随笔分类 - ENVI二次开发
ENVI二次开发技术、操作经验
摘要：ENVI二次开发综述与代码分享 ENVI具备了丰富的二次开发功能函数接口，基本涵盖了ENVI下所有的功能，且通过IDL语言有输出助手（导出为COM或JAVA类）、Callable、IDLDrawWidget和COM_IDL_CONNECT等多种方式与其他语言进行集成。 遥感与GIS一体化的应用模式如
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摘要：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关的ASCII（文本）的头文件。 利用其他语言如C/C++等直接读取ENVI的数据，则可以先对hdr文件进行解析，获取数据类型。 hdr的文件结构如下， ENVI description
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摘要：ENVI作为功能强大的遥感图像处理软件，具备了良好的二次开发特性，绝大多数功能有可以通过函数接口直接调用。高分辨率遥感影像的应用普及，使得正射校正功能越来越重要，而函数方式调用RPC正射校正也越来越重要。 调用格式如下 IDL> Restore, ‘c:\temp\RPC_ORTHO.sav’ ID
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摘要：顾客需求 利用遥感技术监测各省的作物生长状况和产量，掌握及时和准确可靠的信息，实时发送给高层决策部门、农业企业和广大农民用户，用于实时地了解农业生产的现状，为农作物种植结构的调整提供综合信息，为大中型农业加工企业提供作物生长状态和健康诊断信息，同时也为广大农业种植企业或农民用户的田间管理与生产提供服
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摘要：HJ-1星CCD传感器以及高光谱传感器（HIS）波段设置在红外与近红外波段范围，两类数据的云识别便是根据云在可见光和近红外波段的反射率明显高于植被、土壤、水体等下垫面的特征，从反射率的差异出发识别云。对于HJ-1B星数据而言，第三波段（0.63~0.69um）以及第三波段（0.63~0.69um）与
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摘要：代码编写与操作时需要注意的几点：1、pro第一行写上compile_opt idl2，避免编译时ENVI函数找不到的情形；2、调试时需要终止程序，尽量不要点击“终止”按钮（Ctrl+F2），点击编译即可；3、如已经点击了“终止”按钮，需要重置IDL进程，即命令行输入.reset_session或.f
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摘要：ENVI是使用IDL语言编写的完整遥感图像处理平台，架构非常灵活，提供一个功能全面的函数库（API），可以满足用户的个性化需求。 在ENVI中，用户可以很方便的通过IDL语言以及ENVI提供的二次开发工具对ENVI的功能进行扩展，添加新的功能函数，甚至开发独立ENVI界面的全新系统，也可以与第三方主
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摘要：遥感软件可分为通用遥感图像处理平台和面向特定业务或者区域的业务化遥感平台。前者提供了全面的遥感图像处理与分析工具，可以应用于各个领域，一般由专门的软件公司完成；后者往往针对于某个领域、或某个单位、或某类型数据等提供特定的应用工具，这种平台可以基于底层开发，也可以在现有通用遥感平台上进行二次开发。由于
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摘要：之前从RSI网站（现为ITTvis）下载的一部分源码，根据某些信息，看着应该是内部人士写的，从格式、写法上仔细拜读了一下，果然，写的非常严谨。 源码： ; + ; NAME ; ; GEOREF_RSAT ; ; TYPE ; ; ENVI User Function ; ; CALLING SEQ
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摘要：HJ-1星CCD传感器以及高光谱传感器（HIS）波段设置在红外与近红外波段范围，两类数据的云识别便是根据云在可见光和近红外波段的反射率明显高于植被、土壤、水体等下垫面的特征，从反射率的差异出发识别云。对于HJ-1B星数据而言，第三波段（0.63~0.69um）以及第三波段（0.63~0.69um）与
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摘要：1. 背景介绍 SARscape提供完整的SAR数据处理功能，全面支持四种模式的数据：雷达强度图像处理、雷达干涉测量（InSAR/DInSAR）、极化雷达处理（PolSAR）、极化雷达干涉测量（PoIInSAR）。除此之外，SARscape同样开放了功能调用接口，几乎涵盖了SARscape的所有功能
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摘要：决策树方法是一种常用的分类方法，由于ENVI没有提供自带的决策树调用接口，本文介绍如何通过安装决策树sav文件在ENVI二次开发中调用决策树接口。 1.安装 通过百度网盘下载sav文件及示例代码。 链接：https://pan.baidu.com/s/1P4EQ-KjGpw9chspfRs4krw
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摘要：一．ENVI Py Engine简介 ENVI Py Engine提供了一个名为envipyengine的Python安装包，基于ENVI Py Engine，通过几行简单的Python代码，即可调用ENVI提供的强大数据处理、分析功能（ENVITasks），极大的方便了基于Python的遥感数据处
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摘要：清晰度是图像细节边缘变化的敏锐程度。在图像细节的边缘处，光学密度或亮度随位置的变化越敏锐(变化快)、越剧烈(反差大)，则细节的边缘就越清晰，可辨程度越高。在人类感知图像时，人眼对图像的模糊程度非常敏感，因此在图像质量评价时（image quality assessment， IQA），图像画面的清晰
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摘要：Tip 1: pro第一行写上compile_opt idl2，避免编译时ENVI函数找不到的情形；
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