疫情期间，闲在家里没事，就梳理一下自己四年里遇到的疑难，也顺便复习一下知识，为了复试。当然，一下内容纯属个人想法，有不妥之处.
如何向家人解释你们专业是干嘛的？
实话，被高考压着的学子能了解多少专业？不少学生只听过那些更大众的专业，比如物理、化学、生物、数学、经济学等。多数地信学子要不就是看着名字选，要不就是瞎选还有调剂。地理信息科学，顾名思义就是研究地理信息的科学。而地理信息就包括很多东西，地理的空间分布、时序特征、变化特征。
解释简单点，就是搞导航、遥感、规划、制图等行业的，换做他们听过可以接受的词语。这样，父母就会 ‘哦，原来是搞这些的’。
本专业需要哪些基础技能呢？
虽然说是地理开头，但是本专业并不是文科专业，和高中地理没有毛钱关系。相反，信息才是关键，因此，你需要不错的数学知识和计算机知识。这些都会在大学期间慢慢训练，如果你本身就是一个电脑高手，那么你会得心应手，如鱼得水。如果你不太会电脑（像我一样），那也不用慌张，顶多在刚开始时会手忙脚乱，慢慢地就会习惯。而且，我认为这是一件好事，现代社会计算机不可或缺，学会计算机，以后就业方向也会更加开阔。
总的来说，理科就行。而且不要太厌恶数学！！！
本专业就业如何？方向有哪些？
怎么说，这个东西不能一概而论。我们专业老师曾经说过，地理信息科学以后必有大用，你们来到这里就发财了。我们只能呵呵。
地理信息科学作为小众专业，全国大概有50多所本科学校开设。就业对口职位少，但毕业生也少。典型的少人少肉。但是，与之相关的职位就非常多了，并且，本专业综合学科混搭特别强，与专业领域结合特别多，比如农业、林业、矿业等。因此就业不是问题。
那什么是问题？一个是个人水平问题，这个专业起步工资并不高，我们专业统计是平均4-5000，但是你如果水平高，1W+起步也不是问题。
另一个是学校问题，其实也是行业问题，不同的学校针对性不一样。比如一个学校针对林业，一个针对矿业，孰重孰轻？
- 走程序开发的道路，BAT等互联网公司，高德、百度，现在那个公司不需要个GIS开发师？
- 走制图道路，有点地图学的味道，测绘局、国土局、林业局等单位
- 走规划道路，城乡规划，城市建设等
- 走科研道路，进入各大研究院所，进一步发展
- 以及专业应用领域---水土流失、荒漠化、气候变化、环境监测、气象、土地资源管理
本专业要学习的专业课程有哪些？（以本校为例）
地理信息系统类 GIS原理、空间分析、GIS开发、移动GIS、网络GIS、GIS分析
经济地理学 自然地理学 地统计学
遥感类 物理 遥感原理 数字图像处理 软件应用 数字摄影测量
全球定位系统类 GPS原理 测量学
高数 线代 复变 概率论
如何成为一名合格的地信专业人士？
地理信息科学学科体系虽然没有经济学、土木等学科体系那么完整，那么庞大，但也分为很多方向，任何一个方向都可以独树一帜，成为一个专业。因此，要想在本科阶段完全掌握是不可能的。
一般来说，学校会有专业培养计划，不同学校有不同的侧重点。有的学校侧重于开发，有些学校侧重于遥感。有些学校侧重于GIS制图。并且，也会与自己学校特色相结合，形成独特的 GIS+ ，有利于学生毕业找特定领域的工作。
因此，对于对本专业兴趣不大没有特别感兴趣方向的学生，最好是跟随学校开设课程学习。把每门课都掌握扎实，这样才能选择你感兴趣方向。而不是都不感兴趣。
我说，是有的。这个专业高端上档次，又很接地气，既可以宏观布局。又可以微观编写代码，适合各种野路子人员（微笑）。进入信息化时代，任何信息都逐渐数据化，成为计算机里的一串串数字。在地理空间上显示与分析，是不可或缺的。
总之，来到这个专业，不要太沮丧，这是个什么LJ专业？慢慢了解，以后会越来越好的。
