<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[ThsPool的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; ThsPool]]></copyright><item><title><![CDATA[用 WinSCP 和 PowerShell 生成可审计的 SFTP 目录清单]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/164254057</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/164254057</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:21:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍一种偏工程化的处理方式：使用 PowerShell 加载 WinSCP .NET 组件，通过 SFTP 递归读取远程目录，并输出结构化 CSV、纯路径 TXT 和异常目录清单。文中示例已经去除真实服务器地址、账号、目录和主机指纹，可用于公开交流或作为内部模板二次配置。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从 Word 数据标准中自动提取字段表：一套可配置的 Markdown 整理方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/164093876</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/164093876</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Wed, 26 Aug 2026 17:57:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍一套轻量级的提取工具，它不做整篇Word转换，只做一件事：把结构明确的字段表，按业务模块自动提取并整理成Markdown。工具本身是可配置的，章节名称、字段列、路径规则都集中在JSON配置文件中，不同项目不必重写整套解析逻辑。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ENVI二次开发学习整理 07】ENVI Services Engine与云遥感服务开发]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163446695</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163446695</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 16:51:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文围绕ENVI Services Engine的产品定位、运行结构、服务构建、任务发布、集群部署、负载均衡、客户端调用、典型应用和云遥感解决方案展开，并结合国产卫星数据处理、环境监测、林业高性能预处理、城市遥感监管和HICO海洋环境监测案例，梳理遥感算法由桌面程序走向企业级服务的完整路径。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ENVI二次开发学习整理 06】遥感与GIS一体化开发基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163446480</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163446480</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 16:44:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文重点说明遥感与GIS为什么需要一体化、两类技术在业务系统中的分工，以及ENVI/IDL与ArcGIS桌面、ArcGIS Engine和ArcGIS Server三类集成模式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ENVI二次开发学习整理 05】IDL混合编程技术]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163446126</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163446126</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 16:35:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文围绕“IDL调用其他程序”和“其他语言调用IDL”两条主线展开，重点介绍SPAWN、DLL、DLM、ActiveX、Java接口、Callable技术、对象输出助手、IDLDrawWidget和COM_IDL_Connect等混合编程方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ENVI二次开发学习整理 04】ENVI功能扩展与二次开发]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163445832</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163445832</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 16:25:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文围绕波段运算、波谱运算、ENVI Classic扩展、Classic批处理模式、FID/DIMS/POS、组件与事件、分块处理、ENVI 5面向对象开发、虚拟栅格、ENVITask、自定义ENVITask、扩展部署和典型业务流程展开。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ENVI二次开发学习整理 03】数据输入输出与文件读写]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163445418</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163445418</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 16:15:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文重点介绍IDL中的标准输入输出、格式控制、逻辑设备号、ASCII文件、二进制文件、通用图像格式、HDF、XML，以及ENVI格式影像的读取思路。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ENVI二次开发学习整理 02】IDL语言基础与程序设计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163445039</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163445039</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 16:04:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文重点介绍IDL工作台、工程与源码文件、程序运行方式、变量、数组、字符串、结构体、指针、链表、哈希表、运算符、程序控制、参数传递和关键字继承。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ENVI二次开发学习整理 01】IDL语言与ENVI二次开发基础认知]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163444687</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163444687</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2026 15:53:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文围绕IDL的定位、发展背景、语言特点、数据读写、数组计算、图像处理、可视化、地图投影、外部接口、运行部署和典型应用展开，并结合ENVI二次开发场景补充说明IDL在遥感处理中的作用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【遥感学习整理 06】高光谱数据处理与ENVI实用技术知识点笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163375338</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163375338</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 21:20:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文依据“高光谱数据的处理与分析”和“实用技术”两份专题材料整理，重点覆盖高光谱预处理、波谱库、端元、MNF、PPI、波谱角分类、沙漏分析，以及地表温度反演、CART决策树分类、资源三号数据处理、水深反演、船只提取、数据类型转换、分幅裁剪和ENVITask批处理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【遥感学习整理 05】水质火点森林农业与矿物蚀变遥感监测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163375208</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163375208</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 21:03:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文以湖泊叶绿素反演、MODIS秸秆焚烧监测、林冠健康变化、农业耕作变化和Crosta矿物蚀变提取五类案例为主线，重点解释各类方法为什么成立、数据为什么要这样处理、阈值和模型为何不能直接照搬，以及如何把ENVI操作转化为可验证、可复现的遥感分析流程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【遥感学习整理 04】生态环境遥感监测：从植被覆盖度到城市绿地与气溶胶反演]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163374852</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163374852</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 20:38:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[生态环境遥感监测框架与应用综述 本文系统阐述了生态环境遥感监测的统一框架与关键技术方法。