《ENVI遥感图像处理方法》系统、全面地介绍了ENVI 4.7软件功能及遥感图像处理流程和方法。全书共分17章，涵盖了ENVI软件概述、ENVI遥感图像处理基础、数据显示操作、遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量处理、地图制图与三维可视化、正射校正、面向对象图像特征提取、地形分析、遥感动态监测、辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术、波段运算与波谱运算、雷达图像处理和ENVI二次开发等方面的内容。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握E。NVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。, 《ENVI遥感图像处理方法》不仅详细介绍了ENVI遥感图像处理功能，还融人了相关理论和方法，可作为ENVI软件用户的学习指南，对从事遥感应用研究的专业人员和测绘、遥感、地理信息系统、地理学等相关专业的科研、技术人员及高校师生也具有一定的参考价值。

ENVI自定义RPC文件图像正射校正及数据

包括spacenet、Massachusetts、CHN6-CUG、deepglobe等公开数据集

遥感技术精解,对于喜欢遥感的朋友可以看看.....

最近要做个遥感相关的小系统，需要波段组合功能，网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包，但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本，也不想再装其他版本，所以只能自己想了个办法解决。不过有点笨啊。 思路是： 1.读取需要组合遥感影像波段（此处用OLI）   2.创建数组，把读取的波段按序放进去   3.写入文件，写成tif多波段数据 上代码： from osgeo import gdal import os import numpy as np class GRID: #读图像文件 def read_img(self,filename): datas

1.遥感数据集，方便入门学习。 2.HRSID一共有13个类别，分别是：飞机、棒球场、篮球场、桥梁、十字路口、田径场、港口、停车场、船、存储罐、丁字路口、网球场、汽车。上传的只有一个类别，船ship类。 3.数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言，数据集至少应该是千位数甚至上万，可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是原5604张数据集，有图片和标签，全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充，如果需要定做，私信我，或者私信找我要扩充之后的数据集，付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化，或者基于深度学习SRGAN增强等方式。

国产卫星数据光谱响应函数hdr sli格式，用于遥感数据大气校正参数。 GF1/2/4/5/6/7、ZY301A/O2A/03A、ZY102C/D/E、CB

在当今遥感图像处理软件中，国际上最通用的有加拿大 PCI公司开发的PCI Geomatica、美国 ERDAS LLC公司开发的ERDAS Imagine以及美国 Research System INC公司开发的ENVI；国产遥感图像处理软件主要有原地矿部三联公司开发的RSIES、国家遥感应用技术研究中心开发的IRSA、中国林业科学院与北大遥感所联合开发的SAR INFORS 以及中国测绘科学研究院与四维公司联合开发的CASM ImageInfo。

中国海洋大学海洋遥感-微波遥感-PPT

遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index）是一种基于遥感技术对生态系统进行监测和评估的指数，它通过对地表反射光谱数据的分析，反映出生态系统的植被覆盖程度、植被生长状况、土地利用类型、土地覆盖变化等生态环境信息。 遥感生态指数通常采用遥感影像数据来计算，包括多光谱影像、高光谱影像、雷达影像等。常用的遥感生态指数包括植被指数（Vegetation Index）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、土地覆盖指数（Land Cover Index）等。 其中，植被指数可以用来反映植被的生长状况，归一化植被指数则是常用的植被指数，可以通过计算近红外波段和红光波段反射率之间的比值来计算；土地覆盖指数则可以用来反映不同土地利用类型的空间分布情况，如城市、耕地、林地、草地等。