ENVI-IDL产品技术优势介绍

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ENVI软件特点

在ENVI中做裁减的方法非常的多，提供多种方法进行图像的空间裁剪获得子区，包括：手动输入行列数、从图像中交互选择区域、输入地理坐标范围、和另外图像文件的交集、使用滚动窗口中的图像和通过感兴趣区域。
3、影像校正
引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。
遥感图像处理软件——ENVI
一，基本图像处理模块
1、地图投影与制图
地图投影即建立地球椭球表面（或球体表面）与地图平面之间点与点或线与线之间一一对应的关系。用数学公式表达为：
X=f1(φ,λ)
Y=f2(φ,λ)
由于地球为不规则的椭球体，在地图投影的过程中会产生长度、面积和角度方面的变形，为适应不同需求，产生了多种不同的地图投影来解决不同的投影变形问题以适应不同的应用需求。目前主要的有等比投影、等积投影和任意投影三个主要方面的投影。
2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值。
3、三次卷积内插法较为复杂，它使用内插点周围的16个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，当它仍然破坏了原来的像元值，且计算量大。
（1）镶嵌
当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化信息提取时，相邻影像的色调不允许平滑，避免信息变异。

ENVI、IDL开发应用实例

ENVI/IDL定制和遥感工程化应用实例本系统是在ENVI的基础上，采用IDL开发的进行塔里木河流域生态监测管理的一个遥感工程系统。

通过使用IDL和ENVI提供的一些API函数，我们能够在很短的时间内开发出一个界面友好，功能强大的生态环境遥感监测子系统。

在此系统中，我们坚持了遥感工程化的理念，将遥感应用与用户的业务流程结合，为用户提供了一个易用、友好的软件环境。

本系统的功能特色简单介绍如下：
1、简洁的系统主界面
在主界面上提供了一些常用的工具软件，所有的功能都做成了下拉条的形式，用户能够很快掌握软件的操作。

2、图形化的数据管理。

通过缩略图用户可以处理、查询本系统管理的所有区域的数据，免去了用户手动查找数据文件的麻烦。

3、向导式的工作流程。

通过对最终用户的业务流程的理解，我们使用IDL构建了用户友好的界面，这些界面将ENVI所提供的一些功能封装起来，使用户在很短的时间内就能够完成他们的工作。

0-IDL简介

简单易学
a = 4 a=a*0.5
IDL特点
高级图像处理能力
图像类型转换图像几何变换
• 大小 • 旋转 • 纠正 • 贴图
图像域变换图像增强和滤波图像的形态学图像的识别
IDL特点
支持OpenGL加速
三维图形技术 Shader支持
• 卷积滤波 • 色彩补偿 • 显示补偿 • …
TDAS运行界面
IDL应用 —— 多普勒雷达数据可视化
IDL学习资源

IDL学习资源
IDL Astronomy User's Library /homepage.html /ftp/astron.tar.gz FITS /fitsio.html Solar Software /solarsoft/sswdoc/index_menu.html

/~craigm/idl/idl.html
JHUAPL IDL Library /s1r/idl/s1rlib/local_idl.html
48
IDL学习资源
ftp:///pub/dfanning/outgoing/coyote2nd/
DEMO – Data Visualization – Volume Rendering
IDL特点
智能化编程工具 (Intelligent Tools)
构建可视化图形框架鼠标操作事件的控制界面组件的事件处理方便的标注对象属性的管理撤销/重做交互的数据输入、输出打印控制
IDL特点 - 数据分析与可视化 — 2D绘图
Developing New Processing Methods: Electromagnetic and Acoustic Data John Hopkins Applied Physics Lab Dr. Amir Najmi Environmental Monitoring

IDL+envi二次开发介绍

ENVI介绍
ENVI是基于IDL语言开发的，主要用于遥感图像处理，其中不仅支持多种数据格式，还囊括了众多成熟及特有的遥感处理功能函数。 ENVI真正比其他软件的优势，在于其二次开发的简便与齐备，再加上IDL语言上的优势，使得ENVI二次开发成为自定义流程处理遥感影像的优选方案。
IDL编程基础
IDL+ENVI二次开发
IDL介绍
IDL是ITT公司的产品，主要优势在于矩阵运算速度比较快，对于大数据量、多文件批处理比较适合。 IDL还经常被用来进行快速开发，制作一个带有界面的小功能模块往往比其他语言要快很多，特别是有一些代码基础的情况下。 IDL集成了IMSL数学与统计函数库，针对用户自定义、偏重科学、比较复杂运算有很强的优势。 IDL在快速数据可视化方面也有其优势，集成了很多小函数，直接可以将线、二维图像简单的绘制出来。
IDL+ENVI二次开发简要步骤
1、初始化ENVI
2、打开文件，获得fid
3、查询文件信息 4、调用ENVI处理函数，输出结果 5、退出ENVI
IDL+ENVI二次开3;ENVI二次开发实战演练
ENVI二次开发函数
ENVI二次开发技巧
1、确定解决方案技术流程
1、数组与常量运算相当于数组的每个值都与常量运算 a + 1 = a[i] + 1 2、数组与数组运算相当于数组对应位置的值分别进行运算 a + b = a[i] + b[i] 3、数组创建默认都填了0值 4、数组取值方式多种多样 a[*] a[1:*] a[2:6] a[0:n_elements(a)-1] 5、数组维度变化 a = intarr(6) b = reform(a,2,3) c = reform(b,1,6)

