Web遥感平台设计与实现_ENVI Services Engine数据源
遥感大数据中的Web遥感应用平台技术
– 灵活开发 – 系统集成
• 支持集群、云计算环境
– 并行计算、多线程计算 – 分布式计算 – 弹性伸缩
• 多客户端
– Web、移动、桌面
• ……
Web遥感服务平台应用演示
创新的ENVI企业级服务器产品：ENVI Services Engine
• 组织、创建及发布先进的ENVI/IDL和其他遥感图像分析能力
高性能处理环境
ENVI Services Engine处理器
集群计算处理器
文件系统
应用端
JavaScript界面
HTTP REST
浏览器 移动端
Landsat Image Service
Online Images Services
ENVI Services Engine特点
• 采用Node.JS和内存数据库技术
• 提供自助式影像处理和分析
– 将复杂、专业的遥感模型部署到服务器 – 客户端按需、在线获取影像信息
Web遥感服务平台典型应用案例
• 农业
– 中国农业科学研究院：高分农业遥感数据产品生产系统
• 林业
– 中国林业科学研究院：林业高分高性能预处理系统
• 测绘
– 上海测绘院：上海市地理信息公共服务平台——城市违法土地在 线遥感监管系统、遥感影像在线分析平台
影像预处理 用户1
基础产品生产
数据 模型
用户2 作物长势
作物估产
用户3
计算机 软件 …
植被覆盖度 水质监测
用户… …
…
Web遥感应用平台架构
显示工具
应
用 层
图层管理
定位工具 量测工具
查询工具 常规地图浏览工具 ……
Web遥感平台设计与实现_ENVI Services Engine数据源
影像数据服务源扩展版版
影像服务数据源扩展版：影像服务作为输入，但是影像数据和计算结果 通过中间件发布到客户端展示。
原型系统核心分析
客户端与ENVI Services Engine
我们通常所说的客户端包括Web客 户端、移动客户端及桌面客户端。 用户可以使用JavaScript （ ArcGIS API for JavaScript ）创建自定义的 富客户端Web应用程序。
※ 可部署在任何现有集群环境、企业级服务器或云平台中
– 充分利用服务器端硬件资源快速处理和分析影像。
※ 在Web浏览器或移动设备在线、按需、自助式请求遥感服 务
ENVI Services Engine开发与使用
专业服务构建
– 开发人员使用不同的编程语言来自定义应用程序，推荐使用 ENVI/IDL
Web遥感平台设计与实现
主要内容
一
• Web RS之路 • ENVI Services Engine 数据源 • 原型系统核心分析 • ENVI Services Engine应用系统部署
二
三
四
Web RS之路
遥感平台的发展 随着互联网、IT技术和WebGIS的发展，Web遥感技 术应运而。基于Web遥感平台能够建立遥感专家模型 与最终用户的直接联系，打破遥感应用壁垒。 并得到 了成功且广泛的应用。而遥感有其特殊性，如遥感模 型的复杂性和专业性、数据量的限制、遥感图像的格 式等存在，所以WebRS的发展关键制约于RS方面。
Switch
客户端
林科院系统阿里云平台部署
林业高分高性能预处理系统目前部署在阿里云平台上试 运行。
– Linux服务器作为ESE服务器负责业务计算 – Windows服务器作为Web服务器，负责Web应用程序的发布
基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文多源遥感影像数据融合是利用不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据，通过一系列的算法和技术手段将它们融合到一起，从而获得更准确和全面的地物信息的过程。
在传统的遥感数据融合方法中，主要使用的是线性代数和统计学的方法，如主分量分析（PCA）、变化检测（CD）和波段比值（BR）等方法。
然而，这些方法在处理多源遥感影像数据时存在一些问题，如信息损失和空间分辨率失真等。
针对这些问题，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在近年来得到了广泛的研究。
ENVI是一种功能强大的遥感图像处理与分析软件，提供了多种图像融合算法和工具，用于不同传感器和不同时间的遥感影像数据的融合。
本文将结合ENVI软件，探讨多源遥感影像数据融合的原理、方法和应用，以及存在的问题和未来的发展方向。
首先，多源遥感影像数据融合的原理是通过将不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据融合到一起，利用各自的优势和互补性，提高地物信息提取的精度和可靠性。
常用的融合方法包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。
其中，像素级融合是通过对遥感影像数据进行像素级别的加权平均或逻辑运算，得到一个新的融合影像。
特征级融合是通过提取不同影像数据的特征，如纹理、形状和光谱等特征，进行特征融合和分类。
决策级融合是通过对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算，得到一个新的融合决策图。
