理工作流，以及根據需要在開源工具基礎上開發新的功能模塊；最后根據課程講授的知識，以特定研究為目標，從數據準備、流程設計、代碼編寫和結果分析進行開源軟件編程實踐。盡管第一印象是一門計算機編程課程，但實際上該課程的重點是科學概念的應用，在定制計算機腳本的幫助下，指導學生解決科學研究特定的問題。

《GIS 編程》不是專注于一種編程語言或開源軟件，而是介紹多種開源軟件和編程語言，并教授研究生如何組合每種開源軟件和語言中最有用的功能。課程大多數的工作流程腳本實例都基于強大的開源地理工具，這些開源工具充當手頭數據處理任務的模塊。對于課程中涉及的每種編程語言或開源軟件均按照以下結構進行教學：①程序語言的語法，包括各種關鍵字和選項的詳細信息；②指導閱讀編程語言或開源軟件的幫助文檔和其他可用文檔；③解釋編程語言中常見的語法問題和解決它們的過程（主要依靠程序調試來講解）；④學習編寫能鏈接不同開源工具的腳本或不同編程語言開發的程序塊；⑤處理計算輸出，可視化和解釋數據，講解如何根據開源軟件和部分編程實現數據結果的可視化，根據編程算法原理解釋數據結果如何取得良好的效果；⑥基于開源軟件和編程語言評價數據處理結果與驗證框架。

1.2 課程內容

課程總課時為32學時，共9周時間，主要是針對研究生開設的課程。課堂課程和上機實驗課程相結合，先完成課堂課程，再開始上機課程。

第一周進行課程導讀與介紹，在上機實習中安裝Linux 系統并建立實習環境；第二、三周講授命令行語言Bash和腳本語言Python，并在實習中完成語言編寫練習；第四周講授GDAL/OGR開源庫，提供了讀取矢量數據和柵格數據的API接口，在實習中采用Bash和Python語言通過GDAL/OGR開源庫的接口讀取、查詢、創建空間數據；第五周講授GRASS 免費開源軟件，在實習中學習軟件使用和使用腳本語言Python調用GRASS庫處理二維、三維空間數據；第六、七周講授開源遙感影像處理軟件Orfeo ToolBox 和開源GIS 處理軟件QGIS/PostGIS，在實習中學習軟件的使用，并使用Python語言編寫插件，加載到軟件中，快速便捷地處理空間數據；第八周在課堂上演示項目操作流程、腳本語言編寫，回顧課程知識，在實習中引導學生小組項目開發；第九周學生上臺進行PPT 項目答辯，演示項目運行，老師評估打分。

2 教學實踐中存在的問題

地球信息科學開設研究生開源軟件編程課程固然對研究生技能提升有幫助，但其本身也面對諸多現實問題，如研究生在本科階段學習與訓練的差異、學生的編程障礙、學生編程知識缺乏等。這些障礙并不是每個研究生都會面對和解決的，各種各樣的因素塑造并影響著每個學生的經歷。在課程教學設計中克服這些障礙，才能達到較好效果，使學生能夠充分掌握這種技能。

2.1 本科專業背景影響

地球信息科學研究生的本科專業來源廣泛，包含地質學、生態環境、遙感和地理信息等相關專業。學生進入研究生學習階段發現，他們研究需要的數據處理能力和其他計算技能需要提高。盡管大多數相關專業本科生都認同編程和使用專業軟件是學生必備的“硬技能”，但這些專業提供給學生的相關能力訓練存在跨專業的差距，即便是同一專業在不同學校也存在差距[5]。筆者通過多年調查發現，大多數研究生只能使用ArcGIS、ENVI 軟件處理空間數據，這反映了一個持續存在的問題。在接受調查的學生當中，缺乏訓練被視為限制他們處理研究產生數據能力最重要的因素。在編程能力訓練中，相關院校專業通常要求學生完成一門編程入門課程，學生缺乏應用編程解決實際問題的能力，因而在研究生學習階段，缺乏將編程技能與研究方向聯系起來的能力。雖然研究生的計算機知識因本科專業和研究生導師而異，但他們缺乏研究項目所需的必要的計算機知識和技能是地球信息科學研究生普遍存在的情況。