ENVI、IDL国外应用案例

ENVI/IDL国外应用案例2008年7月17日目录农业 (4)1.应用ENVI进行精准耕种 (4)2.AIR公司利用ENVI测定保险索赔的准确性 (5)3.HANTS——NDVI时间序列调和分析 (6)4.ENVI帮助澳大利亚促进花生作物健康生长 (9)智能安防 (11)5.基于ENVI的专利权专利产品为遥感平台上的实时影像处理打开了门户 (11)灾害管理 (13)6.科学家利用ENVI探测地震区破坏范围 (13)7.利用MERIS影像测绘森林火灾 (14)航空宇宙 (17)8.IDL帮助科学家了解太阳系的形成 (17)环境科学与林业 (19)9.ITRES利用ENVI为环境行业的消费者提供方案 (19)10.ENVI帮助研究者监测生态平衡 (20)11.ENVI用于检测休斯顿的污染状况 (21)12.IDL和ENVI成为法国EADS国防安全系统参与的国际项目的核心力量 (23)13.萨克拉曼多S AN J OAQUIN山谷入侵物种管理 (23)14.伍兹霍尔研究中心(WHRC)利用ENVI加强刚果北部森林保护 (24)地质与地理学 (26)15.用L ANDSAT影像建立数字地形模型 (26)16.法国国家空间研究中心利用ENVI研究生态系统演变 (26)17.印第安纳大学利用IDL和ENVI改进地质学研究 (27)18.利用ENVI,IDL研究火星表面地质情况 (28)19.S PA D I S™软件帮助地质学家和采人员实现有效探测 (29)气象与大气科学 (32)20.ENVI在洪水监测方面发挥重要作用 (32)21.ITT全球服务组织利用IDL支持EUMETSAT气象项目 (33)22.气象观测新视角——澳大利亚公司为亚洲提供天气预报软件 (36)23.暴风眼——IDL用于卫星影像分析追踪暴风轨迹 (40)军事 (44)24.ENVI用于伪装侦查 (44)25.布莱克霍克地理服务组织开发软件探测未引爆的军事目标 (45)海洋 (46)26．利用ENVI对原始卫星数据图像进行地理校正 (46)27.IDL应用于NASA的S EA WIFS项目 (47)28.海洋学者利用IDL进行世界地形可视化分析 (52)油、气等能源开发 (55)29.ENVI提高采矿业效益 (55)30.光谱向导可指导采矿管理者监测铜矿分布 (56)31.利用机载天然气释放激光雷达监测天然气泄漏 (57)公共事业和电信 (57)32.美国农业部使用遥感和ENVI检测食物污染 (57)遥感和地理数据与服务 (59)33.ENVI在石油渗漏的探测中扮演重要角色 (59)34.ENVI用作南俄勒冈州大学遥感课程的实习软件 (60)35.ITT信息可视化解决方案发展了图像科学行业 (61)制造业 (62)36.XEROX薄膜晶体管制造实现突破——IDL与L AB V IEW合作 (62)物理学和数学 (64)NL利用IDL分析中子散射数据 (64)38.IDL帮助L OS A LAMOS国家实验室实现复杂原子物理学数据的可视化 (66)天文学/空间科学 (69)39.IDL和ENVI辅助火星探测工作 (69)40.IDL有助于研究外太阳星系中的类地行星 (79)41.使用伽利略数据用VEGA来创建虚拟仿真平台 (81)42.IDL帮助实现NOAA“S CIENCE ON A S PHERE™”（SOS）复杂地球数据的可视化。

NDVI指数及其应用

ENVI/IDL
二、NDVI原理
植物叶片组织对蓝光和红光辐射有强烈吸收，但对近红外辐射反射强烈，而且近红外反射随着植被增加而增加。所以任何强化 Red和NIR差别的数学变换都可以作为植被指数来描述植被状况。 NDVI被定义如下： NDVI=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)
-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等；正值越大，植被覆盖度越好。
ENVI/IDL
三、NDVI应用
土地覆被研究（大尺度土地覆盖分类、植被盖度评估等）；
植被动态或土地覆被动态研究、动态监测；
NDVI时空变化与其他生态因子（如气温、降水等）相互关系研究；生态学模拟研究。
ENVI/IDL
四、优势和不足
（一）优势
NDVI是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关与植被分布密度呈线性相关，在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用。
enviidl一优势一优势ndvi是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子能反映出植物冠层的背景影响如土壤潮湿地面枯叶粗超度等且与植被覆盖有关与植被分布密度呈线性相关在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用
NDVI指数及其应用
提纲
ห้องสมุดไป่ตู้
NDVI概念
NDVI原理
NDVI应用
（二）不足
用非线性拉伸的方式增强了 NIR 和 R 的反射率的对比度；对高植被区具有较低的灵敏度。
ENVI/IDL
五、NDVI在ENVI软件下的操作

