1. 引言
在高等教育体系中，实践教学是教学过程的重要组成部分，是培养高素质创新人才的重要环节，是提高大学生实践能力和创新能力的重要手段[1]。通过实践教学，不仅能提高学生分析问题和解决问题的能力，更能在实际操作中提升其观测采样与实验分析的能力。野外观测采样与室内实验分析能力是实践教学培养学生的两项重要能力。野外观测采样能力指学生能在真实环境中进行数据收集，面对复杂多变的自然条件，应对和解决实际问题的能力；室内实验分析能力指学生能够使用相关仪器和软件，深入理解数据处理与分析技术，正确进行实验操作与数据分析的实际能力。对于海洋工程与技术专业而言，野外观测采样与室内实验分析是专业培养过程中不可或缺的重要一环，即对培养新型创新型优质高校人才的综合素质(科学的思维和研究能力、创新能力、实践能力、创业能力、探索能力、团队合作能力、竞争能力、全局意识等)起着重要的作用。理论教学与实践教学相结合，不仅能强化学生的专业技能，且能培养学生在真实环境中获取和处理数据的能力，从而提升其科学研究水平和团队合作精神[2]。
中山大学一直致力于创新教育模式，推进课程改革，注重学生实践能力的培养，以适应新时代对海洋工程专业人才的需求。河口海岸学作为中山大学的传统优势学科，具有丰富的研究基础和教学经验。根据中山大学海洋工程与技术专业本科培养方案的总体规划，我们在海岸水质遥感智能探测实验课程中，探索了将野外与室内实验相结合的教学模式。该课程通过野外观测采样和室内实验分析的有机结合，使学生在实际操作中学会如何获取和处理数据，深入理解海洋水质监测的理论和方法，从而提升其综合能力。通过本课程的教学改革，我们将进一步夯实学生的专业基础，提升其在实际工程中的应用能力[3]。课程内容涵盖了从野外采样到室内实验，再到软件分析的完整流程，使学生能够全面掌握水质遥感监测技术，提升其综合素质和创新能力。
2. 水质遥感实验课教学模式优化的必要性
卫星遥感技术的发展极大地提高了空间分辨率、时间频率和传感器多样性，使其成为获取高频率、广域覆盖和全尺度遥感数据的理想工具，为水体悬浮物等水质参数的研究提供了重要手段。不同水域的悬浮泥沙因物质成分、粒径分布及浓度的差异，会导致星载传感器接收到的辐射能量存在区别[4]。为有效应对这一挑战，当前通用的解决方法主要是对研究水域进行波谱特性分析，选择最佳遥感波段并与水质参数建立相应的算法模式。这种方法利用卫星遥感数据的高精度和多波段特性，结合图像数据的综合分析，极大提升了水质参数估算的准确度，使其在水质监测中的应用广泛。无人机具有机动灵活、操作简便、时空分辨率高等优点，可以根据监测水域特征制定不同的检测方案，及时发现水质问题区域，对于微小水域的水质监测具有重要意义[5]。海岸水质遥感实验课在海洋工程与技术专业中的开展增强了学生对遥感数据获取和处理的理解。学科交叉下的实验课程不仅可以提高学生解决问题的能力，同时促进知识的深度理解和全面应用。这些技能的培养为学生的未来职业生涯或在竞争激烈的海洋工程领域的学术研究奠定了坚实的基础，使其更好地应对全球海洋环境的挑战。目前海洋工程与技术专业除了学习海洋科学和海洋工程方面的基本理论和知识，还普遍增设了海洋遥感相关课程。但简单的把遥感基础知识引进海洋学科，缺乏遥感与海洋知识的融合，课堂易发展成为机械的知识拓展，教学较为模式化，因此，针对新时代学生野外观测能力、室内实验分析能力与使用高科技从事海洋调查和海洋科学研究方面的人才的需求，海洋技术专业遥感教学亟需优化[6]。