其次，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
在像素级融合中，ENVI软件提供了多种融合算法和工具，如加权平均法、模糊逻辑法和像素选择法等。
在特征级融合中，ENVI软件提供了纹理特征提取和形状特征提取等功能，可以用于提取不同影像数据的特征，并进行特征融合和分类。
在决策级融合中，ENVI 软件提供了逻辑运算和决策树等工具，可以对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算和分类。
最后，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在农业、环境、城市规划和土地利用等领域具有广泛的应用价值。
基于ENVI Services Engine搭建企业级遥感应用平台
基于ENVI Services Engine 搭建企业级遥感应用平台田德山· 遥感事业部tiands@国产卫星影像预处理原型系统演示Javascript 调用ESE 服务Web 客户端结果展示Web 客户端实时刷新任务状态示例：Web 客户端集成自动配准服务ESE 与OneMap 、Portal 、云套件等产品结合主要内容国产卫星影像预处理原型系统演示国产卫星影像预处理原型系统国产卫星影像预处理原型系统服务器Linux集群（ESE服务器）Windows Server 2008 R2（Web服务器）平台ENVI Services Engine、ENVI/IDL、ArcGIS API for Javascript技术、Javascript、HTML、CSS、SQLite 数据高分一号、资源三号、Landsat 8GeoQ 云地图国产卫星影像预处理原型系统国产卫星影像预处理原型系统Javascript调用ESE服务ArcGIS for Desktop、ENVI、以及基于IDL开发的客户端Web的客户端–JavaScript 、HTML5、Flex 及Silverlight等–ArcGIS API for JavaScript 、ArcGIS API for Flex及ArcGIS API for Silverlight等客户端使用ENVI ServicesEngineRESTJavaScript Flex SilverlightJavascript调用ESE服务方法Javascript获取ESE服务执行状态前端参数设置后台触发JS方法请求ESE服务后台触发JS方法请求ESE服务Web客户端结果展示Web客户端结果展示之加载PNG图片Web客户端结果展示之加载PNG图片Web客户端结果展示之加载PNG图片Web客户端结果展示之下载Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态Web客户端实时刷新任务状态无须等待随时随地获取结果无须等待随时随地获取结果示例：Web客户端集成自动配准服务示例：Web客户端集成自动配准服务ESE与OneMap、Portal、云套件等产品结合OneMap Platform v3.0简介捷泰天域平台管理系统软件（OneMap Platform） v3.0是基于服务器GIS的软 件产品，面向各行业提供在线地理信息服务发布与运维管理的专业解决方案 。
ENVI实验步骤
ENVI实验步骤ENVI（Environment for Visualizing Images）是一种用于处理和分析遥感和图像数据的软件平台。
下面是一个关于如何使用ENVI软件进行遥感图像处理和分析的实验步骤。
第一步：打开ENVI软件首先，双击ENVI的应用程序图标以启动软件。
一旦软件启动，您将看到ENVI的主界面。
第二步：导入图像数据在ENVI的主界面中，您可以单击“File”菜单并选择“Open Data”选项来导入图像数据。
然后，选择要打开的图像文件并单击“打开”按钮。
ENVI将加载并显示图像数据。
第三步：图像显示和增强一旦图像被加载，您可以使用ENVI提供的各种工具对其进行显示和增强。
例如，您可以通过调整亮度、对比度、饱和度和色调来改变图像的外观。
您还可以应用不同的滤波器和增强算法来增强图像的细节和清晰度。
第四步：图像分类ENVI提供了一系列用于图像分类的工具和算法。
您可以通过选择“Classification”菜单并从中选择所需的分类算法来对图像进行分类。
在分类过程中，您需要选择一些训练样本以指导分类器对图像进行分类。
一旦分类完成，ENVI将生成一个分类结果图像。
第五步：图像拼接和融合如果您有多幅图像并且想要将它们拼接成一幅较大的图像，您可以使用ENVI提供的图像拼接工具来完成。
首先，选择“File”菜单并选择“Open Data”选项来导入要拼接的多幅图像。
然后，使用ENVI的图像拼接工具来对图像进行拼接和融合。
第六步：图像变换和投影ENVI还提供了一系列图像变换和投影工具。
您可以使用这些工具将图像从一个坐标系统转换为另一个坐标系统，或者将图像从一种表示形式转换为另一种表示形式。
例如，您可以将图像从原始的地理坐标系统转换为投影坐标系统，或者将图像从灰度表示形式转换为彩色表示形式。
第七步：图像分析和测量ENVI提供了各种图像分析和测量工具，以帮助用户从图像数据中提取有用的信息。
这些工具包括像素值统计、图像纹理分析、图像空间分析等。
Web遥感平台设计与实现搭建企业级Web遥感平台PPT课件
