ENVI软件是由美国ITT公司开发的一款基于遥感技术的图像处理软件，其具有多种高级遥感图像分析和处理功能，被广泛应用于地球科学、生态环境等领域。本论文将介绍ENVI软件的特色功能和使用方法，并以一个实例来演示ENVI软件的使用流程，包括其数据输入、遥感图像分析和处理等环节的操作步骤。最后，我们将对ENVI软件的优点和不足进行探讨。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
ENVI是一款专业的遥感图像处理软件，已经成为了遥感图像处理领域最为流行和实用的软件之一。它具有非常强大的图像处理、数据分析以及图像可视化等功能，同时还支持多种格式的遥感图像数据导入和导出，可以满足用户对遥感数据处理和分析的各种需求。本文将对ENVI的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
ENVI软件是一款广泛应用于遥感图像处理的软件，本文首先介绍了ENVI软件的基本功能和应用领域，并详细讲述了如何进行ENVI软件的安装和配置；随后围绕着ENVI软件的图像预处理、分类和变换方面进行了详细介绍，并通过实际案例演示以及对结果的评估，验证了ENVI软件的实用性和强大功能。
Envi软件是一款功能强大、广泛应用于遥感图像处理和分析领域的软件。Envi软件包含多种独特功能，这些功能可以帮助用户更好地进行遥感图像处理和分析工作。在本文中，我们将通过实际案例，举例说明Envi软件的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
ENVI软件是一款专为地球观测和遥感图像处理而设计的软件，它具有独特的功能，可以满足各种不同的遥感数据分析和处理需求。下面将介绍ENVI软件的三个独特功能，并结合实际案例来说明。
ENVI软件是一款专业的遥感图像处理软件，它可以帮助用户分析和解释从航空器、卫星和无人机等传感器获得的遥感数据。ENVI软件提供了许多独特的功能，以帮助用户更好地理解数据。在本文中，我将结合实际案例，讲解ENVI软件的几大独特功能。
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
基于遥感数据的地表温度（LST）反演目前得到了广泛的应用，尤其是面向大尺度、长时间范围的温度数据需求，遥感方法更是可以凸显其优势。目前，基于各类遥感数据源的地表温度反演方法不断得以改进，精度亦不断提升。之前的两篇推文，也分别基于不同角度对遥感数据温度反演的方法、原理以及具体操作加以详细介绍：基于ENVI的Landsat 7地表温度（LST）大气校正方法反演与地物温度分析、基于ENVI与ERDAS的Landsat 7 ETM+单窗算法地表温度（LST）反演。
在新型城市建设和规划中，以卫星遥感图像处理为代表的地理信息技术正在发挥非常重要的作用，通过对城市范围内的人、事件、基础设施和环境等要素全面感知、实时动态识别和快速目标提取，为智慧城市的建设提供更多有价值的信息。当前，基于人工智能的遥感图像处理技术已被广泛地应用在城市规划、违章建筑监管、工程环境监测、废弃物管理、交通治理、城市安防等场景。
在图像分割领域，MMSegmentation 是目前应用最广泛的开源算法库之一。自今年 v1.0 版本发布以来，MMSegmentation 在社区同学和核心开发者共同努力下，不断拓展到更多分割相关的视觉任务，包括遥感图像处理、医疗图像分割、深度估计和开放语义分割等。下面让我们逐一介绍这些新功能。
遥感技术是一种快速发展的科技领域，具有广泛的应用前景。随着卫星技术和遥感数据采集技术的不断发展，遥感数据的处理变得越来越重要。ENVI软件作为一款专业的遥感数据处理软件，提供了丰富的功能和高效的处理能力，可以有效提高遥感数据处理效率，使处理结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍ENVI软件在遥感数据处理中的应用。
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。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书帮助把现有工具和数据的理论和实际使用联系在一起，在遥感图像和数据上应用深度学习技术。 在当今世界，深度学习源代码和大量开放获取的地理空间图像很容易获得和访问。然而，大多数人缺少利用这一资源的教育工具。使用开源软件对遥感图像进行深度学习是第一本介绍使用免费开源工具处理真实世界遥感图像的深度学习技术的实用书籍。本书中详细介绍的方法是通用的，可以适用于遥感图像处理的许多不同应用，包括土地覆盖测绘、林业、城市研究、灾害测绘、图像恢复等。在头脑中与从业者和学生一起写，这
ENVI 是一种专业的遥感影像处理软件，能够处理不同分辨率的遥感影像数据，并提供高级的遥感分析工具。该软件广泛应用于农业、林业、水资源、城市规划、环境监测等领域，为用户提供了高效、准确的遥感影像处理和分析服务。本文将从软件的独特竞争力和使用方法两个方面进行详细讨论，并结合实际案例进行说明。
本文介绍基于Anaconda环境，下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。