认识遥感软件ENVI

林业3S技术与应用实验报告（一）认识遥感软件ENVI，熟悉基本操作一、实验目的：熟悉遥感软件ENVI二、实验内容：1.认识ENVI的基本机构2.掌握数据的输入与输出3.遥感图像预处理（图像融合、图像剪裁）三、实验数据：1.bldr_sp.dat、TM-30m.dat2.Beijing_TM.dat、矢量.shp四、实验步骤：一、了解ENVIENVI(the Environment for Visualizing Images)和交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)是美国ITT Visual Information Solutions公司的旗舰产品。

ENVI是由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套强大的遥感图像处理软件，是一个完整的遥感图像处理平台，它提供先进的、人性化的实用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息；还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。

二、菜单命令与功能ENVI的菜单命令包括主界面下拉菜单、Toolbox工具箱中的功能菜单和右键菜单。

1.ENVI主界面下拉菜单2.Toolbox工具箱3.ENVI工具栏及其功能三、数据输入与输出数据输入：1.ENVI支持数据格式:全色、多光谱、高光谱、雷达、热量数据、地形数据、雷达数据2.常见数据的输入：在主界面中，使用file-open菜单打开envi图像文件或其他已知格式的二进制文件图像文件。

3.上述可以打开大多数文件类型，但是对于特定的已知文件类型，利用内部或外部的头文件信息通常会更加方便。

使用file-open as 菜单，envi能够读取一些标准文件类型的若干格式。

打开一个多波段Landsat GeoTIFF格式的步骤：4.在主界面中，选择file-open选择.bldr_sp.dat、TM-30m.dat文件5.单击“打开”按钮打开。

数据输出：在主界面中，选择file-save as ，在文件选择对话框中选择输出的文件，单击ok按钮，打开输出格式及路径选择框。

ENVIIDL遥感技术在铁路环境监测中的应用

滑坡、地震、泥石流动态监测和风险分析
地面沉降监测
高铁、地铁沿线
冰雪灾害监测
冰雪分布提取、道路冰雪灾害等级划分与评价、预警评估模型建立
遥感动态监测技术应用于道路水毁
罗拉库区地质灾害危险性评价系统
技术路线： ArcGIS Engine和IDL集成应用目的：罗拉库区地质灾害危险性评价系统功能：电子地图功能、遥感影像信息处理和提取功
或
R：XS2 G：(XS1×3＋XS3)/4，bandmath表达式：(b1*3+b3)/3 B：XS1
几个中等分辨率影像真彩色合成例子
SPOT 2.5 米环境小卫星 CCD SPOT10 米
基于ENVI/IDL扩展的真彩色图像处理系统（珠委科学院提供）
辽河口TM卫星影像
洞庭湖卫星影像
HJ-1
深圳盐田港QB卫星影像
地形信息的获取
立体成像技术
立体像对提取DEM
InSAR技术激光雷达 • 插值方法（等高线、高程点）
地形信息的获取——立体像对提取DEM
商业卫星
– ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView1/2, SPOT ， RapidEye ， Pleiades1/2 – 国产卫星 • 天绘一号 • 资源三号 • 资源一号02C
地形数据的获取
– – – – 立体成像技术 InSAR技术激光雷达插值方法（等高线、高程点）
基础地理底图的生成
常见的就是基于高分辨率影像制作DOM。现在高分辨率卫星传感器的性能有了很大的改进，可以先进行融合处理，后进行正射校正处理。

遥感图像处理系统ENVI功能简介

遥感图像处理系统ENVIENVI(The Enviroment for Visualizing Images)是美国著名的遥感科学家用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件，能够有效地从遥感影像中提取各种目标信息，可用于地物监测和目标识别；IDL也使得ENVI具有其它同类软件无可比拟的可扩展性，全模块化的设计使得软件易于使用，操作方便灵活，界面友好，广泛地使用于地质、环境、林业、农业、军事、自然资源勘探、海洋资源管理等多个领域，并在2000、2001、2002年连续三年获得美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。

1、ENVI功能体系ENVI包含齐全的遥感影像处理功能，包括数据输入／输出、常规处理、几何校正、大气校正及定标、全色数据分析、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量分析、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影像图生成、三维景观生成、制图等；这些功能连同丰富的可供二次开发调用的函数库，组成了非常全面的图像处理系统。

1.1数据输入/输出1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星ERTS-1。

从那时起，一些国家和国际组织相继发射各种资源卫星、气象卫星、海洋卫星以及监测环境灾害的卫星，包括我国发射的风云系列卫星和中巴地球资源一号卫星(CBERS-1)，构成了对地观测网，多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种空间分辨率的遥感影像数据，以惊人的数量快速涌来。

