以下为各操作相应博客地址 影像预处理 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行辐射定标和大气校正实例操作 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行图像镶嵌和图像裁剪实例操作 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行图像融合 影像分析 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行主成分分析实例操作 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行NDVI计算实例操作 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行灰度分割（密度分割） ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行典型地物光谱简单分析实例操作 操作中遇到的问题解决方法 利用ENVI自带全球DEM数据

Landsat 7 ETM+影像条带修复ENVI补丁-附件资源

基于IDL对landsat数据NDVI计算，用户只需选择文件输入输出即可

本资源为WRS2全球条带号分幅情况SHP文件。WRS，即Worldwide Reference System，是Landsat系列卫星全球影像标记符号系统，用以区分全球各区域对应的Landsat系列卫星影像编号；其用“Path”与“Row”两个数值确定影像的编号与位置。其中，Landsat 1、2、3卫星对应编号系统为WRS-1，Landsat 4、5、7、8卫星对应编号系统为WRS-2。WRS-2包括降轨Descending（白天星，也就是在当地时间的白天过境）与升轨Ascending（黑夜星，也就是在当地时间的黑夜过境）两种模式。

选取京津冀某地作为实验区,利用Landsat系列数据,采用人机交互的方法,基于Arc GIS平台对实验区2005年至2015年各年遥感影像,进行建设用地的解译工作。利用中低分辨率卫星数据进行建设用地的人机交互解译,能够满足建设用地面积统计分析的需要,但是投入的人力和时间较多。通过对该试验区近10年的新增建设用地面积及个数的统计与分析,得出实验区的建设用地增长率与该地区的整体规划相符合;在京津冀一体化相关政策的影响下,使得实验区未来的发展规划更加合理。

ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作 主成分分析直接在裁剪后的新郑市区域进行操作。 导入新郑市区域的影像subsect_xinzheng.dat，在工具箱中选择Transform——PCA Rotation——Forward PCA Rotation New Statics and Rotate工具。在弹出的对话框中选择影像数据。点击OK后出现Forward PC Parameters对话框。其中Stats X/Y Resize Factor系数用于计算统计值时的数据重采样，如果系数小于1会加 快计算速度。这里设置为默认。

historyFiresQC Earth Engine项目可通过生成数据

悬浮物质量浓度是黄河口海域重要的水质和水环境监测参数之一，直接影响着水面以下光场的分布!进而影响水体的初级生产力和水域生态环境。本文基于2011年6-7月和11-12月共计89组现场实测悬浮物质量浓度和光谱数据!分析了黄河口及其附近海域不同悬浮物质量浓度的水体光谱特征，尝试利用多种波段组合建立悬浮物质量浓度遥感反演算法。结果表明865nm波段与波段比655nm/560nm组合形式算法反演结果最优!算法相关系数R2为0.95,平均相对误差为25.65%。将算法应用于2014-2016年共7景Landsat 8 OLI遥感影像!分析了不同年份黄河口悬浮物质量浓度的时空分布特征!黄河口海域悬浮物质量浓度分布总体呈现近岸高!离岸低的特点!不同时期悬浮物质量浓度量值上有显著变化。.

探究研究区总溶解性固体（TDS）质量浓度分布，为水环境质量评价提供依据。【方法】利用2013年和2015年乌梁素海实测TDS质量浓度和遥感反射率数据，建立并检验了TDS质量浓度多元线性回归模型，将模型应用于大气校正后的Landsat-8OLI数据，分析了乌梁素海TDS质量浓度时空分布特征。【 结果】建立的多元线性回归模型均方根误差为0.455g/L，平均相对误差为13%，决定系数R2为0.594。经误差敏感性检验及区域适用性检验表明，该算法适用于乌梁素海开阔水体TDS质量浓度遥感反演。乌梁素海TDS质量浓度无明显的时间循环变化特征；中部开阔水体TDS质量浓度低；北部、东部沿岸及南部部分水域TDS质量浓度反演结果有较大误差。主要原因是北部、东部和南部受底质、藻华及沉水植被的影响较大。【 结论】建立的模型可用于乌梁素海TDS质量浓度的遥感反演。