未来几年里，实时情报（Activity Based Intelligence——ABI）在国防和情报领域中将是一个热门的话题。云技术正在帮助使ABI的愿景成为现实。ABI需要将大量的信息创建一个统一的、多维的图像，图像展示了发生了什么或者一个感兴趣的区域内正在发生什么。比如社交媒体,基础地图、遥感影像、来源于图像的物质检测结果,跟踪移动目标数据包含的态势感知的、有价值的信息。当他们放在在一起分析

美国国家海洋和大气局（NOAA）以声纳、激光雷达和光学遥感为数据源，利用ENVI软件对海底环境进行探测与研究，从而得到了海底地形与栖息地信息。
ENVI与ArcGIS的一体化集成使得NOAA可以方便地将ENVI中得到的栖息地制图与其他信息导入ArcGIS中进行附加分析与应用程序的建立。
利用ENVI得到的最新的、高精度的栖息地制图，可以帮助资源管理者制定科学的规则和条例，从而保存那些濒危

ENVI中提供了功能强大的光谱分析方法，比如SMACC端元提取技术、波谱归一化处理、MNF变换的噪声分析、像元纯度分析、N维散度分析等功能，还具有二进制编码、波谱角分类、线性波段预测（LS-Fit）、线性波谱分离、光谱信息散度、匹配滤波、混合调谐匹配滤波（MTMF）、包络线去除、光谱特征拟合、多范围光谱特征拟合等高光谱分析方法。
其中，线性波谱分离即线性混合像元分解（Linear Spectral

近年来，卫星传感器发展迅速，空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率越来越高，能满足越来越多的行业应用需求，本文汇总了目前能获取的卫星影像数据的参数供大家参考，包括高分辨率影像、雷达影像、中低分辨率影像。
表1：商业光学高分辨率卫星参数一览表


表2：国产资源一号02C、资源三号卫星


表3：星载雷达系统一览表



表4：其他卫星一览表



文章来

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目录
图像几何校正
1. 概述
1.1 控制点选择方式
1.2 几何校正模型
1.3 控制点的预测与误差计算
2. 详细操作步骤
2.1 扫描地形图的几何校正
2.2 Landsat5影像几何校正

MODIS数据是著名的大尺度低空间分辨率数据源，一般用于大范围监测、宏观信息的快速提取。在MODIS数据预处理时，最常做的是几何校正。对MODIS数据进行几何校正的工具很多，诸如MCTK工具，或者直接使用ENVI提供的Georeference MODIS、Reproject GLT with Bowtie Correction等工具进行。在一些定量、半定量的监测中，诸如参数反演、植被指数计算时，需

本博客的编写环境 操作系统 Windows 8 64位，开发工具包,Windows8 SDK（内置了VS 2012Express开发工具），ArcGIS Runtime Sdk for Windows Phone 3.0。学习基础：熟悉C#语言，XAML语言。最好了解Silverlight开发（如果搞过Silverlight的同学会发现与WP开发如此的相似）。
关于 WP8 SDK与ArcGIS

讲义下载地址：http://vdisk.weibo.com/s/GkqOt
录屏下载地址：http://vdisk.weibo.com/s/GqUeN
讲座以“北京市气溶胶在线反演系统”为例详细介绍如何构建一个B/S在线遥感应用系统，包括遥感模型的构建、影像数据的管理、服务的发布、客户端开发等技术。
B/S在线遥感应用系统是将IT和GIS技术引入遥感中，可以将专业的遥感影像处

ArcGIS 10.2中的离线模式

ArcGIS 10.2提供了两种离线模式，分别称为“服务模式”和“桌面模式”。
1、服务模式
即数据被发布成要素服务，用户可从服务器上下载部分或全部的数据并保存为一个Runtime Geodatabase，用来进行离线应用；该模式适合大量用户同时工作的场景。
2、桌面模式

当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现混合像元。混合像元不完全属于某一种地物，为了能让分类更加精确，同时使遥感定量化更加深入，需要将混合像元分解成一种地物占像元的百分含量（丰度），即混合像元分解，也叫亚像元分解。混合像元分解是遥感技术向定量化深入发展的重要技术。
混合像元
地球自然表面几乎不是由均一物质所组成的。当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时，就会出现波谱混合现象，既

公开课的粉丝们，大家好！
 
刚刚过去的Esri空间信息技术开发者大会汇聚了全国GISer的目光，相比没有能够亲临现场参会的小伙伴会感到难过吧，不用难过啦~
 
因为小编将开发者大会上最受大家欢迎的两节讲座给大家制成公开课，《ArcGIS平台下的大数据挖掘》和《ArcGIS平台中的Python开发面面观》在本期公开课给大家分享！
 
大家不要谢我，我叫雷锋。
 
《ArcGIS平台下的大数据挖掘》

1. 概述
图像配准(Image Registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。ENVI自5.0开始增加了Image Registration Workflow，它是自动、准确、快速的影像配准工作流，将繁杂的参数设置步骤集成到统一的面板中，在少量或者无需人工干预的情况下能快速而准确的实现影像间的