ENVI5。0

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ENVI中空间滤波的实现
qq_43173805的博客
08-21 8356
空间滤波通过图像与卷积模板的卷积运算来实现图像滤波。根据卷积模板的不同，可以分为平滑和锐化滤波。 1 平滑滤波 平滑滤波一般用于消除图像中的随机噪声，常见的平滑滤波方法有均值滤波和中值滤波等。在ENVI中打开一个文件，ENVI Classic主菜单→Filter→Convolutions and Morphology，打开Convolutions and Morphology Tool窗口，如下图所示，在该对话框进行平滑或锐化滤波设置。 Convolutions and Morphology Tool 窗.
ENVI图像变换
2503_91929979的博客
07-16 1057
本实验基于家乡遥感影像，通过快速大气校正后开展植被指数计算、主成分分析和穗帽变换。首先计算NDVI、EVI和SAVI三种植被指数并绘制直方图；其次进行主成分分析，PC1-3分别反映亮度、植被对比和噪声特征；最后手动实现穗帽变换，获得亮度、绿度和湿度三个物理意义明确的分量。实验结果表明，PCA能有效提取影像主要信息，穗帽变换则能直观呈现地表特性，两者均为遥感影像特征提取的有效方法。所有操作均在ENVI软件中完成，验证了多光谱遥感数据处理流程的可行性。
envi5 已被破解
技术、思维
05-22 9409
破解文件网上已经可以下载到了，但貌似5才刚刚试用。。破解够迅速的，但不知道是否是完全破解，而且稳定。目前用着4.8很稳定。 #################################################################################                     Exelis ENVI V5.0 - 32 Bit
ENVI IDL学习笔记之用于打开 HDF5 格式的 HICO 场景的 IDL 应用程序
晚来天欲雪，能饮一杯无？
03-20 1636
这是有关充分利用地理空间应用程序的技巧系列的一部分。使用IDL 应用程序打开以 HDF5 格式存储的 HICO 数据集。该文章同样描述了如何在 ENVI 中使用 H5_Browser 或新的 HDF5 Reader 打开 HDF5 格式的 HICO 文件。 本博客演示了如何实现 IDL 代码以将澳大利亚蒙哥马利礁的 HDF5 HICO 场景打开为 ENVI 格式。 随后的步骤包括为进一步分析准备结果数据。
ENVI4.7安装
zhangshuanlai的博客
02-14 4068
目录1.下载软件2.安装软件 1.下载软件 下载下来得软件如下图所示： 2.安装软件 2.1 点击envi4701winx86_32.exe安装软件 安装前需要关闭杀毒软件 PACKAGE idl71_tbe idl_lmgrd 7.199 A0A030603642102A9C74 \ COMPONENTS="arcnitf:7.199 devkit:7.199 envi:7...
envi图像裁剪_ENVI影像
weixin_42549154的博客
12-28 2万+
1、ROI/矢量裁剪 1.1、Tools--Regions of Interest--Subset Datafrom ROIs1.2、选择多光谱数据--shp矢量文件--掩膜--输出路径保存，裁剪完成。【注】①一定要选择要裁剪的多光谱数据。如若不清楚哪个是多光谱数据，就选中一个数据查看右边的File Information②Mask一定要选择Yes,掩膜背景值是02、掩膜提取（Mask）【扩展】掩...
ENVI学习之0001
gangganggood的专栏
01-08 4147
一、ENVI是什么 ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入、输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析，提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。 ENVI操作主界面 二、功能模块(ENVI有什么) ENVI是...
利用ENVI实现landsat 5地表温度反演
热门推荐
我是菜鸡我不敢睡的博客
04-18 2万+
1：将landsat 5数据进行大气校正 2：计算NDVI, 3:利用混合相元法计算植被覆盖度 fv= 代表裸地的NDVI值，代表全部植被覆盖的NDVI值 根据自己的实际情况确定上述两个值，比如为-0.2，为0.7 利用envi的波段运算（band math）工具输入（b1 gt 0.7）*1+(b1 lt -0.2)*0+(b1 gt -0.2 and b1 lt 0.7)*(b1+...