11
…\ENVITaskTrainning\2-ENVITask\test_ENVITask.pro
智能化开发：示例1
生成图像有效区域矢量文件（轮廓线）
…\ENVITaskTrainning\2-ENVITask\test_Build_Footpr1in2 t.pro
图像变换
其他功能
···
10
图像处理（ENVITask）
e = ENVI() panRaster = e.OpenRaster('c:\qb_boulder_pan') mulRaster = e.OpenRaster('c:\qb_boulder_msi')
; 初始化图像融合ENVITask Task = ENVITASK('NNDiffusePanSharpening')
; 定义输入参数 Task.INPUT_LOW_RESOLUTION_RASTER = mulRaster Task.INPUT_HIGH_RESOLUTION_RASTER = panRaster ; 定义输出路径 Task.OUTPUT_RASTER_URI = e.GetTemporaryFilename()
…\ENVITaskTrainning\2-ENVITask\test_Burn_Area_Extracti1o7n.pro
智能化开发：示例4
水面提取
…\ENVITaskTrainning\2-ENVITask\test_Water_Extracti1o8n.pro
智能化开发：示例4
水面提取
森林变化监测（Change Detection）
30行代码
Web遥感应用的几种架构剖析
大数据量下 的成本问题
数据源
资源整合 数据源多元化
XML ntf
raw Hdr*.txt ige gdb dim Shapefiles HDF _MLT TIFF ENVI Services Engine 分布式存储 GeoServer ArcGIS Server 单个共享存储
4.按需配置
全新架构之下ENVI Services Engine Web 遥感
1.数据源
• 服务器存储：单个共享存储、分布式存储、云存储 • 影像服务
2.Web客户端
3.部署
• 公有云、私有云、集群服务器、企业级服务器
遥感数据面临的问题ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 遥感影像数据量大、数据多元化，大数据量下的处理对硬 件资源要求高，PC很难满足用户需求。
ENVI Services Engine5.4新特性
• 全新架构：基于Node.js构建Geospatial Services Framework（GSF） • 新增gsf-js-client-sdk ( javascript SDK) & Python API • ESE REST API • 按需配置，提供云平台接口
• GSF Py provides a client-side Python library for interacting with GSF.
3. ESE REST API
3. 更丰富的ESE REST API
• Job相关 REST API
3. 更丰富的ESE REST API
• 检索API
ArcGIS Server
ESE
ENVI Services Engine
基于WebGIS的遥感影像数据发布系统的设计与实现
� 地理信 � � 息系 统 (G I S)是 一种 为了 获取 , 存 储, 检 商纷纷推出了各自的 GI S 产品�虽然这些产品各 索 , 分析和显示空间数据而建立的空间数据库管理 系统 � 随着分布式计算技术 , 面向对象的组件技术 , 具特点， 但就它们的构造方式而言， 主要分为以下几 种：
� 网络技术的迅速发展， � � � � � � � � � � � � � � � � 以及 I 在社会生活中的 （1 ） CG I (C G I )方式 日益普及，出现了与 � � � 相结合的 G I S� GI S� CG I即通用网关接口，是 服务器调用外部 GI S 通常使用浏览器作为客户端， 不需要进行客 平 衡 高效 的 计算 负 载和 较 低的 系 统成 本 等优 点 � GI S 的出现 为我们提供了 一种全新 的信息 共享 手段 � 域� 遥感影像数据作为国家空间数据框架中的重要基 础数据， 在国家空间数据基础设施建设中起着重要作 用 �当前， 多数据源, 多比例尺 , 多时相影像数据呈几 何级数增长，遥感信息共享已成为一个发展趋势， 解 决遥感数据的资源共享问题才能更好地为经济建设 , 社会进步服务� 计算机和互联网技术的发展， 为实现 遥感数据在网络环境下的共享和服务提供了技术上 多分辨率的遥感影像数据库，为满足各类用户的需 求， 有必要建立一个遥感影像发布系统� 应用程序的标准接口� 用户通过浏览器发出 U R L 及 本， 将用户的请求传送给数据库服务器， 数据库服务 器接受请求，进行数据处理将操作结果形成 G I F或 JPEG 图像， 最后数据库服务器将 G I F 或 JPEG 图像， 达到根据用户在客户端的操作， 动态地显示影像数据 的效果， 该种方式使得服务器负担重， 增加了网络传 输负担， 并且当多用户同时发出请求时， 系统功能将 受到影响 � （2） P P - 方式 是一种 接入 浏览器 程序的 动态 链接 库 � � 户 � 端版本升级 , 具有平台 无关性 , 广泛的 访问范 围 , 数据操作请求， 服务器接受请求， 并通过 CG I脚