研究构建了"对象-信号-参数-评价-验证"的分析链条，整合了植被覆盖度反演、城市绿地提取、气溶胶监测等五大专题。重点论述了像元二分模型原理及NDVI端元参数确定方法，比较了百分位法、分土地利用类型法和实测反推法等技术路线。研究表明，生态监测需重视多时相一致性、数据预处理质量和参数物理意义，通过空间化参数方法可减少统一阈值带来的偏差。研究为区域生态评估提供了可操作的技术框架，但需注意模型假设限制和异常值处理问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【遥感学习整理 03】高分一号与Hyperion数据预处理：从辐射定标到融合与高光谱校正]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163374027</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163374027</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 18:55:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文系统阐述了高分一号PMS、WFV和Hyperion三类典型遥感数据的预处理流程与统一逻辑。主要内容包括：1）多源数据预处理的共同目标是恢复可比较的辐射量、建立可靠空间关系并整理数据结构；2）针对不同传感器特点（PMS侧重融合、WFV强调区域监测、Hyperion关注光谱特征）制定差异化处理流程；3）详细解析了从数据读取、元数据检查到辐射定标等关键环节，特别强调了高光谱数据处理与多光谱的本质差异。文章通过流程图和对比表格，为多源遥感数据协同处理提供了系统的方法论指导。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【遥感学习整理 02】ENVI遥感图像处理基础：从数据读取到遥感信息产品]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163373924</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163373924</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 18:45:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章摘要 ENVI是一款专业的遥感图像处理软件，在遥感数据处理流程中处于关键位置。文章系统介绍了ENVI的功能体系，包括三个处理层次：数据读取层、图像分析层和成果生产层。ENVI与GIS具有互补关系，侧重不同处理环节。软件基于IDL语言开发，支持算法扩展和批处理。文章详细解析了ENVI的数据组织形式、目录结构、图像显示体系和栅格文件格式（包括BSQ、BIL、BIP三种存储方式）。掌握这些基础知识有助于理解ENVI的工作原理，为后续遥感信息提取奠定基础。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【遥感学习整理 01】遥感图像处理基础：从传感器观测到地理信息产品]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163372104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163372104</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 18:22:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[遥感图像处理是从传感器观测数据到地理信息产品的完整流程，主要包括三个层次：数据层（预处理）、信息层（特征提取与分类）和知识层（空间统计与决策应用）。遥感数据具有五类分辨率：空间、光谱、时间、辐射和极化分辨率，需根据应用需求平衡选择。主流数据体系包括Landsat、Sentinel系列、国产高分卫星和商业高分辨率数据，各有适用场景。遥感与GIS分工协作，前者负责信息获取，后者负责空间分析与决策支持。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用 Osmium Tool 提取 OSM 历史时点与公共交通标签数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163292665</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/163292665</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 09:38:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： 本文介绍利用Osmium Tool从OpenStreetMap全历史数据中提取指定时点（2020年末）公共交通设施的方法。通过time-filter获取历史快照后，使用tags-filter筛选公交站、轻轨站、铁路站和轮渡码头四类标签数据，最终在QGIS中加载并导出为Shapefile。流程包括数据准备、虚拟机共享文件夹配置、时点提取和标签过滤等关键步骤，适用于城市交通演变和时空GIS分析研究。 关键词： OpenStreetMap、Osmium Tool、历史数据、公共交通设施、时空分析]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CrystalDiskInfo 硬盘健康监测工具学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/145079280</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/145079280</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Sat, 11 Jan 2025 17:19:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[在日常的计算机使用中，硬盘作为数据存储的核心部件，其健康状态直接关系到数据的安全性和系统的稳定性。因此，了解硬盘健康状态显得尤为重要。而是一款简单易用、功能强大的硬盘健康监测工具，值得尝试。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 读取 Excel 表格并导出为 DBF 文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/144354463</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/144354463</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 09 Dec 2024 18:17:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[以下是将上述代码封装为函数的版本。函数接收 `input_excel_path`、`sheet_name` 和 `output_dbf_path` 作为参数，按照需求读取 Excel 表格并导出为 DBF 文件。


函数参数:动态字段定义:自动填充缺失值:编码:异常处理:假设输入的  工作表数据如下：导出的  文件会保留字段类型和格式一致。如果这对您有所帮助，希望点赞支持一下作者！ 😊 详细全文-点击查看]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 批量重命名文件夹中的文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/144352433</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/144352433</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 09 Dec 2024 16:53:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[该脚本用于批量重命名文件夹中的文件，将文件名保留到指定的某一部分。具体来看，文件名以分隔符"_"和"."分割，只保留文件名的前缀和扩展名。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GEE Landsat 8 可见光影像校正后下载]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/144201125</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ThsPool/article/details/144201125</guid><author>ThsPool</author><pubDate>Mon, 02 Dec 2024 23:23:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[自动裁剪 Landsat 8 数据到指定地理区域；遮蔽云与云影，提高影像质量；计算红、绿、蓝波段中值图像，并进行动态范围拉伸以防止过曝；将处理后的 RGB 图像导出到 Google Drive，便于进一步分析。]]></description><category></category></item></channel></rss>