ENVI遥感影像分类
2503_91929979的博客
07-16 886
基于家乡遥感影像，采用辐射定标和大气校正预处理后，分别使用K-means非监督分类及最大似然、最小距离两种监督分类方法，对水体、植被和建设用地三类地表类型进行分类。精度评价显示：监督分类总体精度（最大似然90.84%、最小距离89.81%）均优于非监督分类（88.30%），Kappa系数呈现相同趋势。生产者精度方面，最大似然法对建设用地（88.32%）和水体（91.18%）分类最优；用户精度中监督分类的建设用地精度均超96%。错分/漏分分析表明最大似然法误差最低（水体漏分仅8.82%），分类稳定性最佳
ENVI 5中设置背景值透明显示的方法.pdf
11-18
ENVI5是该软件的一个重要版本，支持多样的数据处理功能，包括本篇文章所描述的背景值透明显示的方法。 本篇文章介绍了在ENVI5.3版本下，如何实现卫星遥感影像中的黑色背景透明化。具体操作可通过修改头文件中的...
envi help.pdf
09-04
App Store工具需要ENVI5.3及以上版本支持，App Store中的扩展工具对应的ENVI版本也并不一样，有些需要ENVI5.4以上版本，有些需要ENVI5.5以上版本，具体见每个扩展工具说明。 下载安装App Store工具后，重启ENVI...
ENVI遥感数字图像处理课程设计-遥感图像监督与非监督分类
12-15
地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”...
ENVI监督分类、决策树分类、火烧迹地提取和ArcMap制图
06-14
- **裸地**（Class5）: NDVI , b4 >= 20 - **无数据区/背景**（Class6）: NDVI , b4 = 0 这里的NDVI代表归一化植被指数，而slope和aspect分别指地形的坡度和方位角。这些规则可以帮助我们根据图像特征自动识别不同...
MATLAB代码：安全强化学习：使用Constraint Enforcement块训练RL代理 Constraint Enforcement 终极版
08-18
如何在MATLAB中使用Constraint Enforcement块来训练安全的强化学习(RL)代理。通过一个具体的球体追踪任务，演示了从创建环境和代理开始，经过定义约束函数、使用Constraint Enforcement块进行有约束训练以及最后在无约束环境下进一步训练的完整流程。文中强调了安全性在实际应用场景中的重要性，并提供了简化的MATLAB代码示例供读者参考。 适合人群：对强化学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是关注安全性和MATLAB编程的人士。 使用场景及目标：适用于需要确保系统行为符合特定安全标准的应用场合，比如自动驾驶汽车、工业自动化设备的操作控制等。目的是让学习者掌握如何在MATLAB平台上构建并优化带有安全机制的强化学习模型。 其他说明：虽然文中提供的代码片段较为简单，但对于深入理解和实践安全强化学习的概念非常有帮助。建议读者结合MATLAB官方文档和其他相关资料一起学习，以便更好地理解和应用这一先进技术。
samba-winbind-clients-4.14.5-7.el8_5.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【无人机路径规划】项目介绍 MATLAB实现基于多目标差分进化（MODE）进行无人机三维路径规划的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-18
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化（MODE）算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法，项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足，实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块，并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群：具备一定编程基础，对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标：①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划；②通过多目标差分进化算法，优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标，提升无人机任务执行效率和安全性；③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明：项目采用模块化设计，便于集成不同的优化目标和动态环境因素，支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证，项目不仅提升了理论研究的实用价值，还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例，有助于读者深入理解和实践该项目。
蒂森电梯调试软件TCM Manager专业版：多版本支持与核心功能详解 · 通信协议
最新发布
08-18