ENVI Services Engine5.2产品白皮书_201501
5.1 ENVI Services Engine 应用场景 ........................................................................................ 31 5.1.1 按需、在线获取影像信息 ........................................ 31 5.1.2 高效的进行影像处理 ............................................ 32 5.2 基于云计算的 HICO 在线、按需图像处理系统............................................................ 33 5.2.1 HICO 系统概述 ................................................. 33 5.2.2 HICO 系统构架 ................................................. 34 5.2.3 HICO 系统的应用和未来 ......................................... 36 5.3 亚马逊弹性云上的遥感系统 .......................................................................................... 36 5.4 气溶胶在线反演系统...................................................................................................... 40 5.5 NASA 使用 MODIS 和在线影像分析技术实现全球洪水监测 ....................................... 43 5.6 Exelis VIS 与 Esri 基于云计算的 GIS 解决方案的合作 .................................................... 47 5.7 国家地理空间情报局(NGA)的协同工作 ........................................................................ 51 5.8 NASA 的 DAACs 新的科学处理能力 ................................................................................ 52
envi遥感预处理步骤
ENVI遥感预处理步骤通常包括以下几个主要步骤：
1. 数据导入：将遥感数据导入ENVI软件中。这可以包括多光谱影像、高光谱影像、雷达 数据等不同类型的遥感数据。
2. 大气校正：对于可见光和近红外波段的数据，大气校正是必要的。它通过去除大气散射 和吸收效应，使得数据更加准确和可比较。常用的大气校正方法包括大气点校正（ATCOR） 、大气校正模型（ACORN）等。
8. 数据校验和验证：对预处理后的数据进行质量检查和验证，确保数据的准确性和可靠性。
以上是ENVI遥感预处理的一般步骤，具体的步骤和方法可能会根据不同的研究目的和数据类 型而有所不同。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
5. 去噪处理：去噪处理是为了去除遥感数据中的噪声和杂波，以提高图像质量和准确性。 常用的去噪方法包括滤波、小波变换等。
envi遥感预处理步骤
6. 数据裁剪和子集提取：根据研究需求，对遥感数据进行裁剪和子集提取，以提取感兴趣区 域的数据，减少数据处理的复杂性。
7. 影像增强：影像增强是为了改善遥感图像的视觉效果和信息提取能力。常用的增强方法包 括直方图均衡化、拉伸、滤波、波段组合等。
envi遥感预处理步骤
3. 辐射校正：辐射校正是为了将原始遥感数据转换为反射率或辐射亮度，以消除不同时间 、不同地点的数据之间的辐射差异。这可以通过校正系数、大气透过率和太阳辐射等参数来 实现。
4. 几何校正：几何校正是为了将遥感数据与地理坐标系统对齐，以便进行地理空间分析。 这包括图像配准、地面控制点的选择、投影转换等步骤。
基于云架构的生态遥感监测平台建设方案
CTSS=A（BRed/BGree）B
TLI=A*TLIchl-a+B*TLITSS
NDVI=!"#$%!$&'
!"#$(!$&'
VFC = (S - Ssoil)/ ( Sveg - Ssoil)
生态遥感监测平台——专业遥感处理与反演模型支撑
数据地址
数据获取 数据规范化 波谱指数计算
密度分割 专题产品生产
波谱指数计算
密度分割
专题产品生产
快视图生成
输出
生态遥感监测平台——专业遥感处理与反演模型支撑
数据在线获取
图像裁剪与镶嵌
水体区域识别 洞庭湖水面裁剪 水面区域掩膜 水环境产品生产 植被产品生产 结果统计与制图 结果统计与制图