把同一地区各类影像的有用信息聚合在一起，将有利于增强多种数据分析和环境动态监测能力，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，有效地提高数据的使用率,为大规模的遥感使用研究提供一个良好的基础，使花费大量经费获得的遥感数据得到充分利用。

(1) ENVI能够输入的数据ENVI能处理多种卫星获取的不同传感器、不同波段和不同空间分辨率的数据，包括美国Landsat系列卫星、小卫星IKONOS和环境遥感卫星TERRA，法国SPOT卫星，我国的风云系列卫星和CBERS-1获取的数据，ENVI还准备处理未来更多传感器收集到的数据。

IDL遥感可视化技术第一章-idl简介第一章-idl简介

集成的数学分析和统计软件包
集成的数学分析和统计软件包可以快速分析处理数据,包括工业标准的数学模型算法和内部函数。函数库经过充分测试并被集成为一个整体,可进行基本数学分析、信号处理及实验性开发。函数库已包含在IDL中,您不需要再另外购买其它的函数库。
Map Projections
IDL的特点
IDL＝VC 菜单的定制、消息传递 IDL＝VB 可视化界面的设计、语言通俗易懂、编程入门容易 IDL＝Java 具有良好的跨平台能力，方便移植，面向对象特性 IDL＝FORTRAN+C 语言风格绝大部分继承自Fortran，少量来源于C。面向矩阵，执行效率高，代码量比C和Fortran少得多，简洁而不失灵活性。 IDL＝MATLAB 提供了大量封装和参数化了的数学函数及各种信号处理的方法，使用方法也非常类似。 IDL＝OPENGL 提供了丰富的二维、三维图形图像操作类，能高效快速地对数据进行可视化。
可扩展性强 Embracing standards
Link to Fortran, C or C++ Code COM compliant ActiveX control IDL DataMiner (ODBC) Java
IDL小波工具包
IDL— 可视数据分析的解决方案应用领域
地球科学医学影像图像处理软件开发大学教学实验室
遥感可视化技术
主要内容
IDL 概况 IDL功能简介应用实例展示学习IDL
IDL概况
IDL(Interactive Data Language，交互式数据语言)是美国ittvis公司的旗舰产品，它既是对数据进行可视化表现、分析及应用开发的软件，又是面向矩阵、语法简单的可视化计算机语言。是进行数据分析、可视化表达与跨平台应用开发的理想工具。 IDL用户涵盖NASA、ESA、NOAA、Siemens、GE Medical、Army Corps of Engineers、MacDonald Dettwiler 等。 NASA选用IDL进行飞越火星航空器的研究，JPL科学家利用IDL对“勇气号”和“机遇号”的数据进行数据分析和处理。

遥感数字图像处理软件介绍

ENVI介绍1.简介：ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。

它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。

它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。

今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。

ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。

ENVI的背景创建于1977年的RSI（现为Exelis Visual Information Solutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。

目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过200,000，遍布于80个国家与地区。

2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司。

ENVI和IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。

2007年6月，ESRI公司和ITT Visual Information Solutions公司宣布两者的商务合作计划。

“与ITT Visual Information Solutions这样的行业领导者合作，对ArcGIS 地理信息系统平台进行功能拓展，可以大大地扩展和提高用户的影像处理能力。

”ENVI的优势ENVI具有以下几个优势：1.先进、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。

2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。

Envi

ENVI一、概要：ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个采用交互式数据语言IDL完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。

二、介绍：1、系统窗口：ENVI 5.1有两种使用界面，分别为ENVI与ENVI Classic，ENVI（如下图）包括菜单项、工具栏、图层管理、工具箱、状态栏几个部分组成。

ENVI Classic主要为经典菜单与三视窗的操作界面，三视窗包括主图像窗口，缩放窗口和滚动窗口。

2.显示：显示功能主菜单都在主图像窗口，下面主要将主菜单中常用应用进行解释说明：图像增强——有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰Profiles——可形成X、Y、Z方向的剖面图Color Mapping——彩色制图Measurement Tool——量测工具Quick stats——快速统计Gray Scale和RGB Color等等功能三、具体操作：根据实例进行大致讲解：1、数据输入：（1）一般数据输入：使用File/Open 打开ENVI 图像文件或其它已知格式的二进制图像文件。

ENVI 自动地识别和读取下列类型的文件：（2）对于特定的已知文件类型，利用内部或外部的头文件信息输入。

使用File/Open File As选项，ENVI 能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式及通用图像格式。

2、辐射定标：通过open image file打开文件, envi自动校正的，也可使用波段运算通过数据中的Scales和Offset数据进行定标。

公式：R=Scales*（DN- Offset）Band math和Basic Tool/ Preprocessing/Data-Specific Utilities/View HDF DatasetAttributes找到radiance_scales，和radiance_offset。

ENVI实验报告

ENVI实验报告一、实验目得ENVI就是一套功能齐全得遥感图像处理系统,就是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据与雷达数据得高级工具。

