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摘要: ­ENVI 5.7全新FLAASH工具使用详细说明 ENVI 5.7中的FLAASH模块有重大功能更新和新特性,包含如下: 更新到MODTRAN 6模型,包含以下更新: 全新Line-By-Line(LBL)算法,可在更短的波长分辨率下计算透射率和辐射度,以获得更高的精度 更新DISORT算法,提高 阅读全文
posted @ 2023-07-03 09:18 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(3640) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 陆探一号的数据已经分发一段时间,SARscape5.6也已经支持该数据的处理(基本处理、InSAR处理)。本文简单介绍下陆探一号L1A级SLC数据格式供大家参考,如有不对请批评指正。 产品描述 (1)文件格式 图像产品采用GeoTIFF格式。 (2)图像产品命名 产品命名包含了描述产品状态的基本信息 阅读全文
posted @ 2023-06-30 17:05 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(4245) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1.TensorBoard 更新 ENVI 深度学习设置变化 在此版本中,TensorBoard 在像素分割和对象检测训练开始时自动启动,并报告详细指标。 通过此更改,以下设置已从File > Preferences > Deep Learning中删除: Compute Training Metr 阅读全文
posted @ 2023-06-16 17:59 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(1979) 评论(0) 推荐(0)
摘要: L波段差分干涉SAR卫星(陆探一号)采用双星编队构型运行,具备双星绕飞与双星跟飞两种模式,利用干涉测高和差分形变测量技术,实现高精度、全天时、全天候地形测量、地表形变和地质灾害监测等任务。 SARscape5.6.2.1新出补丁初步支持陆探一号数据的导入,数据导入后就能进行后续的所有处理,包括InS 阅读全文
posted @ 2023-06-12 20:44 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(9444) 评论(2) 推荐(1)
摘要: 陆探一号搭载了先进的L波段多极化多通道SAR载荷,具备6种成像模式,最高分辨率3米,最大观测幅宽可达400公里。主要用户包括自然资源部(牵头)、应急管理部和国家林业和草原局。 如下表所示为陆探一号成像模式说明。 成像模式名称 分辨率/m 幅宽/km 极化方式 条带模式1 3 50 HH/VV 条带模 阅读全文
posted @ 2023-06-09 14:54 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(5820) 评论(0) 推荐(0)
摘要: L波段差分干涉SAR卫星(陆地探测一号01组,LT-1)A星和B星分别于2022年1月26日和2月27日在我国酒泉卫星发射中心成功发射,于近日正式交付使用。LT-1是我国第一组以干涉应用为核心任务的SAR卫星星座,双星均搭载了先进的L波段多极化多通道SAR载荷,具备多种成像模式,最高分辨率3米,最大 阅读全文
posted @ 2023-06-09 09:15 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(2435) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1 ENVI 5.7 新特性 ENVI 5.7/IDL 8.9于2023年5月正式发布,ENVI具备如下新增和改进的特性: 新增支持数据类型 新增支持SAR数据 FLAASH模块更新 全新变化检测工作流 工具箱部分工具更新 全新交互式视域分析工具 新增菜单和操作选项 新增ENVITasks NITF 阅读全文
posted @ 2023-06-02 10:24 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(3554) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 传递遥感技术 助力遥感应用 2025年光学与雷达遥感应用培训班 — 6月广州站 主办单位 易智瑞信息技术有限公司 培训简介 全国唯一官方举办的ENVI/SARscape培训班。 培训班以循序渐进的方式学习遥感技术和应用。课程内容涵盖遥感基础知识、卫星影像处理技术、遥感专题应用、遥感专题技术、SAR基 阅读全文
posted @ 2023-05-22 10:20 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(7020) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 引言 2023年4月11日15时27分,云南省玉溪市江川区九溪镇发生森林火情。当地森林草原防灭火指挥部立即启动应急预案,组织力量扑救。省、市、区各级共投入森林消防、消防救援、公安民警、武警官兵、专业扑火队、民兵、干部群众共计4000余人开展扑救工作,妥善转移安置部分可能受火灾影响村庄的群众。经过全体 阅读全文
posted @ 2023-04-28 09:56 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(7207) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在绘制深度学习样本的时候,部分初学者总是用绘制监督分类样本的方法绘制深度学习样本,在图像上随意绘制样本,这种绘制样本的方法不适用于深度学习样本绘制。 如下为错误的示例: 深度学习样本绘制应遵循“全、多、精”三个原则: 样本子区域选取,应该全面覆盖多种地物类型。 绘制样本尽可能地多,推荐绘制子区域范围 阅读全文
posted @ 2023-04-23 17:58 ENVI-IDL技术殿堂 阅读(1618) 评论(6) 推荐(1)
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