NDWI=(Gree-NIR)/(Green+NIR)
Cchl-a=A（BNIR/BRed）2+B（BNIR/BRed）+C
8种专题产品：水面 RGB图像合成
无
面积、土壤水分、叶 绿素a、悬浮物浓度、 快视图生成
水体污染指数、植被
长势、植被覆盖度
输出
数据回传 与存储
数据入库
生态遥感监测平台——业务流程（在线、按需应用模式）
在线提交请求
实时接收请求
实时服务分析
Web应用端
浏览器
HTTP REST
移动端
云计算平台
云计算主机 并行计算服务器
数据查询 数据获取 数据处理 数据储存 数据应用
生态遥感监测平台——总体功能框图
运维管理子系 统
生态遥感监测平台
专题产品生产 数据下载
数据入库子系 统
在线生态遥感 监测子系统
遥感软件ENVI使用方法
实验报告一、实验内容：1.遥感影像读入与裁剪；2.遥感影像融合；3.遥感影像非监督分类；4.分类结果转成矢量（shapefile）二、实验内容实验一1.将实验所需数据复制到新建的C盘test文件2.打开ENVI Classic——file——preferences修改前三个选项，都改为C盘test3点击file——open image file——enter data filenames选中这九个图像文件4.弹出对话框并选B50——loadband，出图5返回菜单，点击basic tools——layer stacking——import file选中B10—B706.点击spatial subset——Image，框选一个范围，并修改下面两个数字7.逐步点击ok，到layer stacking parameters——reorder files 进行从小到大排序8.点击ok，选中chose——test将文件命名为stack_b1-6162-7.img9.点击RGB Color，如图依次选择B50，B40，B3010. 点击display——New Display——load RGB，出图11. 回到主菜单，点选Transform——Image Sharpening——HSV——display212.在主菜单上点击Basic Tools——rezise Data——点选B80进行如下操作13.将文件保存为b8.img14.在RGB Color进行B50，B40，B30排序15.产生display3，出图16.点击Transform——Image sharpening——HSV，选择display217.依次确定后跳出如下对话框，将图片命名为hsv_543.img保存18.完成后生成新的display219.图片点右键——Geographic Link全部点选on20.实验一结束，关闭所有图片实验二1．在主菜单点击Classification——Unsupervised——ISODATA，选择stack_b1-6162-7.img2.弹出如下对话框，第三个数字改为5，保存文件名为iso.img3.生成新的display4．点击主菜单上Classification——post Classification——Majority\Minority analysis，如图选择iso.img,5.弹出如下对话框之后，点选所有class，将kernel size数值调为76.将文件保存，并命名为iso_maj77.img7.生成新的display8.在图片上单击右键——Geographic Link全部点选on9.继续在主菜单点击Classification——post Classification—— Classification to vector，选择iso_maj77.img10.选择所有class，output一栏选择single layer，保存文件，命名为iso_maj77toevf.evf11.计算机进行分析，分析完成后出现如下对话框12.选择RTV，对弹出对话框进行如下选择13.在生成图片的菜单上选择file——export active layer to shapefile，选择命名为iso_maj77toshp.shp保存。
遥感大数据中的Web遥感应用平台技术
• 管理标准5万分幅DOM数据4765幅， 共计6.69TB。为下属单位提供在线、 按需镶嵌与裁剪DOM影像。
• 要求对原始数据进行操作以后，要保 证原始数据不能被修改，不能有辅助 文件生成
单个服务器：32核CPU、64G内存
测试内容
规则裁剪 规则裁剪 不规则裁剪 不规则裁剪
提供：
• 在线影像数据 • 在线影像处理
服务器
影像处理
以Services方式提供影像处理工具
新一代Web遥感服务平台技术
• 基于SOA架构
– 灵活开发 – 系统集成
• 支持集群、云计算环境
– 并行计算、多线程计算 – 分布式计算 – 弹性伸缩
• 多客户端
– Web、移动、桌面
• ……
在线、按需进行遥感影像处理
浏览器 移动端
Landsat Image Service
Online Images Services
深度学习应用于监督分类
• 可训练一个分类器，并将其运用于不同区域或时间段
– Support Vector Machine – Softmax
• 在桌面软件或者企业级在线系统上都可以使用 • 属于初级机器学习
遥感动态 监测服务
其他遥感 服务
模型库 算法库 组件库
管 理 规
定
数
据 层
标准影像 L1,L2...