此次实习主要就是学习一些关于EＮVI得基本操作,如:图像预处理,影像分析,图像增强,几何校正,监督分类以及专题制图等步骤。

二、实验数据LE714402９20００２6８SGS０0.tar.gｚELEVATＩON＿SＯURCE=”ＧLS2000"PROCESSＩNG_SOＦTWAＲE＝”LPGS_9。

1＂EＰHEMEＲIＳ_TYＰＥ=＂DEFIＮIＴＩＶE＂ＳPＡＣECRＡFT＿ID="Ｌａndsat7＂ＳENSOR_ID=”ETM+"SENＳOR_MODＥ="SＡM＂AＣQＵISIＴION_ＤAＴE=200０—09—24WＲS_PATH=１4４ＢAND_CＯMBＩNATION=＂1２34５6６７8”ＰRＯDUＣT_UL_CＯRNER_ＬAT=4５、5７8682８PRODUＣT_UL＿CORＮＥR_LON=８４。

０75０064PＲODＵＣＴ_UR＿CORNＥR_ＬAＴ=４5.61579６4ＰRODＵCT＿UR＿COＲNER_ＬON=87.2821725PROＤUＣT_LL_COＲNER＿LAＴ＝４３。

５718357PＲODUCＴ_LＬ_CＯＲNEＲ_LON=8４、1739９７２PRODUCT_LR_COＲＮER_LＡT=４3、606４5２５PＲODUCT_LR＿CORNＥR＿LON=８７.27２6０７３PRODUCT_UＬ_CＯRNEＲ_MAPX＝271８00、000PRODUCT＿UL_CＯRNＥR_MAPY=５051400.0０0PROＤUＣＴ_UR_CORNＥR_MAPX=522０００。

00０ＰRODUCT＿ＵＲ＿CORNER_MAＰY=5051400、00０PRODUCT_LL_CORＮER_MAPX＝27１800、0００PＲOＤUCT＿LL_CORＮER＿MAPY=482８20０、000PRODUCT_LＲ_CORNEＲ＿ＭAPX=52２０00、００0PRODUＣT＿LR_ＣＯRNＥR_MAPＹ＝482８2０0.0０0三、实验内容2、数据格式转化及多波段得合成３.图像边框得裁剪4、图像得镶嵌6、图像几何校正7。

IDL简介-遥感软件

IDL 简介海洋技术李伟2011.4.27一、IDL的意义特别魅力之处，，为什么要学习IDL）的意义（（IDL特别魅力之处IDL是学术界特别是国外的著名大学、大公司的研究中心正被广泛运用的一种电脑语言，比如NASA的AMES研究中心，IBM研究中心，LAWRENCE LIVERMORE国家实验室，美国海军NAVY的Naval Research Lab等部门。

主要是运用在资料的处理及绘图方面，有利于网络上互动式的资料展示，比传统电脑语言更方便科学家的使用，可以节省许多编写程序的时间。

对于海洋遥感来说，每天的卫星数据中心会产生海量数据，如果人力有限，而社会对海洋资料的需求又很高，那么使用IDL是最佳选择。

其实，IDL不仅是对海洋资料库有用，对各种资料的处理都十分有用。

IDL在可视化方面非常优秀可视化技术是1987年美国国家基金会第一次提出，主要包括两部分内容：1、计算可视化————计算机图形学，将数据转化为图象；2、信息可视化————计算机网络• 1 3.95300 -4.05500 274.000 4.29787• 2 6.10100 -3.39000 273.200 3.83601• 3 5.72200 2.02100 275.500 4.82124• 4 9.75800 -8.45100 283.500 4.17512• 5 -6.65700 7.94100 273.500 7.73251• 6 1.06800 -4.58500 288.700 10.4796•7 8.73100 -10.1700 276.600 7.21907•8 11.9200 19.5100 281.400 15.3158•9 6.73200 11.6300 286.600 22.5346•10 10.5000 19.8500 281.500 17.1965•11 -5.95200 3.01300 299.900 31.9165•12 -6.83700 4.20300 296.300 29.3762•13 7.77400 3.12000 287.700 26.0003•14 -2.14200 -5.67900 295.600 26.6050•15 -4.84400 -4.90000 298.100 36.5054•16 -4.40700 -4.21400 300.900 39.8083•17 1.11300 -3.08800 299.400 37.9058•18 -8.65100 -2.16600 299.200 36.5280•19 -0.930100 -3.42500 295.600 45.5089•20 -7.60400 -4.35500 300.700 55.1531•21 14.7800 3.92200 278.200 4.23989•22 12.4900 -11.0100 273.800 2.27768•23 -9.47400 -11.2200 274.500 3.29094•24 -2.61500 -12.0600 275.800 7.26617•25 -2.98500 10.3300 291.700 19.2751•26 11.4900 0.0161400 291.200 16.5345•27 -1.99500 -4.50700 297.200 16.1596•28 -4.29400 -5.98700 300.800 36.2570•29 8.94700 -4.24200 286.100 29.7459•30 2.43200 9.92400 289.100 25.8479•31 -7.18300 4.45700 299.600 34.5874•32 -5.31500 -1.22200 289.400 25.5386•33 12.6000 0.853100 285.900 25.2773•34 -6.21200 2.19600 300.500 40.2256•35 -6.68400 -0.193800 298.700 34.9662•36 1.25800 -13.5000 291.100 38.9171•37 -2.48900 7.20800 292.100 35.9817•38 -1.81700 4.65600 297.700 50.0244•39 -4.25300 0.0552100 302.600 53.8263•40 -1.30900 -6.17800 297.600 49.3041•41 -9.64600 -5.69200 301.300 59.1606•42 5.10000 -2.77200 302.800 62.4072•43 11.5800 5.53100 278.100 5.44734•44 11.8700 7.32300 277.400 5.34964•45 5.07600 4.01400 284.600 11.8301•46 -4.62700 5.52200 294.100 11.7234•47 10.6800 -2.54800 291.000 13.6584•48 9.27600 3.48600 282.100 9.12193•49 6.44100 7.24800 275.900 12.4713•50 -4.84100 -6.37700 292.000 22.8662•51 -2.02400 2.49900 284.000 16.5398•52 -5.17200 -2.68500 290.600 19.7446•53 12.1800 -1.22600 284.300 16.9547國家海洋科學研究中心目前推動的重點研究海洋科學研究中心主任劉康克•配合國內海洋資料庫的發展，國家海洋科學中心特地邀請美國賓州州立Millersville 大學的宋賢教授，於4 月10 日至5 月3 日來台開課，教授Oceanography Data Visualization withInteractive Data Language，每週二、四各二小時，共四週。