接下来说一些我在学习过程中的疑难问题，也仅仅是我自己的理解。
那么多的程序语言怎么学？
最初接触到C语言，还不怎么会电脑，听的非常认真。
然后学到了JAVA语言，听的也很认真。
然后学到了C# C++，emmmm，这怎么这么相似？听的马马虎虎。
然后Python自学，R语言 马马虎虎，MATLAB 过一遍脑子。千层套路，学的时候都很相似。
但是， 如果现在你叫我写个简单的程序，我有可能用任何语言都写不出来。是因为我没认真吗？
不是，我算是认真的，学的时候编写程序是小意思，学完就凉凉。
但是，给我半个小时，让我看看语法，我又会了。
程序语言就像人的语言一样，不用就会忘记。所以我建议，熟练掌握一种语言即可，更重要的是编程思想，学会了编程思想，就可以套入任何语言里，只需要花一丢丢时间熟悉该语言的语法罢了。
看见计算机头疼怎么办？
好好学习，转专业或者保研。又或者头疼三连。
arcgis server，做服务器，网络服务的。提供地理信息服务的。
现在版本应该已经到了10.8了。版本不在更新，出了新产品，arcgis Pro。申明一下，这个软件可不是免费的，贵的要死要死的。很多老师也用的pockr版的，你懂的。其中，10.2是最常用的，版本比较稳定，10.4有时候会崩。
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高版本就别想了，以后的版本都有在线版本号，真的需要就购买正版吧。Pro看起来还是很香的。
ENVI，上一个是有关GIS的软件，这一个就是有关遥感的软件。可以说是处理遥感图像利器。常见的版本有5.2 5.3。软件也是付费的，同样也很贵，因此你懂得。
附上5.3版本的链接：
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ERDIS，是著名的图像处理软件。包括遥感图像，航空摄影图像，雷达图像等。常用ERDIS9.2，emmmm,也是付费的。ENVI classic 的面板和它类似。
1、破解文件本身问题，建议更换文件
2、crack文件里的 用户名 改为自己计算机名
3、选择浮动版，先安装，后汉化
当然，安装包里详述了步骤，按部就班即可。
问题的关键是arcmap 和 erdis 服务有冲突。大家也不需要只装一个软件，只需要把二者的服务设置为手动的，需要用的时候再打开对应的服务。
使用的时候分别打开就完事。别忘了关闭了。微笑.jpg
同学，等等吧，给软件一点时间，它会给你一个结果。
几个G的图像处理不是那么容易的，你以为你的计算机是超级计算机吗？
envi有没有批处理模块，深度学习模块
我学习了几天，看的我头昏，是一门独特的语言，与其他编程语言有点区别。
如果想要自编程在envi中实现功能，IDL需要掌握。
这个问题一点都不复杂，就是非常绕，而且我觉得一次是学不会的。要经过反复的学习，才对诸多坐标系有深刻的体会。
要确定空间的一点位置，必须要先确定一个空间参考。比如，你要知道北京的位置，你需要确定参照标准，河北，北京在河北右边。
一般来说，地理信息科学研究的是地球上的位置，因此一般以地球为参考。
我们知道地球是一个椭球，近似于球，那么就以地球的中心（参考中心或者质量中心）为中心建立球面坐标系。及两个角度和一个到中心的距离。
上述的坐标系就是我们所说的地理坐标系（经纬度，高程）。
上述的过程只是一个建模过程，实际要实现还需要一些细节处理，例如，地球毕竟不是一个规则椭球体，我们要对地球作出假设——给出实际的椭球参数。历史上有不同的人对地球进行测量，如今有多个不同的参考椭球体。
- 克拉索夫斯基椭球体，参心 参考椭球确定了坐标就有了吗？当然不可能，现在还是只有一个架子。