DEM
参考影像
控制点
辅助数据
外部数据 服务
标准REST的遥感影像 功能服务
数据源，可以是文件 目录，也可以是在线 影像服务
基
计算节点1
……
存储节点1
……
础
网络
支
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。
基于Node.js开发Web遥感应用服务平台
Example
二、开发流程
服务器功能服务开发
• ENVI二次开发 • IDL开发 • 第三方模型
数据输入途径
• 服务器存储：单个共享存储、分布式存储、云存储 • 影像服务
创建Web客户端
•页面功能：Javascript、ArcGIS Javascript API、leaflet •“Engine”调用 •服务器交互：Node.js
• Node.js是一个基于Chrome Javascript运行时建立的平 台，用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用 。 • Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型而得以轻量和高 效，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应 用。 • Node.js可以在不新增额外线程的情况下，依然可以对任 务进行并发处理——Node.js是单线程的它通过事件轮询 （event loop）来实现并发操作。
用户也可以定制（wrap）任何‘Engine’
– Wrap whatever API the engine provides by implementing a JavaScript module that defines the available tasks and maps the tasks to engine execution.
Geospatial Services Framework介绍 Geospatial Services Framework相关技术架构 Geospatial Services Framework构成
Geospatial Services Framework介绍
Geospatial Services Framework概述
Distributed Workspace
遥感指数与ENVI实现
净初级生产力=总初级生产力-自养呼吸消耗
其中，总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）：单位时间和单位面积上， 绿色植物通过光合作用产生的全部有机物同化量，即光合总量。
产品下载：
地理国情监测云平台
（）
遥感指数提取
• 地表温度（LST）：
地表温度，就是地面的温度。太阳的热能被辐射到达地面后，一部分
被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后
得到的温度就是地表温度。地表温度还会由所处地点环境而有所不同。
模型算法： 单窗算法(Landsat TM/ETM与环境小卫星) 劈窗算法(Modis) 分裂窗算法,经验拟合的修正(AVHRR)
是农作物生长发育至关重要的水分和能量来源，是陆面生态系统与水 文过程的重要纽带,其强度大小与下垫面条件、植物等有密切的关系。
产品下载： 地理国情监测云平台 （）
青海省2010年9月ET
遥感指数提取
• 净初级生产力(NPP, Net Primary Productivity)
式中， ε*为植物潜在光合利用率；σT为空气温度对植物生长的影响系数； σE为大气水汽对植物生长的影响系数； σS为土壤水分缺失对植物生长的 影响系数。
产品下载： 地理国情监测云平台 Nhomakorabea（）
遥感指数提取
• 地表蒸散(Evaportranspiration,ET)：
通常是指土壤蒸发(E-vaporation, E)和植物蒸腾(Transpiration, T)
的总和，是土壤-植物-大气连续体系(SPAC)中水分运动的重要过程，
由于不可避免存在噪声，NDVImax 和NDVImin一般取一定置信 度范围内的最大值与最小值，置信度的取值主要根据图像实 际情况来定。
遥感图像处理系统ENVI及其在MODIS数据处理中的应用
遥感图像处理系统ENVI及其在MODIS数据处理中的应用一、本文概述随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理在环境监测、资源调查、城市规划等领域的应用日益广泛。
作为遥感领域的重要工具，ENVI （The Environment for Visualizing Images）图像处理系统凭借其强大的图像处理能力、灵活的操作方式以及广泛的应用领域，已成为遥感数据处理与分析的重要软件平台。
本文旨在全面介绍ENVI遥感图像处理系统的基础功能、特点及其在处理MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据中的具体应用。
本文将概述ENVI遥感图像处理系统的基本组成、核心功能及其在处理遥感图像时的优势。