2019Esri开发竞赛ENVI-IDL组作品欣赏——基于夜间灯光数据与DEM的贫困县机器学习识别

2019Esri开发竞赛ENVI-IDL组作品欣赏——基于夜间灯光数据与DEM的贫困县机器学习识别作品单位：安徽理⼯⼤学测绘学院作品单位：⼩组成员：刘潜张来福谭毅乔松⽟⼩组成员：指导教师：张震王世航指导教师：获奖情况：⼆等奖获奖情况：⼆⼀、作品概述⽬前，国内外已有不少学者利⽤夜间灯光数据进⾏了贫困评估的研究，其研究成果都可以证明夜间灯光数据可以作为贫困评估的替代数据源，但仅使⽤单⼀的夜间灯光数据难以全⾯地反映其贫困特征，将夜间灯光与其它数据相结合进⾏贫困识别是当下的研究趋势，⽽⽬前有关于将夜间灯光数据与DEM相结合进⾏贫困评估的⽅法与理论研究较少，使⽤机器学习算法进⾏贫困县区识别的研究更是屈指可数。

因此，本项⽬基于夜光数据与DEM数据进⾏了探究。

作品将实验对象分为A、B两组，(A)仅使⽤夜间灯光数据；(B)将夜光数据与DEM数据结合使⽤，再分别采⽤机器学习中的随机森林算法对A、B两组实验对象进⾏我国贫困县与⾮贫困县的识别分类，并对两组实验的识别结果进⾏精度评价，旨在探究夜间灯光数据与DEM相结合的贫困评估能⼒。

最后，为了进⼀步证明DEM特征波段能够为贫困县识别提供丰富、有效的信息量，作品还对所选取的特征变量波段进⾏了降维处理，分析了特征变量内部的结构成分。

⼆、作品技术流程⾸先将实验对象分为A、B两组，A组基于NPP-VIIRS夜间灯光数据，提取夜间灯光的11个特征变量，如县域内像元灯光值的总和、平均值、标准差、极差等；B组则增加了基于DEM数据提取的2个特征变量：县域平均⾼程值、县域内坡度⼤于15°的⾯积占⽐，总共组成13个特征变量。

因此，A组有11个特征变量组合，⽽B组的特征变量组合有13个。

选取110个贫困县训练样本与130个⾮贫困县训练样本，采⽤机器学习随机森林⽅法对两组实验对象进⾏贫困县识别，对⽐夜间灯光数据与DEM数据结合前后的贫困县识别精度。

最后，为了进⼀步证明DEM特征波段能够为贫困县识别提供丰富、有效的信息量，本项⽬通过分组计算波段指数的⽅法对13个特征波段进⾏了降维处理，分析特征变量内部的结构成分。

