资源一号02C星传回首批成像数据-图像清晰
中国资源卫星应用中心作为02C星的数据接收、处理、质量评价和管理分发单位，在卫星上天之前已经做好万全准备，卫星数据的地面接收处理系统早已准备就绪。其中数据质量评价系统能够快速浏览海量02C数据，快速判断影像质量，及时将合格影像分发给应用单位。同时该系统基于ENVI/IDL实现了批量预处理功能，大大减少了工作人员的工作量，使得不断传回的影像能够得到及时的处理和分发。 详情请进...ENVI 5.0 Beta版本发布
2011年12月份初，ENVI 5.0 Beta版本全球开始公测。新版本采用了全新的软件界面，数据显示、图层管理、图层操作等都在一个界面下，同时保留了经典三视窗数据显示方式；功能菜单统一放在Toolbox下管理；提高了对大数据的打开和显示的速度；提供更多的流程化图像处理和分析工具；进一步完善了与ArcGIS软件的一体化性能；改进了ENVI二次开发方式，使得开发更加自动化。测试工作将持续到2012年3月份。期间，Exelis VIS公司会根据世界范围内反馈的测试报告对软件进行进一步修改与完善，预计2012年5月份（甚至更早）将会正式发布ENVI 5.0。 Beta版体验：
 ENVI 5.0 Beta 体验——全新界面 |
ENVI 5.0 Beta 体验——影像数据的显示 |
ENVI 5.0 Beta 体验——ENVI二次开发 |
ENVI SARscape 4.4正式发布
ENVI SARscape是国际知名的雷达图像处理软件。该软件架构于专业的ENVI遥感图像处理软件之上，提供图形化操作界面，具有专业雷达图像处理和分析功能。最新4.4版本已2011年12月份正式发布，SARscape 4.4的新功能主要包括：新增IDL脚本功能，可以执行一个或多个SARscape处理流程新增三维相位解缠新增PS内核改进SBAS处理新增错误处理方法
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| ENVI下基于ALOS数据的影像底图生产 | |
| E3De支持下利用LiDAR数据提取电力线信息 | |
| IDL弹出界面事件响应示例程序 | |
| IDL鼠标信息显示界面 | |
| ENVI二次开发模式下的Landsat数据读取 | |
| 环境一号小卫星数据预处理工具包 | |
| IDL编写程序启动界面 | |
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技术应用
IDL与C#混合编程技术
C# (C Sharp)是微软公司在2000年6月发布的一种新的编程语言，它是微软公司.NET windows网络框架的主角。IDL则一直是应用程序开发和科学家进行可视化与分析的首选语言。因为它功能强大，简单易学，很少的几行代码就能实现其他语言很难实现的功能，是科学数据分析、可视化表达和跨平台应用开发的高效软件和理想工具。通过IDLDrawWidget等组件提供的方法，C#可以方便灵活地集成IDL程序，轻松搭建可视化分析与处理系统的框架，快速集成IDL的可视化分析与处理功能。这样充分发挥各语言的优势，构建复杂的可视化应用与分析的系统将会变得非常方便。详情请进…
遥感应用方案
ENVI下的温度植被干旱指数计算模块
作为同时与归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)相关的温度植被干旱指数(TVDI)可用于干旱监测，尤其是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征。ENVI下的干旱监测模块——TVDI计算，是基于ENVI/IDL灵活的二次开发特征，根据TVDI模型，开发出TVDI计算功能。主要功能：NDVI-LST的散点图生成、干湿边方程的拟合、TVDI影像的计算和生成。
作为ENVI的一个功能扩展，该工具在进行TVDI计算时，可以利用ENVI对数据进行处理。该模块可以根据数据质量，选择数据范围进行处理。利用ENVI的统计工具分别计算NDVI文件和LST文件的直方图，根据直方图特征选择合适数据范围，输入即可。能够一次性地将所有需要的结果生成。输出结果包括：绘制干湿边图像、生成拟合曲线图像、TVDI结果图像。 详情请进…
遥感应用方案
HJ-1A的HSI数据应用于沿海植被环境监测
HIS是HJ-1卫星搭载的空间调制型干涉高光谱成像仪（HSI），它的成像幅宽为50 km，星下点像元地面分辨率为100 m，在工作谱段459-956nm内有115个波谱通道。平均光谱分辨率为4.32 nm，通过30度侧摆可以实现96 h 重访观测。健康植物的波谱特征主要取决于它的叶子，受其影响，健康植物的波谱特征表现如下：在可见光谱段内，植物的光谱特征主要受叶的各种色素的支配，在0.45um为中心的蓝波段和0.67为中心的红波段叶绿素强烈吸收辐射能（>90%）而呈吸收低谷。在这两个吸收谷之间（0.54um附近）吸收相对减少，形成绿色反射峰（10%~20%）；在近红外谱段内，植物的光谱特征取决于叶片内部的细胞结构。叶片的反射和投射能相近（各占入射能的45%~50%），而吸收能量很低（小于5%）。在0.74um附近，反射率急剧增加。在近红外0.74-1.3um谱段内形成高反射。
根据植被光谱特征，从HIS数据中可以计算包括大气阻抗植被指数、红边归一化植被指数、红边指数、红边位置指数、光化学植被指数、植被衰减指数、类胡萝卜素反射指数、花青素反射指数等多光谱数据无法获取的植被指数。基于这些植被指数可以分析植被生长状况、森林健康分析等。 详情请进…
用户成功案例
SARscape 的SAR技术在农林业中的应用
SAR不受天气影响，并且作物的物候状态变化引起的SAR图像上的后向散射的不同，可以测量作物的生长，如识别水稻的秧苗期、出苗期和生长期。在非洲，在非耕种的季节，那些种玉米的区域大部分都是裸露的。在耕作和种植阶段之后，依赖于土地和天气条件，玉米开始生长。一个月后，过了植物生长和繁殖阶段，在收割之前作物干燥了。特定的雷达后向散射反映了土壤性质，如粗糙度和水分含量，在早期就监测出土地的变化（如犁地，播种，和植物的出芽期）；在第二阶段（开花到干燥期），在高分辨率的SAR和光学影像上具有高的相关性：在光学影像上，反射率高代表植被的叶绿素含量高，后来在干燥阶段叶绿素降低。在SAR图像上，植物的含水量和体散射是确定高回波反射强弱的关键因素，由于植物体内水分的减少，植物在成熟期呈现低的反射率。
伍兹霍尔研究中心，是负责全球热带森林制图的机构。该机构利用MODIS、ICESAT和ALOS PALSAR传感器数据，来生产森林制图和蓄积量制图这两个关键数据。他们基于一个定制的SARscape集群解决方案，利用PALSAR全球热带15米数据，不到1个月的时间就完成了15000景影像的处理。 详情请浏览：
| SAR技术在全球/区域食品安全监测中的应用 |
SAR技术应用于农作物监测 |
SAR技术在森林资源调查中的应用 |
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