接着，将深入探讨ENVI在处理MODIS数据方面的能力，包括数据导入、预处理、图像增强、分类与识别等关键环节，并结合实际案例展示ENVI在MODIS数据处理中的实际操作流程与效果。
本文还将对ENVI在MODIS数据处理中的限制与不足进行讨论，并提出相应的改进建议。
通过阅读本文，读者将对ENVI遥感图像处理系统及其在MODIS 数据处理中的应用有更加全面和深入的了解，为遥感数据处理与分析提供有益的参考与指导。
二、ENVI遥感图像处理系统详解ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一款功能强大的遥感图像处理软件，由美国ITT Visual Information Solutions公司开发。
作为业界领先的遥感图像处理和地理信息系统软件，ENVI以其强大的图像处理功能、丰富的数据格式支持和灵活的操作界面，广泛应用于农业、林业、海洋、气象、城市规划、环境监测等多个领域。
ENVI软件具备全面的遥感图像处理能力，包括图像预处理、图像增强、图像变换、特征提取、图像分类、目标检测等。
其中，图像预处理功能可以帮助用户进行辐射定标、大气校正、几何校正等操作，以消除图像中的畸变和噪声，提高图像质量。
ENVI技术在水利遥感中的应用实践
– 充分利用服务器端硬件资源快速处理和分析影像。
• 在Web浏览器或移动设备在线、按需、自助式请求遥感服务
模型 数据
桌面端 网页端 移动端
企业级遥感应用平台架构
应用层 功能服务层
应用门户
高性能影像在线处理
在线按需遥感应用
预处理 定量反演
Web Services
水文地质调查
水体富营养化
土壤侵蚀监测
工程选址
悬浮固体
水土保持治理 与监督
工程进度监测
洪灾监测
洪灾后评估与 重建
水利工程对环 境影响评估
流域生态环境 评价
水资源评价
油污染
工程效益评估
旱情监测
积雪覆盖调查
热污染
湿地资源调查
总结二：ENVI遥感图像处理解决方案
遥感桌面 软件
业务化定制 软件
企业级服务器遥感 软件
湖泊水 面积信 息提取
湖泊 水质 专题产 参数 品浏览 反演
安
全
保
障
体
数据库
数据检索子系统
系
数 据 解 压
元 数 据 读 取
数 据 入 库
影像 遥感 数据 专题
库 产品
参考 影像
DEM
数数数 数 据据据 据 检导下 浏 索航载 览
基
础
设
硬件设施
施
操作系统
数据库
遥感基础软件
3U
?
?
系统总体功能结构
9个子系统组成
数据分析
• 多种可视化分析平台 • 光谱分类 • 特征要素智能提取 • 变化检测 • 快速地形提取 • 专业光谱分析
ENVI软件功能WEB实现方法的研究
ENVI软件功能WEB实现方法的研究
熊勤学;胡佩敏
【期刊名称】《农业网络信息》
【年(卷),期】2008(000)012
【摘要】本文在分析ION软件工作原理的基础上,探讨如何将ENVI软件中的遥感数据分析显示函数直接运用了ION上,为遥感平台的研发提供新的技术方法,并给出了ENVI软件支持格式的遥感数据WEB显示的详细代码.
【总页数】3页(P122-124)
【作者】熊勤学;胡佩敏
【作者单位】长江大学,农学院,湖北,荆州,434025;荆州市气象局,湖北,荆州,434025【正文语种】中文
【中图分类】TP399
【相关文献】
1.一种改进的Web应用越权漏洞自动化检测方法研究及实现 [J], 李艳华;郝艳;李海威
2.面向Web的数据挖掘方法研究与实现 [J], 钮永莉;魏光杏
3.一种基于Java Web的敏感词过滤方法研究与实现 [J], 傅明建
4.基于web的图像修复方法研究及实现 [J], 王慧洪
5.面向Web的数据挖掘方法研究与实现 [J], 钮永莉;魏光杏;
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※ 可部署在任何现有集群环境、企业级服务器或云平台中
– 充分利用服务器端硬件资源快速处理和分析影像。
※ 在Web浏览器或移动设备在线、按需、自助式请求遥感服 务
ENVI Services Engine开发与使用
专业服务构建
– 开发人员使用不同的编程语言来自定义应用程序，推荐使用 ENVI/IDL
本地数据源
本地数据源：本地数据作为输入，结果通过png图片或者shp文 件直接返回到客户端，适合海量影像预处理需求，诸如:正射校正 、数据融合、大气校正、裁剪、镶嵌等。
影像服务数据源
ArcGIS for Server、开源的GeoServer等 影像服务作为输入，结果通过png图片、shp文件等直接返回到客户端
硬件环境
※ 普通PC ※ 企业级环境 ※ 集群环境 ※ 云平台（亚马逊云、阿里云）
上海测绘院系统硬件环境
Web客户端 移动客户端 桌面客户端防火墙Fra bibliotek防火墙
防火墙
影像服务器 （中间件：ArcGIS Server）
vm
ESE Windows服务器 /Web服务器
ESE Linux集群服务器
计算节点
计算节点
原型系统加载地理底图
原型系统获取影像切片服务
批量构建HTTP REST请求地址
客户端调用ESE服务
Ajax调用ESE服务
空间几何和时间属性查询