IDL数据可视化与ENVI遥感二次开发技术

几个好玩的可视化例子
正弦余弦曲线红心泰森多边形
Game：2048
实例：IDL中显示分类图像的方法
演示：IDL中显示分类结果
双击DisplayClassificationImage.sav，选择分类文件。
ENVI中的显示效果
演示：IDL中显示分类结果
快速可视化
直接图形法对象图形法
对象：ENVI栅格元数据对象。方法：将ENVIRaster转换为FID。
对象：全新的ENVI感兴趣区域对象。对象：空间参考对象，存储RPC信息。对象：空间参考对象，包含了标准地理坐标系信息。对象：ENVI时间对象。对象：ENVI矢量数据对象。
ENVI 5 显示控制
对象 ENVIPortal ENVIRasterLayer ENVIROILayer ENVIUI ENVIVectorLayer ENVIView 功能介绍 ENVI透视窗口对象。 ENVI栅格图层对象，可对图层进行移动等操作。 ENVI感兴趣区域图层。 ENVI用户界面对象，可弹出文件选择对话框和地图坐标系统界面等。 ENVI矢量图层对象，可对图层进行移动等操作。 ENVI视图对象，可对视图进行平移、旋转、缩放等操作。
雷达扫描方式（圆锥）和扫描结果（平面）
三维和体数据可视化
单个PPI曲面展示——以倾角为0.5°为例差值为体数据进行可视化
ENVI遥感二次开发技术
ENVI 5 全新开发模式介绍
面向对象的理念
e 的方法（e=envi()）
方法
ENVI.AddCustomReader ENVI.AddExtension
ENVI 5 事件处理
鼠标事件键盘事件
事件类型鼠标按下函数格式 Result = FunctionName(View, X, Y, Button, KeyMods, Clicks)

遥感图像处理系统ENVI功能简介

遥感图像处理系统ENVI功能简介遥感图像处理系统ENVIENVI(The Enviroment for Visualizing Images)是美国著名的遥感科学家用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件，能够有效地从遥感影像中提取各种目标信息，可用于地物监测和目标识别；IDL也使得ENVI具有其它同类软件无可比拟的可扩展性，全模块化的设计使得软件易于使用，操作方便灵活，界面友好，广泛地应用于地质、环境、林业、农业、军事、自然资源勘探、海洋资源管理等多个领域，并在2000、2001、2002年连续三年获得美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。

1.1数据输入/输出1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星ERTS-1。

把同一地区各类影像的有用信息聚合在一起，将有利于增强多种数据分析和环境动态监测能力，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，有效地提高数据的使用率,为大规模的遥感应用研究提供一个良好的基础，使花费大量经费获得的遥感数据得到充分利用。

[转载]ENVI5.3SP1新功能

[转载]ENVI5.3SP1新功能原⽂地址：ENVI5.3SP1新功能作者：ENVI-IDL技术殿堂ENVI5.3 SP1于2015年12⽉份正式发布，有以下⼀些新功能和增强：传感器和数据⽀持图像处理和显⽰⽤户界⾯⼆次开发注：如果安装了ENVI5.3，需要卸载5.3版本重新安装ENVI5.3SP1。

其他版本可以不卸载直接安装。

1、传感器和数据⽀持Windows操作系统，在⽤ENVI LiDAR API提取建筑物时，⽀持COLLADA1.4.1和1.5数据的读取，详情可见ENVIPointCloudFeatureExt ractionTask和ENVIPointCloudProductsInfo的帮助⽂档。

⾼分⼀号、资源三号、资源⼀号02C数据增加2014版定标参数。

2、图像处理和显⽰新增对不同数据⽂件的波段RGB显⽰功能图层管理器中可以对经过配准的不同图像的波段进⾏RGB组合显⽰，⽐如不同的栅格数据⽂件下的数据，可以进⾏RGB 组合显⽰，⽣成⼀个显⽰图层，这个图层只是⽤于显⽰，如果要保存出新的图像⽂件，使⽤Layer Stacking⼯具，或ENVI Metaspectral Raster函数。

Landsat NoData 数据可以透明显⽰Landsat GeoTIFF的元数据⽂件（*MTL.txt）打开数据，在头⽂件中忽略0值显⽰，"No Data"的扫描线和背景值都可以透明显⽰。

新增了⾃动的云和阴影检测⼯具，对Landsat4-5 TM，Landsat7 ETM+，Landsat8 OLI/TIRS和NPP VIIRS M波段数据集，可⽣成云掩膜⽂件，使⽤Fmask3.2算法，参考⽂献：Zhu,Z.,S.Wang,and C.E.Woodcock."Improvement and Expansion of the Fmask Algorithm:Cloud,CloudShadow,and Snow Detection for Landsat 4-7,8, and Sentinel2 Images." Remote Sensing of Environment159(2015):269-277,doi:10.1016/j.rse.2014.12.014(paper for Fmask version3.2)Zhu,Z.,and C.E.Woodcock."Object-Based Cloud and Cloud Shadow Detection in Landsat Imagery."RemoteSensing of Environment 18(2012):83-94,doi:10.1016/j.rse.2011.10.028(paper for Fmask Version1.6)图 Landsat数据（左），云掩膜⼯具处理后得到的云掩膜⽂件（右）新增Generata GCPs From Reference Image⼯具该⼯具能⾃动从基准影像中⽣成GCP地⾯控制点⽂件，GCP的⾼程坐标来⾃输⼊的DEM⽂件，输⼊的参考影像必须带有RPC信息，⽣成的GPC⽂件可⽤于⼀些数据处理中，如image to map的图像纠正，批量正射校正、DEM提取，RPC 正射校正⼯作流等。