- 北京1954坐标系，以克拉索夫斯基椭球体为参考椭球，它的大地原点（就是所谓的起测点）不在北京，而是在前苏联的普尔科沃（Pulovo）。这个坐标系是前苏联建的，我们是从苏联那边衍生测量到中国全境。
- 西安80坐标系，以IAG-1975国际参考椭球，该坐标系的大地原点（起测点）设在我国中部的陕西省泾阳县永乐镇。
- CGCS2000国家大地坐标系，以WGS-84椭球为参考（质心），2000国家大地坐标系是全球地心坐标系在我国的具体体现，其原点为包括海洋和大气的整个地球的质量中心。
我们落到具体的实现上，确定了椭球，我们如何确定地面点的位置呢？首先我们要确定地面一点的位置，再通过三角测量推算到全国。形成全国加密的三角测量网络。
这样就形成了独特的坐标系
地理坐标系解决了所有问题了吗？并没有。
地理坐标系建立在空间三维球面，不直观，不方便，可视化也不容易，想想你天天拿着个地球仪工作，如果工作比较细致，还需要一个特别大的地球仪才能看的清。并且尺度也非常大。
要将球面（球是不可展开面）映射到平面，势必需要一种方式，这就是投影。
虽然有各种投影方式让我们选择，但球不可展开，平面上的地图定会发生形变。
常见的地图（无论是中国地图还是世界地图）都有变形，区别是怎么变形而已。变形分为三种：
投影之后建立的坐标系就是投影坐标系哦。
1、地理坐标系，原来的地图地理坐标系是上述的哪一个
3、投影区域（条带），因为有的投影方式不同地方的投影参数并不相同，比如高斯-克吕格投影
以上三者就可以确定一个投影坐标系。
区分好当前的地图是地理坐标系还是投影坐标系是地理数据处理成功的关键。
1、如果加载的数据并没有坐标系，arcmap会有默认的坐标系对它进行处理显示。不过并不会保存，等你下次打开还是没有坐标系。查看数据有没有坐标系常见有两种方法 。一、查看数据所在的文件夹，有没有.prj文件，打开可以看到细节内容。如果没有，该数据就没有投影。二、用arcmap打开后，查看该图层的属性，地理坐标和投影坐标，如果没有，即使在arcmap中显示了图层也是没有投影的。
2、arcmap中有投影工具，主要关注定义投影和投影转换。没有定义坐标，要先定义坐标。地理坐标定义之后，可以定义投影，不同投影方式之间可以进行投影转换。
3、对于高斯克吕格投影，投影要选择条带，条带的选择有两种，一种是数据有带号，一种是数据无带号。要注意选择的到底是哪一个。
4、投影转换需要等待片刻
5、arcmap中一个窗口只能有一个坐标系，就是第一个图层的坐标系，而且一旦加入了就算删除了图层组的坐标系也不会发生变化。如果后加入的图层与其坐标系不符合，就会显示不出来。或者形状与其预期不符合。解决的方法是坐标转换到一个统一的坐标系上，或者另外打开一个窗口加入该图层。
首先，大家一定要分清编辑功能和地理处理功能。二者有很多相同的功能。
一个是对图层里的要素进行编辑，切割，合并，缓冲区，新建。编辑功能是核心功能，务必要学会，基础工作必不可少。
而地理处理，可以算是分析的一种，更加宏观。
二者处理的结果其属性表会有一些差别。
1、通过属性表来查询选择，根据属性表条件查询得到查询结果
2、通过地理位置查询，即不同图层的相交、包含【需要拓扑关系，以及坐标统一】
3、要素选择鼠标，手动点击
就是地理信息科学处理的数据：主要有矢量数据、栅格数据
矢量数据：假设地物都是由点线面几何体组成，不需要的地方可以是空白。比如，城市图，道路抽象为线、建筑抽象为面。
栅格数据：把整个空间用方格子铺满，每个格子就当做是它所在位置地方的属性，空间是密布的，没有空隙。
矢量数据栅格数据各有优缺点
| 精美、简洁、空间分析、拓扑分析、 | |