2.2 編程障礙

面對學習編程的艱巨任務，學生經常會有畏懼心理，認知和教育心理學家對此進行了很好的描述。與筆者交流過的大多數研究生反映，他們把編程作為一種工具來完成與其研究方向相關的任務，而不是專門學習編程，因此在處理數據時，傾向于使用他人編寫的代碼，而不是嘗試自己編寫代碼，如在Smith 等2014年的一項調查中，有一半的英國學者表示他們不自己編寫代碼[6]。另外，學生突然接觸到專業領域的復雜代碼，且未學習過編寫的語言，通常會認為編寫類似代碼是困難的，自己不能寫出類似的代碼，產生諸如“解決專業問題編程不適合我”“我只是不擅長這方面編程”“編程太難了，我不會”的想法。不幸的是，這種現象會在學生中普遍傳播，形成一種風氣。同時，作為學生獲取編程開發相關信息的主要渠道，博客、論壇等在線文章含有大量的簡單專業性代碼，學生在學習初期不再自己敲代碼，反而直接復制粘貼博客、論壇上的代碼，當老師講授的內容稍微加深一點，博客論壇上又沒有與之匹配的代碼，學生則寫不出代碼，產生畏懼寫代碼的心理障礙。

2.3 編程知識缺乏

在本科學習階段，學生都是按照老師指定教學計劃或指導書進行實踐[7]，缺乏對各種編程語言優缺點和局限性的了解。同時，面對開源軟件，即使完成了復雜的安裝和配置[8]，想要使用開源軟件解決問題必須首先學習編程的基礎知識。編程基礎知識包括編程語言的語法規則、如何以切實可行的算法解決問題以及如何用編程的方式完成空間數據分析的整個流程。編程基礎知識的缺乏，導致學生面臨著陡峭的學習曲線，無法通過傳統課程的方式獲得相關知識與技能，因而導致研究目標的進展緩慢。

3 教學建議

在本科專業背景、編程障礙以及編程知識缺乏的不利條件下，如何激發學生的學習熱情、營造良好的學習氛圍，對于課程的成功與否至關重要。在線討論、小組合作以及項目工程導向都是營造這種學習氛圍的重要因素。在課程學習中設置QQ 群或在線論壇，鼓勵學生在線討論問題，可以幫助發現更多問題，學生提出的問題可能也是其他學生正面臨的問題；同時，學生在討論中回答其他同學的問題，可以獲得成就感，增強學習動力。學生還可以建立不同的學習群或社區，一起交流分享信息，使得在困難的編程學習上不顯得孤獨無助。任課老師也可以隨時監測QQ群或論壇內信息，掌握學生的實際學習狀況。

這門課程對老師也有極高的要求，開設相關課程老師必須具備地球信息科學與計算機科學兩方面強大的背景知識，同時課程的成功與否與開課老師計算機科學方面的技能密切關聯。由于專業限制，老師往往在地球科學方面知識背景強大，但計算機技能相對薄弱，導致授課過程中，老師往往局限特定的軟件和單一語言，如老師更多習慣使用ArcGIS軟件和其對應的ArcPy 語言進行編程或ENVI 軟件和其對應的IDL 語言，而不是將課程講授的重點放到數據結構、數據模型與算法等計算機編程的相關概念上來。這樣就存在明顯的問題，軟件環境和計算機語言是不斷變化的，如果只講授一門語言和對應的語言工具，學生掌握的技能可能很快被淘汰，因此開設相關課程的老師必須具備地球信息科學與計算機科學雙學科背景。

在筆者教學的兩年間，經過系統完整的課程教學和上述教學措施，大部分學生都能彌補本科階段的差異，克服心理上編程障礙，補充完整編程基礎知識，還能開發出很好的GIS 項目，如利用Python 開發的GRASS項目——核電站冷卻水水溫分布和赤道中太平洋大氣二氧化碳濃度變化與洋面溫度變化的關系、基于QGIS的建筑物提取的Python插件等。

4 結 語

開設《GIS 編程》研究生課程，學習開源地理計算工具和編程語言，可以提高研究生解決地理空間問題的能力，同時通過激發批判性、分析性和創新性思維提出新的研究思路，幫助研究生對處理地理空間問題的可行性進行初步檢驗。由于時空數據處理的復雜性，開源地理計算工具繁多且不斷演化升級，采用開源軟件結合編程來解決科學研究問題是一個巨大的挑戰，課程內容的設置、教學方式的研究相對于傳統課程也是如此，但只有克服這些挑戰，開源工具與編程才能真正成為研究生必備的科研技能。