基于ENVI_IDL的多源遥感数据覆盖范围快速查询技术及实现

为了实现快视图自动批量加地理坐标以及制作矢量落图文件的功能 , 得到方便易用的批处理软件 , 根据任务流程, 设计了如下 6 个步骤来完成上述任务 : ( 1) 读入元数据, 包括 4 个角点的经纬度坐标和数据源、景号、光谱、时相、侧视角、分辨率、平均云量等关键参数。由于不同遥感数据源所采用的元数据格式和参数关键字不同 , 因此, 这个步骤的重点是针对每种数据源分别设计元数据读取程序。为了易于实现自动处理 , 要求元数据文件名与快视图文件名完全一致, 并且限定扩展名为 t xt 。 ( 2) 生成矢量落图文件。由于在步骤 ( 1) 中已经正确读取了影像 4 个角点的经纬度坐标, 因此, 可以利用这 4 个角点坐标直接生成面状矢量落图文件, 并根据实际需要为落图文件添加属性字段。 ( 3) 图像有效范围角点检测。快视图中可能存在黑色的背景边框 ( 如环境星多光谱数据 ) , 图像下部或右侧较大范围均为黑色背景 ( 如 SPOT 5 和 AL OS 数据 ) , 为了实现后续的影像自动校正 , 必须通过一定的算法自动识别快视图有效数据 4 个角点的像元坐标, 从而与对应的真实地理坐标一起代入图像校正函数进行自动校正。 ( 4) 进行自动几何校正。通过将必要的参数正
100035 ) ( 1. 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 北京 100091; 2. 二十一世纪空间技术应用股份有限公司, 北京 100096; 3. 中国土地勘测规划院 , 北京
摘要 : 针对大范围遥感应用, 前期工作是查询某数据源的覆盖范围以及被云雪覆盖区域或未覆盖区域是否有同尺度的数据源替代 , 由于各种卫星数据的查询系统一般是相互独立的, 使得工作繁琐费时。介绍了在 ENVI/ IDL 软件环境支持下 , 多源遥感数据覆盖范围快速查询技术及其实现。首先, 根据元数据获取影像快视图 4 个角点的经纬度坐标 , 并生成矢量落图文件; 然后 , 通过算法检测出影像快视图有效范围 4 个角点的像元坐标 ; 最后 , 对相同数据源的一批快视图进行自动几何校正, 生成带有经纬度坐标信息的 GeoT iff 格式图像, 从而使得各种数据源的快视图都可以在 GIS 软件中与行政界线一起叠加显示。由于可以对大量数据进行批处理, 并且在设置好初始元数据格式后, 不需要任何人工干预 , 极大地提高了多源数据覆盖情况的查询效率 , 从而可以快速、准确地判断有效数据的覆盖范围是否满足应用需求。因此, 该方法具有很大的实用性和推广价值。关键词 : 遥感数据; 覆盖; 查询 ; 快视图; 落图文件中图分类号 : T P 75; T P 274 文献标志码 : A 文章编号: 1004 0323( 2010) 04 0502 08 据覆盖范围的查询 , 由于不同景的快视图无法在一个窗口中叠加显示, 因此, 为了获取某一地区某种或某查询满足特定时间、光谱波段和空间分辨率要求的存档遥感数据, 是大范围遥感业务应用首先要面对的一个问题。一般每种卫星数据的代理和销售单位都有一个数据发布系统, 以方便用户对该卫星数据的存档情况进行查询和检索。这些数据发布系统一般都能够按照用户输入的地理范围和时间范围、最大云量等限制条件进行检索, 列出满足检索条件的数据。对每景数据, 都有一个数据的快视图和关于该景数据的说明( 即元数据) , 以及该景数据覆盖范围与行政边界矢量的叠加示意图, 如图 1 所示。该图是 2009 年 9 月环境与灾害监测预报小卫星星座 A 、 B 星( 以下简称环境星) 数据全国覆盖情况查询结果中的一景。当单一的数据源无法满足覆盖要求时 , 需要查询其它数据源是否能对它进行补充 , 这时需要把不同数据源的快视图放在一起叠加显示。对于大范围遥感存档数几种遥感数据覆盖情况, 不得不将 JPG 格式的快视图下载到本地, 然后在 Photoshop 等通用图像处理软件中进行拼接, 或根据元数据中 4 个角点的经纬度信息利用遥感图像处理软件进行校正。当查询范围非常大时, 快视图可能有成百上千张, 由于需要对一幅幅图像进行手工处理 , 工作量非常大。目前, 关于遥感影像查询、管理的文献一般都是从数据提供者的角度考虑如何提升自身发布影像的查询浏览系统的性能, 而没有考虑遥感用户了解多源数据覆盖情况的需求, 发布的影像快视图都不带有地理坐标。因此有必要寻找一种简单快速的遥感数据覆盖情况查询方法, 由此产生了对快视图自动、批量加地理坐标的需求。同时, 为了方便描述数据获取日期等关键参数, 有必要制作数据的落图文件, 在矢量落图文件的属性表中记录这些参数信息。