| 直观、与遥感结合、实现简单、DTM | 数据量大、坐标转换困难 |
要想将数据存入计算机中，必须要对数据进行编码，这与数据本身是什么格式要区别开来。比如你有盒装牛奶和袋装，要放到冰箱，数据编码就是怎么放才能占的空间小、并且利于你再去拿牛奶。袋装盒装都要考虑这个问题。
矢量数据的编码方式主要有：树状编码法、边界索引法、拓扑矢量编码法 一般不用掌握。
栅格数据的编码方式主要有：直接编码、链码、块状编码法、游程编码法、四叉树法，需要掌握。
地理数据是非常大的，动辄就是几个G，要想在这么大的数据量中搜索出想要的数据是很费时间的，空间索引就是建在地理数据库上的一个目录，访问的时候先去目录翻一翻，就不用依次检索，大大节省了时间，提高了空间分析的效率。
就是对地理数据的一系列操作。让空间数据符合我们的预期或者便于我们直观的分析和决策。
一一详述是不可能的，就用自己语言简单解释一下。
| 对空间地物进行测量，包括面积、长度、曲度、聚集程度、密度等 |
| 路径最优选择、最短距离、耗费距离；距离的定义 |
| 在高程图上，一个点看不看得到另一个点或一个区域 |
| 水流、预测、洪范查询、降雨影响、河流水量等 |
| 不同图层叠加到一起，产生新的信息 |
| 原来的类别太多、太少，信息不符合。重新进行分割分类 |
| 流量分析、爆管分析等，所谓的网络是由各种线连起来的，无论线是什么 |
| 原来的数据太少了，全调查也很难，由已知的点推出未知的点 |
遥感，就是不直接接触物体，通过传感器主动或者被动探测和接受目标的信息，以达到自己的目的。
遥感的学习，离不开物理，但是也只需要一小部分物理知识。
1、光学基本知识，反射、折射、色散、衍射、波粒二象性
2、电磁基本理论，普朗克热辐射定律、维恩位移定律、波-恩定律、基尔霍夫定律
3、辐射基本知识，辐射通量、辐射强度、辐射通量密度、辐射亮度、出射度、入射度
重要的是电磁波与遥感联合
遥感需要探测地表的信息，电磁波作为传输媒介，它的传输过程就显得非常重要。
1、电磁波与大气的作用
大气分为：平流层、对流层、中间层、电离层，主要由大气悬浮颗粒和大气分子组成。
大气对电磁波主要有两个作用，一个是大气吸收，一个是大气散射。
所谓的散射就是一个方向的电磁波被粒子挡住了，反射到各个方向。
根据散射的粒子大小不同和散射的原理不同，主要分为三种散射
对不同波长的电磁波有不同程度的吸收作用。
主要的吸收波段和因素：
- 1.2 um等 中远红外，二氧化碳
- 部分 微波波段， 水汽
有强吸收的波段，自然有弱吸收的波段，在光谱波段中，受到大气吸收作用较小的波段就称为大气窗口。反之称为大气屏障。
2、电磁波与地面的作用
主要包括散射、吸收、反射
电磁波在地表的反射可分为三种（由于地表的粗糙度不同）
- 镜面反射，入射角等于反射角
- 漫反射，各个方向的散射强度相同，也就是朗伯体假设
- 非选择性反射，没有规律，各个方向强度不同
当然，为了简化过程，一般把地表当做朗伯体，也就是漫反射，各向辐射亮度相同。
不同的地物对不同的波段其反射率不同，这也是遥感的一个探测基础。
地物反射光谱：不同地物具有不同的地物反射光谱曲线。
也会有同物异谱何同谱异物的现象，这种时候，就要结合空间特征和时间特征、经验、实地考察来确定。
上述的大气影响对我们获取地表信息十分不利，要想办法消除。纠正大气对辐射传输的影响，就是大气校正。
辐射校正是校正整个传输过程对辐射的干扰影响。所以大气校正是辐射校正的很重要的一步。
大气影响过程十分复杂，我们需要对其做必要的简化。比如大气壮况分布都用的气象学家简化的参数。
1、基于图像不变特征点法（假设图像收到的大气影响全局均匀）
暗目标法、图像上某些暗像元（比如水面）有辐射值，明显就是大气影响
