版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。
目录 1. 概述 2.数据读取与浏览 3.工程新建与管理 4.常用工具栏的使用 4.1测距工具 4.2高度密度分割 4.3视域分析 4.4根据高度过滤点云 5.点云数据分类与信息提取 6.Quality Assurance模式 6.1添加电力线 6.2修改树木属性 7.3D Viewer操作 7.1位置保存与快速定位 7.2 3D飞行模

ENVI 5.1 FLAASH大气校正工具中新增了一些多光谱传感器类型，如：Landsat 8 OLI、Pleiades-1A、Pleiades-1B、Rasat、Spot6。支持多光谱传感器类型明细见下图1：
图1.1 ENVI 5.0与ENVI 5.1 FLAASH中支持传感器类型对比

1 打开Landsat 8数据
在这里以Landsat

资源一号02C有两台2.36米分辨率HR相机使数据的幅宽达到54km，这次获取的数据包括三个TIFF文件，*HR1.tiff和*HR2.tiff，以及分别对应RPC文件*.rpb；另外一个文件比较大的*.tiff，打开浏览发现他是HR1和HR2镶嵌的结果，而且几何位置还一样，像是做过几何处理后镶嵌的结果。据说还包括一个DEM数据，不过这里拿到的数据没有。
本文主要包括数据打开、正射校正、图像镶嵌、

报错截图如下：


解决方法：
1. 下载工具，地址：http://pan.baidu.com/s/1dDmZP53
2. 单击Start Scan，扫描系统错误。
3. 如果发现错误，单击Next，然后选择Repair Now，开始修复。
4. 重启系统生效。
5. 重新安装ENVI即可。


原网址：http://pcrepairpro13.c

ENVI5.1中整合了ENVI Classic/ENVI4.X中的感兴趣工具（ROI Tool），用于图像分类、裁剪、端元提取等处理。包含之前版本ROI Tool所有的功能，如绘制ROI：
– 几何绘制(多边形、矩形、椭圆形、线、点) 多个或一个
– 像元笔刷工具选择
– 区域增长法选择
– 像元阈值法选择
– 输入shapefile矢量的属性

灰度分割通常又称密度分割或彩色分割，应用于单波段灰度图像的分类方法。假设灰度图像上某像元值范围内表示一种物质，我们将这部分像元从图像上分离出来形成一类。可用于如植被指数、地表温度、地形等数据的分类。
灰度分割的分类方法前提是已知灰度分割区间，之后应用Raster Color Slices工具进行分割。下面从DEM数据提取特定高程区域为例介绍Raster Color Slic

see5.0机器学习规则软件是美国USGS在完成国家土地覆盖制图(NLCD)项目中开发的一个自动提取分类规则的数据挖掘工具。在使用过程中，see5.0软件的特殊格式需要和生成规则后在envi中建立决策树的复杂步骤都很复杂，针对这一问题，中科院对地观测与数字地球科学中心光学室开发了一个与envi结合的see5.0自动分类工具。
百度云下载：http://pan.baidu.com/s/1sjmE

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目录
图像镶嵌
1. 概述
2. 详细操作步骤
2.1加载数据
2.2匀色处理
2.3接边线与羽化
2.4 输出结果

1.概述

图像镶嵌，指在一定数学基础控制下把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。ENVI的图像镶嵌功能可提供交互式的方式，将有地理坐标或没有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅

天文学家可以借助于先进的太空观测仪器，对恒星进行细致观测，推进我们对宇宙的了解。不过，天体观测的历史最早可以追溯到古时候。许多文化以神秘的方式建造了各种建筑，表明它们与地球每年绕日飞行存在于关联之处。还有一些建筑显然考虑了星座和行星等天文知识。以下就是IKONOS卫星拍摄到的这些古代建筑遗迹：
　　1.英国巨石阵
 
英国巨石阵
　　矗立在英国南部索尔兹伯里平原上的巨石阵，是英国最重要、最神秘的历

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内容简介：交互式数据语言IDL有哪些新的特点值得我们期待？GRIB读取？快速高效的可视化方式？随着空间信息市场的快速发展，遥感与GIS的一体化集成也逐渐成为一种趋势和发展潮流。遥感与GIS一体化开发的关键技术有哪些，如何来实现？本讲座将通

工具说明：支持通过xml文件方式打开高分一号PMS/WFV数据后，自动更新影像定标参数（即增益、偏移和太阳辐照度）为中国资源卫星应用中心网站公布的相应信息。该工具可以免去手动编辑头文件修改定标参数的工作。

下载地址：http://pan.baidu.com/s/1dEQsM6d

安装方法：
下载解压完成后，将envi_gf1_pms_tools.sav和envi_gf1_

根据分类的复杂度、精度需求等选择一种分类器。在主菜单->Classification-> Supervised->分类器类型（如表6.1），此外还包括应用于高光谱数据的波谱角（Spectral Angle Mapper Classification）、光谱信息散度（Spectral Information Divergence Classification）和二进制编码（Bina