蒂森电梯调试软件TCM Manager专业版的各项功能及其应用场景。该软件适用于Windows XP和Win7的32/64位操作系统，能够进行主板特性程序的下载和参数修改，支持无芯片更换主板、楼层显示调整、基站设置以及消防功能配置。文中还提供了具体的代码示例来展示如何利用软件提供的API接口对电梯主板进行固件刷新、参数包编辑、芯片模拟等操作，并强调了一些关键注意事项，如波特率匹配、密钥管理、安全操作规范等。 适合人群：电梯维护保养技术人员、电梯控制系统开发工程师。 使用场景及目标：主要用于解决电梯主板参数丢失、楼层显示异常等问题，帮助技术人员高效完成电梯系统的调试与维护任务。 其他说明：文中提及的一些高级操作存在一定风险，使用者应当谨慎行事并确保遵循正确的操作流程。同时，该软件的强大之处在于它实现了新老主板之间的无缝兼容，极大地方便了现场维修工作。
rubygem-httpclient-doc-2.8.0-8.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
envi打开landsat5l2影像
04-01
### 如何使用 ENVI 软件打开 Landsat 5 Level-2 (L2) 影像 ENVI 是一款功能强大的遥感图像处理软件，但在处理某些特定版本的卫星数据时可能会遇到兼容性问题。对于 Landsat 5 的 L2 级别产品，由于其经过了表面反射率校正并存储为地理空间 TIFF 文件（GeoTIFF），因此与传统的 MTL 头文件加载方式存在差异。 #### 解决方案概述 Landsat 5 的 L2 数据通常以 GeoTIFF 格式提供，每个波段分别作为一个独立的 TIF 文件[^1]。这意味着无法通过直接读取 MTL 文本文件来一次性加载整个场景。以下是具体的解决办法： --- #### 方法一：手动加载各波段并创建层堆叠 1. **确认数据结构** - 查看解压后的目录，会发现多个以 `_sr_bandX.tif` 结尾的文件，其中 `X` 表示不同的波段编号。 2. **逐个加载波段** - 使用 ENVI 中的 “File -> Open Image File” 功能逐一加载所需的波段文件。 - 加载完成后，可以在 ENVI 主界面中看到各个波段作为单通道影像显示。 3. **创建多光谱图层堆栈** - 在菜单栏选择：“Basic Tools -> Layer Stacking”，弹出对话框后依次添加已加载的波段。 - 设置输出路径和文件名，点击运行即可生成一个多波段的影像文件。 4. **保存结果** - 将最终合成的结果保存为新的 ENVI 格式的 HDF 或其他常用格式以便后续分析。 这种方法虽然操作较为繁琐，但能够完全控制哪些波段被包含以及它们的顺序[^2]。 --- #### 方法二：利用脚本自动化流程 为了减少重复劳动，可以通过编写简单的 IDL/ENVI Script 来实现自动化的波段组合过程。下面是一个基本的 Python 和 IDL 示例代码片段用于演示这一思路： ```idl ; 定义输入波段列表 file_list = ['path_to_your_data/sr_band1.tif', 'path_to_your_data/sr_band2.tif', ...] ; 创建一个新的虚拟栅格对象 out_file = 'output_stacked_image' envi_layer_stack, file_list, out_file=out_file ``` 或者采用更灵活的语言如 Python 借助 GDAL 库完成相同任务: ```python from osgeo import gdal import glob # 获取所有波段文件路径 files = sorted(glob.glob('path_to_your_data/*_sr_band*.tif')) # 打开第一个波段获取基本信息 ds = gdal.Open(files[0]) driver = ds.GetDriver() rows = ds.RasterYSize cols = ds.RasterXSize bands_num = len(files) # 创建目标文件 output_path = 'stacked_landsat.tif' target_ds = driver.Create(output_path, cols, rows, bands_num, gdal.GDT_Float32) for i, f in enumerate(files): band_i = gdal.Open(f).ReadAsArray().astype(float) target_ds.GetRasterBand(i+1).WriteArray(band_i) del target_ds print("Layer stacking completed.") ``` 以上两种编程手段都可以显著简化手工操作的过程，并适用于批量处理大量相似类型的 Landsat 图像集。 --- ### 注意事项 尽管上述方法解决了技术上的难题，但仍需注意以下几点： - 确认所使用的 ENVI 版本是否支持最新的 GeoTIFF 规范；较旧版可能需要更新至最新发行版才能获得最佳体验。 - 如果计划进一步执行大气校正或其他预处理步骤，则应先评估当前数据状态是否已经满足需求——因为 L2 数据本身即已完成辐射定标及部分大气影响修正工作。 ---
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