海岸水质遥感智能探测实验课以激发学生学习主动性，提升其动手能力以及对遥感数据处理软件的操作为出发点，让学生通过实地采集水样、结合实验室检测来获取水质信息，并使用无人机获取高光谱数据，建立水质–光谱反演模型，最终通过遥感图像处理软件反演水质参数以达到教学目的。水质遥感通常涉及从卫星图像或者航空图像中解译水质信息，这种技术的学习不仅需要理解遥感技术的理论基础，还需要通过实际数据的处理来加深理解[7]。室内教学可以提供理论知识和初步的数据分析技能培训，而野外教学则可以让学生亲自进行样本的采集和实际海况的观测，使得学生能够更全面得理解从野外到实验室再到数据处理的整个流程。野外实践教学使学生有机会直接与自然环境互动，采集实时数据。对于海岸水质监测而言，能够在实地获取水样和相关环境参数，这对于学生理解水体的物理和化学特性及其动态变化至关重要。野外观测采样与室内实验分析能力有机融合的教学模式有助于学生将课堂上的理论知识应用到实际场景中，理解理论在实际中的具体应用，从而高效掌握遥感图像处理基本方法。
3. 课程设置与实施
3.1. 课程设置
学生野外观测能力与室内实验分析能力的培养是一个循序渐进的过程，因此，海岸水质遥感智能探测实验课程在设置上采用由浅入深、由小及大、由点到面的方式，引领学生逐步体验科研流程。本课程主要设置三个环节，分别为野外采样、室内实验、软件分析，每个环节包括不同的实验目的，需要体现使用不同的科研能力，环环相扣(见图1)。
野外采样环节的主要内容包括采集红树林水样与使用无人机获取高光谱数据。本课程野外采样环节在珠海市淇澳岛红树林自然保护区蚧岛进行，该区域红树林植被以无瓣海桑为主，面积占比超过80%，水质具有湿地生态系统的典型特征，因此，该区域采集的样品与数据具有代表性，能使学生对实验过程有更切身的体会。在采集红树林毗邻水域水样过程中，教师带领学生乘船至指定水域不同观测点，使用采水器采集表层与深层水样，并使用预处理过的水样瓶收集水样，便于后续实验室内分析；在使用无人机获取高光谱数据过程中，学生分组操作高光谱无人机采集高光谱数据，用于后续水质反演。
室内实验环节主要包括抽滤法获取悬沙浓度数据与使用光谱仪对水样进行光谱特性及反射率分析。含沙量抽滤所使用的仪器为真空抽滤器，采用由国家海洋局第二海洋研究所生产的0.45 μm孔径的滤膜，其目的为获取野外采集水样的悬沙浓度。主要步骤如下：
1) 提前用纯水洗净足量滤膜，将其放置在烘箱中60℃烘6 h，烘干滤膜；
2) 将烘干的滤膜放置在培养皿上，并称量两者质量之和，记为M1；
3) 用镊子将滤膜放置在抽滤装置的抽滤口上，用抽滤瓶压住滤膜，并用钢夹夹紧抽滤瓶与抽滤口；
4) 充分摇匀水样，随后用量筒称量1000 ml水样，并倒入抽滤瓶中，开始抽滤；
5) 抽滤完成后，取出钢夹与抽滤瓶，用镊子将滤膜放回至对应培养皿上，并放入烘箱中以60℃烘6 h，使滤膜与培养皿烘干；
6) 取出培养皿与滤膜，并称量两者总质量，记为M2；
7) 计算悬浮泥沙浓度。计算公式如下：
(1)
Figure 1. Flow chart of course “Remote Sensing Coastal Water Quality Intelligent Detection Experiment”
图1. 海岸水质遥感智能探测实验课程流程图
光谱仪使用的仪器为海洋光学USB2000+光谱仪，主要目的为获取野外采集水样在不同波段的光谱反射曲线，主要步骤如下：
1) 调整光谱仪光圈与积分时间，使光谱反射能量保持在合理的范围内；
2) 校准光谱仪：将标准反射白板放置在光谱仪光源下，待光谱反射曲线稳定后收集当前光谱曲线为S谱。随后撤掉标准反射白板，将光谱仪光源对准黑板，待光谱反射曲线稳定后收集当前光谱曲线为暗电流；
3) 将野外采集水样摇匀后放入黑色培养皿中，并放置在光谱仪光源下，待光谱反射曲线稳定后收集当前光谱曲线为水样的高光谱反射曲线。
软件分析环节包括建立水质–光谱反演模型与遥感反演水质两部分。建立水质–光谱反演模型部分需要学生根据野外采集水样的悬沙浓度与对应光谱反射率曲线构建水质–光谱反演模型；遥感反演水质部分要求学生使用ArcMap或ENVI等遥感数据处理软件，使用高光谱无人机采集的数据或卫星遥感数据，根据构建的水质–光谱反演模型反演大面积水域的悬沙浓度。其中对于软件操作部分，教师课堂演示基本过程，包括：导入卫星影像数据；查看波段信息及分辨率信息；建立掩膜来定义计算区域；进行标准的大气校正；使用栅格计算器处理某一波段的影像栅格数据；验证反演结果；规范出图等过程，学生课下进行实际操作。