2、线性回归方程法（假设这种影响是线性的，均匀的）
利用地面点（需要在地面测量）和图像点的测定值建立线性回归模型
利用辐射传输物理机理，并且简化一些过程，得到物理机理的大气校正模型
除了必要的假设外还需要大气参数等。
不同的学者根据辐射传输过程简化不同，提出了不同的模型
大气校正并非所有的辐射校正，那么还有什么过程也会影响辐射传输呢？
- 太阳高度角，忽略太阳常数的变化，地球入射度与太阳高度角有关。
- 地形，由于地形的变化，也会对地物的反射产生影响
- 辐射定标，传感器之间可能会有差异，要做均一化处理。建立传感器数值和辐射亮度的线性关系。
由于诸多影响，遥感图像会发生畸变。
1、传感器本身的机械进动，卫星的轨道偏移等内部因素
2、地球曲率变化、地形误差等外部因素
3、进行误差纠正产生的误差因素
因此，几何校正从产生机制上纠正十分复杂
一般，使用多项式纠正模型 【重采样】
建立地面上点（地面控制点）和图像上对应的点的多项式关系，并且进行精度控制。
得到模型后，重新计算位置。分为正算和反算
正算即重新计算原来图像A上点的位置，得到B。
反算即计算B图像上个点的位置，然后在A图像上取对应位置的值。
上述步骤是必须要做的，也就是图像预处理。
根据自己的目的和需求，需要对图像进一步处理。
图像处理方法种类繁多，很难详尽，以空间域和变换域来进行阐述
1、空间域,对空间里的每一个点的数值进行运算
单波段操作 ， 点运算 邻域运算
多波段操作 ， 代数运算 剖面运算
线性点运算，对单幅图像像元进行的逐个像元计算。
一般用于图像的整体增强
分段线性点运算，为了突出图像中感兴趣的目标或者灰度区间，抑制那些不感兴趣的灰度区域。
一般用于图像局部的灰度增强 分段拉伸
非线性点运算，有很多方法 比如指数变换 对数变换（增强暗的部分，压缩暗的部分）
一般用于图像局部灰度增强：高斯拉伸 两边和中间压缩
平方根拉伸 暗的地方被拉伸 亮的地方被压缩
空间操作 图像裁剪【规则裁剪 不规则裁剪】 图像镶嵌
波段操作 波段提取 波段叠加
空间操作：图像裁剪 根据我们的需要保留感兴趣的部分，去除其他区域。
如果不是最终的操作，此时需要尽可能比实际的研究区域略微大一点。
图像镶嵌 最大的特点是要无缝镶嵌。把多景相邻遥感影像拼成一块。
1、待镶嵌对图像在重叠去应该具有相似的色调、纹理等特征。
2、拼接线尽量选择在差异明显的自然地物交界处，如河流、山脊、路。
3、对拼接线两边附近的图像作匀色处理。
选择图像，设计一个镶嵌方案
要考虑重叠去图像选择问题
波段提取 从一个多波段的图像文件中提取某一个特定波段作为一个独立文件。
波段叠加 把同一个地理范围不同波段的文件合并为一个多波段文件。
求反 与 或 异或运算
-
- 腐蚀：是一种消除边界点、使边界向内部收缩的过程，可以用来消除小且无意义的目标物。
- 开运算：使用同一个结构元素对图像先腐蚀再膨胀的运算。
- 闭运算：使用同一个结构元素对图像先膨胀再腐蚀的运算。
-
- 腐蚀：用结构元素b对输入图像f进行腐蚀。
- 开运算：先腐蚀，后膨胀
- 闭运算：先膨胀，后腐蚀
2、变换域，对空间域的每个点进行映射，再运算
参数反演，就是参数提取获取，利用反射率和地物生化物理参数之间的某种关系，建立各种模型，提取参数，指导决策和生产。
地物分类，遥感作为大尺度观测手段，可以快速的从大片区域提取信息，对区域的分类显得尤为重要。根据不同类型具有的光谱特点不同，对图像进行分类。
大部分的应用研究都如上述所言。
1、分析研究目的，选择合适的数据
2、收集更多的辅助信息
3、图像预处理，信息栅格化，地理配准等工作
4、选择合适的模型，构建模型
5、模型参数估计，预测结果
