大话IDL编程之函数功能调用（envi_doit、ENVIRaster、ENVITask）

　　2020年2月1日。好长时间没更新博客，还真有点不习惯。受新型冠性病毒的影响，平时街上熙熙攘攘的人流了无踪影，2020的春节竟然来的如此冷清。为响应“呆在家里就是做贡献的号召”，在家一宅就是十多天。闲来无事，就总结一下ENVI-IDL二次开发的学习经验吧。

　　ENVI二次开发主要有两种编程方式：IDL二次开发、ENVI-IDL交互式开发。

　　其中，IDL二次开发方式较为繁琐，但是也的确算是基本功，需要熟练掌握。而ENVI-IDL交互开发的方式简洁高效，是现在的主流开发方式。

　　其中，对于某些功能函数，ENVI已经给出了新的调用方法。即envi_doit、ENVIRaster虚拟栅格、ENVITask这三种方法。其中虚拟栅格的方法将数据在内存中运行，运行完

之后释放。而ENVITASK也同样简洁高效、易懂。

• 　　首先讲ENVITask的实现方式（这里以ENVIRadiometricCalibration为例）

  e = ENVI()
  file = 'a.dat'
  raster = e.OpenRaster(file)
  Task = ENVITask('RadiometricCalibration')
  Task.INPUT_RASTER = raster
  Task.OUTPUT_TYPE = 'Double'
  Task.OUTPUT_RASTER_UI = 'C:/a.dat'    ;第一种保存方法，设置输出路径，保存数据
  Task.Execute
  
  ;第二种ENVITask的文件保存方式
  outputRaster = TASK.OUTPUT_RASTER
  outputRaster.export, 'C:/a.dat', 'envi'
  

  一般来说，ENVITask方法只要设置好该方法的输入输出，就可以得到结果，较为方便。此外，对于自定义task, 在有.pro文件后，可以编写.task文件用来调用。

• ui = e.UI   r = ui.SelectTaskParameters，添加该代码显示参数窗口。

• 
   
•      其次讲ENVIRaster的实现方式，即虚拟栅格（ENVIRadiometricCalibrationTask）

  e = ENVI()
  file = 'LC80410302013213LGN00_MTL.txt'
  raster = e.OpenRaster(file)
  OLIBands = raster[0]    ；Landsat8数据被存储在5-element数组中，第一个数组阵列是波段数据
  refRaster = ENVICalibrateRaster(OLIBands,CALIBRATION = 'Top-of-Atmophere Reflectance')
  refRaster.export,'c://new.dat'  ;data.export输出文件并保存
  e.DATA.add, refRaster   ;数据添加到交互界面
  view = e.getview()    ；创建视图
  layer = view.createlayer(refRaster)   ；添加图层

•     最后是 envi_doit方法/IDL方法
  

  fn = 'a.dat'
  envi_open_file, fn, r_fid=fid
  envi_file_query, fid, ns=ns, nl=nl, nb=nb, dims=dims,pos=pos
  map_info = envi_get_map_info(fid=fid)
  
  ;接下来有两种方法, envi_doit和普通的IDL方法
  pos=[0,1,2]
  envi_doit,'envi_avhrr_calibrate_doit',dims=dims,fid=fid,pos=pos,out_name='b.dat'
  
  ;普通的IDL方法
  fn_calib = dialog_pickfile(filter='*.txt', title='calibrate')
  openr,lun,fn,fn_calib,/get_lun   ;openr 打开txt文件
  data=fltarr(2,6)
  readf,lun,data  ；readf 读取到data
  free_lun, lun
  gain = data[0,*]
  bais = data[1,*]
  
  L = fltarr(ns,nl,nb)
  for i=0,nb-1 do begin
      data_band=envi_get_data(fid=fid,dims=dims,pos=i)   
      ；envi_get_data 读取数据
      L[*,*,i]=gain[i]*data_band+bias[i]
  endfor
  
  outfile='new.dat'
  envi_write_envi_file,L,out_name=outfile,ns=ns,nl=nl,nb=nb,$ data_type=4,interleave=interleave,offset=offset,bnames=bnames,map_info=map_info
  #保存文件 envi_write_envi_file

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