合集-地理遥感生态网地理数据集5
摘要：SuperView-1 全色分辨率0.5 米，多光谱分辨率2 米，轨道高度530 公里，幅宽12 公里，过境时间为上午10:30。由于SuperView-1 卫星具有很高的敏捷性，可设定拍摄连续条带、多条带拼接、按目标拍摄多种采集模式，此外还可以进行立体采集。SuperView-1 单次最大可拍摄6
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摘要：注：产品于4月份正式发布，试用请浏览：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16275745.html ENVI发布新的产品：ENVI Deep Learning Module，即ENVI深度学习模块。ENVI Deep Learning Module是面向空间信息从业
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摘要：澳大利亚的一个市政局最近开始了一项雄心勃勃的植树计划，以使城市变得更绿。该计划的目的是改善自然环境和公民健康。但是一个重要的问题迫在眉睫: 应该把树木种植在哪里才能达到最好效果? 要解决这个问题，需要使用机载激光雷达对城市树木进行调查，清点现有树木数量，获得树木的相关信息。尽管该城市拥有GIS专家，
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摘要：ENVI是以模块化的方式提供给用户的，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。ENVI面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构以ENVI RT、ENVI+IDL、ENVI服务器的形
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摘要：随着 ENVI 5.6.3 和 ENVI Deep Learning 2.0 的发布，带来了 ENVI Machine Learning（机器学习）功能，该功能不需要额外的许可，只需要 ENVI 主模块许可，并安装 ENVI 深度学习 2.0 版本应用程序，便可使用新机器学习的工具。 可以访问如下系
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摘要：1. 随机森林简介 随机森林是一种有监督的机器学习算法。监督学习是机器学习的一个子类。这种类型的学习依赖于分类标签，以生成一个函数（模型）来识别图像中的不同类别。有两种类型的分类问题，二元分类和多类分类。随机森林由于其准确性，简单性和灵活性，现已成为最广泛使用的分类算法之一。 随机森林是基于Bagg
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摘要：异常探测是一种用于定位数据集中异常点的数据处理技术。异常值是指与数据集中的已知特征相比被认为不正常的值。例如，如果水是已知的特征，那么除水之外的任何东西都将被视为异常值。 ENVI机器学习异常探测在训练过程中接受单一背景特征。该特征表示被认为是整个数据集正常的像素。任何在分类过程中被认为不正常的像素
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摘要：ENVI5.6.3新增机器学习工具包，该功能不需要额外的许可，只需安装ENVI深度学习2.0版本应用程序，用ENVI主模块的许可便可使用新机器学习的功能。 ENVI新机器学习工具包，可以对栅格数据进行快速分类，如异常检测、监督分类和非监督分类。也可以从一个或多个数据上选择样本，生成训练模型，并用该模
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摘要：1新特性 ENVI深度学习2.0使用 TensorFlow 2.9版本和 CUDA 11.2.2版本，这两者均已包含在安装包中。ENVI深度学习2.0版本包括以下新功能和改进功能： 增加机器学习工具包 机器学习工具包只需要一个标准的ENVI许可证就可以使用机器学习的功能——不需要深度学习许可证。借助
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摘要：调用IDL接口时，需要输入开发者信息（APP ID、密钥），因为每个账号每个月都有免费额度，所以不能公开我的信息。大家可以到百度翻译API官网申请自己的账号：https://api.fanyi.baidu.com/ 封装后的IDL接口提供2个函数，功能分别为文本翻译和语种识别。其中，文本翻译包含通用
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摘要：此项部分研究内容是确定氚污染带的当前范围和预测其未来范围。文件 "MonitoringWells.csv" 包含了氚浓度的当前数值（T0）以及使用算法模拟的未来不同时间点的氚浓度数据。在本示例中，使用对应于2030年的污染带范围的 T3 列数据。 使用文件 "MonitoringWells.csv"
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摘要：这部分研究内容包括确定储罐/井中氚的预期衰变率，假设储罐保持完好并且没有氚泄漏到周围的沉积物中。根据这些假设，储罐中的氚浓度要多久才能低于世卫组织指导的 10000Bq/L饮用水标准？同时又要多久才能低于《核电厂放射性液态流出物排放技术要求》（GB 14587-2011）中要求的排放口下游1km处受
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摘要：本文我们将描述研究区的另一个特征：研究区含水层的相对流速。本例使用 GRIDDATA 和 CONTOUR 生成基础地形图，并在其上绘制含水层流速的矢量图。 将地形数据网格化 使用文件 " TankDataTerrain.csv "中的数据（可参阅 "对研究区和环境进行建模"一文），绘制地形等高线图，
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摘要：本文我们将探讨如何结合POLYLINE和SCATTERPLOT3D两种不同的地表制图方法，以进一步描述研究区域的特征。我们使用与上一篇文章中相同的数据，但数据将以三维曲面而非二维等高线图的形式展示。 读入地形数据并对其进行网格化 首先读入基础数据。数据位于 IDL 安装目录下的（examples/d
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摘要：本系列环境监测示例探讨了 IDL 帮助您表征环境条件、执行分析和创建可视化的方法。 在本例中，我们将查看一个模拟核废料处置场的周围环境。核反应堆的废料氚被堆积在靠近一条主要河流的地下储罐和储水井中。这些储罐或储水井随后发生泄露，现在一股受氚污染的水流正穿过沉积物流向河流。 对研究区和环境进行建模 首
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摘要：IDL 8.8 仅对部分插件功能进行翻译，可通过安装中文语言包的方法将IDL工作台切换到中文界面。 在IDL工作台主菜单中，选择“Help>Install New Software…”。出现安装对话框。 单击Work with下拉列表并选择要安装的URL。或直接输入以下url：https://dow
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摘要：本文将介绍IDL机器学习框架的基本概念和使用流程。主要包含如下内容： ·数据准备：如何准备数据用于机器学习； ·分类：使用示例来训练一个模型，用于预测离散输出类别（只有有限数量的输出是可能的）； ·聚类：使用示例来训练一个模型，用于将数据集聚类到给定数目的群组或集群中； ·回归：使用示例来训练一个模
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摘要：IDL 8.7.1于2018年9月正式发布。新增了机器学习框架（IDL Machine Learning）、程序包管理者（IDL Package Manager）。新增了 CW_COLORGRADIENT 和 DIALOG_COLORGRADIENT 函数，更加方便添加自定义调色板。此外还带来了一些
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摘要：原理很简单，就是通过循环旋转多边形，获取外接矩形，找到其中面积最小的即可。 效果图如下： 代码下载：https://pan.baidu.com/s/1ZLd9KLKQZQHEAAYSRtTwgQ 代码如下： ;+ ; :Description: ; IDL中获取多边形的最小外接矩形 ; ; :Aut
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摘要：IDL 8.0版本开始新增了一套快速可视化图形函数，非常易用和美观。 可在IDL帮助中的如下位置找到说明。 但是在最近两个版本的IDL中出现了一个奇葩BUG，当把图形内容通过save方法保存为png等图片时，标题和文字全部变成了黑色方块。如下图所示： 于是给ENVI技术支持反馈，他们回复说：这是一个
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