本书作者是武汉大学中国南极测绘研究中心教授、“中国极地测绘之父”鄂栋臣老师（1939年7月-2019年2月21日）。本篇推文为纪念鄂老师，也为传承弘扬鄂老师在极地研究不怕吃苦勇于奋进的精神。鄂栋臣老师虽然走了，但是他的征程仍将继续。祝福中国极地研究越来越好。
当我们提起中国的女科学家时，首先映入我们脑海的应该是我国首位诺贝尔生理学或医学奖获得者屠呦呦吧，但如果再问起所熟知的女科技工作者还有谁，可能绝大多数人一时都答不上来。
Gustau Camps-Valls小组开设的视觉科学、机器学习和图像处理课程资料学的学习与分享。这些课程与他的研究密切相关，课程适合大学(遥感、电子工程和神经科学硕士)，以及视觉科学(IOBA)博士和硕士课程和计算机视觉硕士课程。课程的详细介绍如下(包含：详细的PPT讲义和Matlab代码)：
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
1、遥感的概念：在不直接接触的情况下，在地面，高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取各种数据，通过传输，变换和处理，提取有用的信息，实现研究地物空间形状、位置、性质、变化及其与环境的关系的一门现代应用技术学科。
本期分享的内容，为一本厚度为235页的学习资料。内容包括高光谱遥感、高分辨率影像处理、计算智能及其在遥感影像处理中的应用、影像处理工程、遥感应用和模式分析与机器学习等。很适合遥感领域的学生学者去学习和加深对遥感领域的理解，资料供分为18章节，每一章都值得研究和学习，章节内容包括研究概述、研究意义、应用、已取得的成、发展前景和入门资料的推荐等。该学习资料本人强烈推荐学习，希望能够本次料能够开阔你的事业并激发你的学习兴趣。（资料为张良培团队（张良培、钟燕飞、沈焕锋、黄昕、罗斌、夏桂松、杜博、张洪艳、袁强强和张乐飞等）在其主页上公布的主要研究方向介绍。）
遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分，长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘，防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下，并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差，不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明，使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果，因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验，例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet，COCO，VOC等数据集上表现很好，但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet，COCO等数据集，不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少，需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入，同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下，农林区域易受到拍摄视角，光照等造成分割对象重叠，因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略，来优化边界预测不准确的情况，使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明，本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率，具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据（图1）对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测，防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初，这些数据主要由政府机构使用。如今，蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理，产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的，即通过土地功能不同引起的颜色，亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确，但是非常耗时耗力。 图1.1：农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比，农林业遥感图像中的对象相对简单。例如，人体的图像数据看起来要复杂得多，因为它包含各种不同纹理和形状的子对象（面部，手部，衣服等）。因此，优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象（房屋，工厂，停车场等），区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域，并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术，航空航天技术，图像处理技术快速的发展，利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂，使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱，本文使用深度学习方法，在现有的的深度学习模型上训练，优化，最终提出一种一种优化后的深度学习模型，经测试，该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象，本文提出的模型主要解决如下几个难点：