ENVI Services Engine应用系统部署
部署系统
原型系统部署 Windows服务器环境部署 Linux服务器+Windows服务器环境部署 集群+文件系统（NFS）环境部署
– 自带144个遥感功能服务，称为ENVITasks，这些任务都是即拿 即用，可以在WEB等客户端直接调用。
– 基于IDL语言进行ENVI二次开发。ENVI提供200多个二次开发接 口，几乎涵盖了ENVI桌面软件大部分功能。 – 基于简便的IDL语言快速定制新的影像分析功能
IDL自定义算法
客户端使用
JavaScript
Flex
Silverlight
REST
ENVI Services Engine
ENVI Services Engine 数据源
ENVI Services Engine数据源
本地数据源
– 客户端直接选择服务器上的数据
影像服务数据源（中间件）
– 控制所有的GIS目录、资源和派生产品的传送。如：ArcGIS for Server、开源的GeoServer等。
RS技术
Internet 技术
WebRS
创新的ENVI企业级服务器产品：ENVI Services Engine
※ 组织、创建及发布先进的ENVI/IDL图像分析能力
– 标准REST服务，内置144个服务（截至5.3版本），易于其他Web系 统集成 – 集成C、C++、Matlab、Python等语言编写的算法（DLL及EXE文件）
安装
– 服务器上没有ENVI/IDL时， 会自动安装 – 硬盘上安装，与IDL和ENVI一样的体验
平台
– 64-bit Linux 或64-bit Windows
可以安装在：
– – – –
普通PC——任务开发 企业级环境—— 系统运行 集群环境——系统运行 亚马逊公有云——系统运行
软件环境—— 中间件安装
中间件可以是ArcGIS for Server之类的商业软件，也支 持GeoServer等开源软件。
Web应用程序发布 Web应用程序通过IIS或Tomcat、Moognose等Web服 务器发布。
计算节点
数据存储系统
空间数据库
文件共享系统（NFS、DFS）
农科院系统硬件环境
1U 1U 1U 1U 1U 42个节点 IBMx240集 群服务器 Linux
WEB 网站服务器 Window Server2008
华为N8500 NAS文件系统
集群管理软件：xCAT 作业调度软件：LSF Web服务器软件： IIS6.0、Mongoose
系统引擎&中间件部署 客户端APP开发
– 当一个ENVI应用程序开发出来，把它封装为一个服务并部署到 ENVI Services Engine引擎上。 – 支持JavaScript 、HTML5、Flex 及Silverlight等构建Web应用 程序。
服务构建 即拿即用的ENVITasks ENVI算法
Web遥感平台设计与实现
主要内容
一
• Web RS之路 • ENVI Services Engine 数据源 • 原型系统核心分析 • ENVI Services Engine应用系统部署
二
三
四
Web RS之路
遥感平台的发展 随着互联网、IT技术和WebGIS的发展，Web遥感技 术应运而。基于Web遥感平台能够建立遥感专家模型 与最终用户的直接联系，打破遥感应用壁垒。 并得到 了成功且广泛的应用。而遥感有其特殊性，如遥感模 型的复杂性和专业性、数据量的限制、遥感图像的格 式等存在，所以WebRS的发展关键制约于RS方面。
Switch
客户端
林科院系统阿里云平台部署
林业高分高性能预处理系统目前部署在阿里云平台上试 运行。
– Linux服务器作为ESE服务器负责业务计算 – Windows服务器作为Web服务器，负责Web应用程序的发布
两个系统之间通过Samba服务共享目录。
软件环境——ENVI Services Engine安装
遥感平台的发展 随着Web Service技术的成熟及成功应用，完全可以将 专业的遥感影像处理与分析功能、业务分析模型和影像 数据部署在服务器端，并以Web Service方式发布，客 户端只需要用Web浏览器就可以按需获取影像分析结果 。所以说在遥感系统中引入Web Service技术，就能够 真正实现开放式的遥感信息发现和共享即WebRS技术。
ArcGIS for Desktop、ENVI、以及基于IDL开发的客户端 Web的客户端
– JavaScript 、HTML5、Flex 及Silverlight等 – ArcGIS API for JavaScript 、ArcGIS API for Flex 及ArcGIS API for Silverlight等 – Node.js、Redis
影像数据服务源扩展版版
影像服务数据源扩展版：影像服务作为输入，但是影像数据和计算结果 通过中间件发布到客户端展示。
原型系统核心分析
客户端与ENVI Services Engine
我们通常所说的客户端包括Web客 户端、移动客户端及桌面客户端。 用户可以使用JavaScript （ ArcGIS API for JavaScript ）创建自定义的 富客户端Web应用程序。