为检验课程效果，每位学生需独立完成实验报告，实验报告要求为：学生自行选取与研究区域毗邻的感兴趣区域，下载不同空间分辨率、不同卫星拍摄的影像数据，如空间分辨率为250 × 250米的Modis卫星、空间分辨率为30 × 30米的Landsat卫星以及空间分辨率为10 × 10米的Sentinel-2卫星数据，比较不同分辨率数据的反演结果，以及不同卫星波段和反演结果的差别，并进行初步分析；最后探讨遥感反演水质方法的局限性与改进措施。实验报告内容设置层层递进，给予学生选择上的自由度，最终上升到独立思考进行分析和讨论，以达到课程效果。
3.2. 课程实施
实验内容以野外取样与室内实验为重点，探索性、操作性和综合性为导向，本着实践教学要以学生为主体的理念，采用教师讲授、小组分工、相互学习、相互协作的任务驱动模式[8] [9]。实验课安排为3天，具体安排如表1所示。
Table 1. Experimental course schedule
表1. 实验课程安排
| 时间 |
课程安排 |
| 第一天 |
上午 |
进行安全教育，熟悉采水器和无人机的操作流程 |
| 下午 |
自学校出发，乘坐大巴前往珠海香洲港，乘船至淇澳岛红树林外侧，观察红树林种植区，在潮滩以及红树林观测点使用采水器分层采集水样，使用无人机获取高光谱数据，返回学校后，水样放入冰箱冷藏，导出无人机数据 |
| 第二天 |
上午 |
进行水质测量：将从野外采集水样按照实验操作步骤进行抽滤，烘干滤膜进行光谱测量：使用海洋光学USB2000+光谱仪获取野外各观测点采集水样在不同波段的光谱反射曲线 |
| 下午 |
将烘干后的滤膜进行称重，计算在不同采样点下的悬浮泥沙浓度，并结合对应光谱反射率曲线构建水质–光谱反演模型 |
| 第三天 |
|
使用ArcMap或ENVI等遥感数据处理软件，使用高光谱无人机采集的数据或卫星遥感数据，根据构建的水质–光谱反演模型反演大面积水域的悬沙浓度 |
在进行野外观测采样时，应制定有应急方案，提前为野外学习所有人员购买人身意外保险，在野外观测采样过程中，一旦发生意外情况，教师先安抚学生保持镇定，并立即组织救援，即使拨打救援电话。由于学生人数较多，可进行分组学习并分配有野外经验丰富的教师随队，观测学习中有任何突发情况或问题都可及时与负责教师沟通[10]。在乘船及进行水上操作时，应正确穿戴救生衣，上下船时小心谨慎，切勿踏空。使用无人机获取高光谱数据过程时，应在远离人群和建筑物的开阔场地于天气良好的环境中飞行。教师在野外学习过程中应携带扩音器，以理论与实际相结合的方式进行现场讲解。
在进行室内实验时，教师可以根据制作PPT、播放视频等形式为学生讲解实验原理以及操作过程，并强调实验室安全操作规范。学生根据野外采样在实验按课程安排进行实验，利用无人机高光谱数据以及准同步水质采样数据，构建水质–光谱反演模型来反演大面积水域的悬沙浓度，达到教学目的。
4. 结语
根据新时代海洋工程与技术专业人才的培养需求，依托中山大学本科生培养平台，通过野外与室内实验融合培养本科生野外观测采样能力与室内实验分析能力，让学生体验野外采集水样、高光谱无人机数据采集、悬沙浓度抽滤、室内光谱仪使用、遥感软件使用等课程环节，构建了学科之间、课堂内与课堂外的桥梁，提高学生解决实际问题能力与数据分析能力。《海岸水质遥感智能探测实验》课程从野外采样、室内实验、软件分析三个环节入手，由浅入深、由小及大、由点到面逐步引导学生完成水质遥感探测的实验过程。该教学模式有效提升了学生的综合素质和创新能力，可为其他工程类课程的教学改革提供有益参考。
基金项目
2024年度中山大学海洋工程与技术学院教学质量与教学改革工程类项目(76170-12220011)。