ENVI是一款专业的遥感图像分析软件，可以帮助我们对卫星遥感图像进行各种复杂的分析和处理。如果你是一名遥感工作者或者需要处理遥感图像，那么ENVI将是你的不二选择。
📷 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一
CVPR 2020 已经公布了大多数workshop的细节，与这些workshop对应的还有很多计算机视觉算法比赛，这些比赛代表着或新兴、或实用、或有趣、或被忽略的研究方向。
今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一起学习，共同进步！ 背景 目标检测是数字图像中某一
Xuan Hou, Yunpeng Bai, Ying Li, Changjing Shang, Qiang Shen
Chen Zuoqi, Yu Bailang*, Yang Chengshu, Zhou Yuyu, Yao Shenjun, Qian Xingjian, Wang Congxiao, Wu Bin, Wu Jianping. An Extended Time Series (2000–2018) of Global NPP-VIIRS-Like Nighttime Light Data from a Cross-Sensor Calibration. Earth System Science Data, 2021, 13(3): 889-906.doi:10.5194/essd-13-889-2021, 2021
之前工作中处理过风暴潮的数据，也获取到了不同等级台风水淹的DEM数据，不过还是很好奇是怎么推演出来的，最近一段时间看QGIS比较多，加上看到了一篇文章《GIS软件进行风暴潮沿海洪水建模》 ，于是简单尝试了一下，我也东施效颦了一把。
无人机（UAV）和卫星星座都是监测地表动态的重要地球观测系统。前者因其获取的灵活性和提供高空间分辨率（VHSR）图像的能力而被广泛使用；后者对于提供大面积的时间序列数据很有意思。然而，这些数据来源中的每一个通常是分开使用的，即使它们是互补的，并且具有强大和有希望的潜在协同作用。数据融合是利用这种多源协同效应的一种众所周知的技术，但在实践中，无人机和卫星协同效应更为具体，不太为人所知，需要形式化。在这篇文章中，我们回顾了这两个数据源的遥感研究。将现有的方法分为“数据比较”、“多尺度解释”、“模型校正”和“数据融合”四种策略。对文献的分析揭示了新出现的趋势，这些不同的策略为一些应用提供了支持，并允许识别无人机数据的关键贡献。最后，这种协同作用的巨大潜力目前似乎还没有得到充分利用；因此，讨论了数据互操作性、机器学习和数据共享的相关含义，以加强无人机和卫星之间的协同作用。
随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先，针对遥感数据精准处理任务，从光学、SAR等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾，并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次，针对遥感目标要素分类识别任务，从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后，针对遥感数据关联挖掘任务，从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。
ENVI软件是一款广泛用于遥感影像处理和分析的可视化软件，具有多种功能和工具，如图像增强、特征提取、分类分析等。本文将介绍ENVI软件的主要功能及其应用领域，并通过实际案例进行举例说明，探讨其在遥感领域中的应用价值。
该数据集利用时间序列的Landsat反射率数据产品和Sentinel-1 SAR影像，加上分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法，成功地整合出2020年第一个具有精细分类系统的全球30米湿地产品。湿地被分为四种内陆湿地（沼泽、沼泽、水淹平地和盐碱地）和三种沿海湿地（红树林、盐沼和潮汐平地）。 前言 – 人工智能教程
1.RSPrompter: Learning to Prompt for Remote Sensing Instance Segmentation based on Visual Foundation Model
不仅大量占用土地资源、耗费水资源，而且在维护草坪的时候大量使用化肥农药，会造成严重污染。
