遥感技术已成为研究和了解地球表面和大气的重要工具。ENVI软件是一款领先的软件包，为专业人员提供分析和处理遥感数据所需的必要工具。ENVI软件已被广泛应用于农业、地质、林业和城市规划等各个领域。本文将探索ENVI软件的特点和使用方法，并提供一个具体的使用案例，演示如何使用ENVI软件进行遥感数据分析。
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。
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。
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。
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。
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采用条件变分自编码器来推断scRNA-seq数据中的空间背景，并通过将这两种模式映射到一个共同的嵌入来推算空间数据中缺失的基因。
随着卫星遥感技术的不断发展，大量的遥感数据被获取并广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。然而，由于遥感数据复杂多样，处理方式繁琐，因此需要借助专业的遥感数据处理软件来实现数据的分析和应用。ENVI软件作为一款专业的遥感数据处理工具，具有强大的数据处理和分析能力，成为遥感数据处理领域不可替代的工具之一。本文将结合实际案例，介绍ENVI软件在遥感数据处理中的应用和操作方法，并提供实用的技巧和建议。
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。
本文介绍在ENVI软件中，App Store这一拓展工具的下载、安装与使用方法。
然后安装依赖的软件： 1. Java6 下载 - Java for OS X 2015-001 2. XQuartz https://www.xquartz.org
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。
本文介绍在ENVI软件中，将用户自行绘制的.xml格式的感兴趣区（ROI）文件转换为.roi格式的方法。
其实用来用去，还是觉得python最上手，R语言我怎么都爱不起来，虽然有时候R比python简便很多，IDL只是一开始的时候无意中接触的，使用频率不高，使用也不顺手。
打开任何一个浏览器搜“地理空间数据云”或者在网页地址处输入网址：http://www.gscloud.cn，注册账号登录进去，点击高级搜索，设定下载区域范围以及传感器类型即可下载所需遥感数据，如下图所示。
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。
首先，软件下载后，里面包含了很多的文件（其中的“license.lic我们是不用的，用压缩包里的license5.3.lic文件”）：
本文介绍基于ENVI软件，利用“Image Registration Workflow”工具实现栅格遥感影像自动寻找地面控制点从而实现地理配准的方法。
本文介绍基于ENVI软件，利用“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法。
第一步：安装ENVI的MCTK扩展工具 解压压缩包，将其中的mctk.sav与modis_products.scsv文件复制到如图所示，相应的ENVI安装路径中去。
上次我们介绍了rasterio和arcgis来制作土地利用转移矩阵，这次我们就来看看envi是如何制作的吧。
本文介绍基于ENVI软件，对不含有任何地理参考信息的栅格遥感影像添加地理坐标系或投影坐标系等地理参考信息的方法。
ABoVE: Hyperspectral Imagery AVIRIS-NG, Alaskan and Canadian Arctic, 2017-2019 V2
以“pylab”模式启动IPython。命令行输入：ipython --pylab 将以下代码（注意修改数据集路径）复制到ipython命令窗口中，回车。 这个时候，会弹出Hypercube的窗体，就可以看到绘制的3D图像了。
本文介绍基于ENVI软件，利用“Seamless Mosaic”工具实现栅格遥感影像无缝镶嵌的操作。
网易搞得，对于GIS专业或者相关专业的初学者来说，这是一个不错的地方，课程系统化，适合小白入门。、
解压压缩包，将其中的mctk.sav与modis_products.scsv文件复制到如图所示，相应的ENVI安装路径中去。
数据介绍及数据其他操作详见此博客 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作
更新：基于GEE的地表温度Landsat反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口
SAGA 的全称为System for Automated Geoscientific Analyses，它是免费的地理信息系统开源软件，SAGA有多个标准的模块库，详细介绍可参考：
本文介绍ENVI软件中，手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法；其中，所用软件为ENVI Classic 5.3 (64-bit)。
Interactive Data I anguage(交互式数据语言) 第四代计算机语言 跨平台应用开发 科学数 据分析 可视化表达
前面几篇博客介绍了基于Landsat这一多光谱遥感图像数据的多种地表温度（LST）反演方法，大家可以参考博客1[1]、博客2[2]、博客3[3]；那么接下来，我们就将基于比多光谱数据可以说是更进一步的高光谱卫星数据——大名鼎鼎的Hyperion数据，进行多种其他地表参数的反演。其中，在此之前可以先了解一下国内外主流的星载高光谱传感器及其平台的相关信息[4]。
矢量数据基于对象模型（object-based）的空间数据描述模型。矢量数据使用对象（点，线，面）及其对象之间的关系描述空间实体。
本文介绍基于ENVI软件实现栅格遥感影像按照像元个数进行矩形区域裁剪的方法。一般的，如果我们需要裁剪某个具体的行政区域，按照对应区域的矢量图层裁剪即可；如果需要裁剪某个大致的区域范围，可以按照这篇文章（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/118605289）中的方法手动划定区域并裁剪；但是有的时候，我们可能需要依据像元数量来限定裁剪区域的大小（例如需要划出一个200*200像素的裁剪区域），而此时手动划定区域肯定不能很好地确定具体像素数量。因此，就需要用到本文介绍的方法。
MODIS数据火点提取 【数据准备】 所需数据：MODIS02数据 注意下载1KM的数据（因为需要用到红外波段，而红外波段的空间分辨率较低） 网站：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/imageViewer
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。
本文主要对GEE中栅格图像的地理配准（空间坐标位置校正）操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十四篇。
Landsat-8（30m分辨率）和哨兵-2（10m分辨率）都是我们常用的遥感影像数据。
本文介绍在ArcMap软件中，为不含有任何坐标系的图层添加地理坐标系或投影坐标系的方法。
用来删除节点，与delete的区别是delete只能用来删除叶子节点，如果节点下有子节点的话则不能删除，则rmr可以删除非叶子节点，即节点下有子节点时仍可以删除节点，zk中的delete类似于Linux下的rmdir，只能用来删除空目录，而rmr则类似于rm -rf，不管目录下面有什么都递归删除
本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析。
在文章ENVI最小距离、最大似然、支持向量机遥感影像分类中，我们介绍了基于ENVI软件实现遥感影像监督分类的具体操作方法；本文则介绍基于ArcMap软件实现同样的遥感影像监督分类的方法。
最近接触Google Earth Engine，觉得很好玩， 也很有应用前景，最关键Google Earth Engine是免费的地理计算云平台。所以想认真学习下，学习过程中作些小的总结和记录，资料来源均为网络或Google Earth Engine API指南，今天先讲讲入门的知识。
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