ENVI-IDL技术殿堂

摘要： 异常探测是一种用于定位数据集中异常点的数据处理技术。异常值是指与数据集中的已知特征相比被认为不正常的值。例如，如果水是已知的特征，那么除水之外的任何东西都将被视为异常值。 ENVI机器学习异常探测在训练过程中接受单一背景特征。该特征表示被认为是整个数据集正常的像素。任何在分类过程中被认为不正常的像素 阅读全文

摘要： ENVI5.6.3新增机器学习工具包，该功能不需要额外的许可，只需安装ENVI深度学习2.0版本应用程序，用ENVI主模块的许可便可使用新机器学习的功能。 ENVI新机器学习工具包，可以对栅格数据进行快速分类，如异常检测、监督分类和非监督分类。也可以从一个或多个数据上选择样本，生成训练模型，并用该模 阅读全文

摘要： 1新特性 ENVI深度学习2.0使用 TensorFlow 2.9版本和 CUDA 11.2.2版本，这两者均已包含在安装包中。ENVI深度学习2.0版本包括以下新功能和改进功能： 增加机器学习工具包 机器学习工具包只需要一个标准的ENVI许可证就可以使用机器学习的功能——不需要深度学习许可证。借助 阅读全文

摘要： ENVI5.6.3版本于2022年11月正式发布，对应的IDL版本为V8.8.3，并匹配新发布的深度学习工具ENVI Deep LearningV2.0。主要包括以下新功能： 支持新的传感器 新增机器学习工具包 新增矿物和植被光谱指数 新增和更新ENVI工具箱中的工具，以及新的保存和恢复功能的工具设 阅读全文

摘要： 北京三号卫星A星于2021年6月11日，搭载了0.5米全色、2米多光谱（蓝、绿、红、近红外波段）相机，成像宽幅优于23km。 ENVI5.6.2中完全支持北京三号卫星A星图像数据处理，包括数据打开、辐射定标、大气校正、正射校正、图像融合等处理。本文介绍利用北京三号卫星A星生产DOM产品，包括正射校正 阅读全文

摘要： SARscape5.6.2版本干涉叠加模块新增时序分类工具，可对时序InSAR进行高级后处理和分析。该工具通过现象特征和参数分析对位移时间序列进行自动分类。可使用外部气象数据(雨、温度等)或分析形变模型(线性、二次和正弦)在时间序列上对形变进行分类。包含三个工具。 图：位移分类地图，不同的颜色代表了 阅读全文

摘要： 北京三号N卫星即北京三号国际合作星，由四颗0.3米分辨率卫星组成，首批两颗卫星分别于2021年4月29日和8月17日成功发射， 除了常见的蓝、绿、红、近红外波段，还提供了深蓝（400-450nm）和红边（700-750nm）两个波段。成像宽幅为14km，还具备单轨立体和三立体成像能力。 ENVI5. 阅读全文

摘要： 立体像对可以提取DEM（DSM）和点云数据，对于提取得到的DEM结果可通过制作山体阴影图来更好地展示。山体阴影图是将DEM的颜色表示与地形特征相混合，从而更好地表现地形的形状和纹理特点。 图1：山体阴影图 注：关于立体像对提取DSM和点云数据可参考：https://www.cnblogs.com/e 阅读全文

摘要： 美国宇航局的詹姆斯韦伯太空望远镜是太空中最大的光学望远镜，正如太空科学爱好者所知，该望远镜的第一张图像于 2022 年 7 月 12 日向公众发布。不过，许多人可能不知道的是，一些来自 James Webb 的数据集已经可供公众下载以进行展示和分析，每天还会有更多的数据集上线。 太空望远镜科学研究所 阅读全文

摘要： SARscape5.6.2于2022年5月正式发布，包含若干更新和优化。干涉叠加处理模块在处理速度方面持续提升，表现在：PS干涉工作流处理、第一次反演和第二次反演优化，速度提升；SBAS处理干涉图生成和干涉图优化速度提升，解缠和k因子计算使用多线程处理。 本文使用SARscape5.6版本和SARs 阅读全文