本文将为大家介绍来自西交利浦大学、澳大利亚科学与工业研究院矿物研究所以及利物浦大学联合提出的最新工作Samba，这是一种基于状态空间模型的遥感图像语义分割方法。该工作提出了高分辨率遥感图像的语义分割框架 Samba，性能指标均超越了CNN-based和ViT-based方法，证明了Mamba在遥感高分图像中作为新一代backbone的潜力，为遥感语义分割任务提供了 mamba-based 方法的表现基准。值得一提的是，Samba是第一个将状态空间模型（SSM）运用到遥感图像语义分割任务中的工作，代码已开源，欢迎关注。
近年来我国很多企事业单位（如北京北科天绘、武汉海达数云、成都奥伦达、禾赛科技、深圳大疆及中科院上海光机所等）的激光雷达设备研制成果显著，自主产品不断地推陈出新，设备功能与性能愈发强大，并进一步向消费级产品迈进，行业应用也从早期的军事应用拓展到社会和国民经济发展的方方面面，如地形测绘、林业资源调查、电力巡检、数字城市、无人驾驶及遗产保护等。激光雷达硬件的快速发展与行业应用需求的急剧增加，对海量密集点云数据的处理时效、定量化应用水平、性能与功能强大的数据处理软件研制提出了新的挑战。
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
高尔夫球场，长期以来的高端社交地，但其存在的背后，却是对资源环境的侵袭。不仅大量占用土地资源、耗费水资源，而且在维护草坪的时候大量使用化肥农药，会造成严重污染。
目标检测对光学遥感图像的解释至关重要，可以作为研究利用遥感的其他视觉任务的基础。然而，目前在光学遥感图像中使用的目标检测网络没有充分利用特征金字塔的输出，因此仍有改进检测的潜力。
内容概要：土地分类是遥感影像的重要应用场景之一，本文介绍了土地分类的几个常用方法，并利用开源语义分割代码，打造了一个土地分类模型。
众所周知，随着电网的日益复杂，传统的输电塔人工测量方法已经失效，无法满足安全稳定运行的要求。尽管卫星遥感技术的发展为输电塔的高效稳定测量提供了新的前景，但仍有许多问题需要解决。由于恶劣的气候和成像设备的限制，遥感图像中的一些输电塔目标是模糊的，这使得生成数据集和实现高精度输电塔目标检测变得极其困难。为了进一步提高发射塔的检测精度，首次将基于暗通道先验的图像增强算法应用于遥感图像，提高了图像的可解释性。然后，考虑到增强图像中仍有一些传输塔无法手动标记，采用了一种基于伪标记的半监督学习方法来最大限度地利用现有数据。基于这一高质量的数据集，利用移动倒瓶颈卷积和可变形卷积构建了一个传输塔卫星遥感目标检测模型。最后，根据我国某地区的卫星遥感图像数据集进行了烧蚀和对比实验。实验结果表明，图像增强和半监督学习方法都能提高检测精度，与现有主流模型相比，该方法性能更好。
近日，阿里达摩院宣布发布业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG），该模型具有强大的图像识别和分析能力，可大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。本文将详细介绍这个遥感AI大模型的三大特点，以及它如何改变我们的生活和工作。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析。 遥感图像分析、分类和变化检测:With Algorithms for Python，第4版，专注于开发和实现统计驱动的、数据驱动的技术，用于遥感图像的数字图像分析，它的特点是算法的统计和机器学习理论与计算机代码紧密交织。它开发了用于光学/红外和合成孔径雷达(SAR)图像分析的统计方法，包括小波变换、非线性分类的核方法，以及前馈神经网络背景下的深度学习介绍。 https://www.ro
在地球观测领域，遥感技术已经成为我们获取地表信息的重要手段。而遥感分辨率，作为衡量遥感图像质量的关键指标，直接影响着我们对地球表面特征的理解和分析。今天，让我们一起深入探讨光学遥感卫星分辨率的奥秘，了解它如何塑造我们对地球的认知。
遥感（Remote Sensing，缩写为RS）是指非接触式、远距离的探测技术。遥感技术通常使用航空航天平台、按照特定的波段对地球或其他天体进行成像观测，通过分析观测数据，探测地球或其他天体资源与环境。遥感技术在现代化社会中十分重要，它能够在一定程度上体现一个国家的经济实力和科技水平，故一直受到世界大国的高度重视。自从美国的陆地卫星Landat-1和法国的SPOT-1卫星相继升空，世界进入了高分辨率遥感技术发展和应用的新时代。2001年，美国发射的QuickBird卫星可采集分辨率为0.61m/像素的全彩色图像和2.44m/像素的多光谱图像，标志着世界进入“亚米级”高空间分辨率[2]遥感时代。在20世纪80年代后，我国遥感技术也进入飞速发展时期。风云气象卫星和资源系列卫星的成功发射为我国卫星遥感事业的发展奠定了坚实的基础。2006年到2016年间，我国陆续将遥感卫星一号到遥感卫星三十号共30个卫星送入太空，这些卫星在我国国土资源普及、防灾减灾等领域发挥了重要的作用。2013年到2018年间，我国相继将高分一号到高分六号等高分辨率卫星送入太空，其在国土统计、城市规划、路网设计、农作物估计和抗灾救援等领域取得了突出的成就。
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