1-ENVI基础知识2-影像预处理基础3-自定义坐标系4-MODIS几何校正5-地形图的几何校正6-几何校正(RapidEye几何校正)7-TM图像与SPOT图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类18-快速制图19-三维可视20-基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例）21-正射校正22-正射校正（选择控制点QB校正）23-RapidEye正射校正24-构建RPC正射校正（BuildRPC）25-图像自动配准26-基于专家知识决策树分类27-决策树自动阈值分类28-面向对象图像分类(城市信息提取)29-面向对象耕地信息提取30-基于立体像对的DEM提取31-DEM分析与应用32-遥感动态监测33-林冠状态遥感变化监测34-森林砍伐监测35-耕地信息变化监测36-雷达图像基本处理37-高光谱基础38-传感器定标和大气校正39-快速大气校正40-波谱库浏览与建立41-植被识别42-矿物识别43-基于波谱沙漏工具的矿物识别44-植被指数计算和分析45-波段运算（bandmath）46-ENVI的二次开发47-IDL简介48-遥感与GIS一体化
2025/2/19 18:06:16
251KB
1
：提出一种反演晴空地表反照率快速稳健的新算法———混合算法。
该方法首先利用双参数模型函数确定正则参数的初始值，然后由基于Ｍｏｒｏｚｏｖ偏差原则的高阶收敛算法确定正则参数，继而通过Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化手段来反演ＢＲＤＦ模型。
从ＰＯＬＤＥＲ－３／ＰＡＲＡＳＯＬ ＢＲＤＦ数据库中任意挑选不同覆盖的地表像元测量数据，与ＭＯＤＩＳ全反演法结果作比较，对比较结果给予了讨论；
最后选择天津市地区的卫星图像进行反演实验，并就反演结果给出了误差分析和算法模型的评价。
该方法首先利用双参数模型函数确定正则参数的初始值，然后由基于Ｍｏｒｏｚｏｖ偏差原则的高阶收敛算法确定正则参数，继而通过Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化手段来反演ＢＲＤＦ模型。
从ＰＯＬＤＥＲ－３／ＰＡＲＡＳＯＬ ＢＲＤＦ数据库中任意挑选不同覆盖的地表像元测量数据，与ＭＯＤＩＳ全反演法结果作比较，对比较结果给予了讨论；
最后选择天津市地区的卫星图像进行反演实验，并就反演结果给出了误差分析和算法模型的评价。
2025/1/27 1:01:39
1.92MB
1
MODIS数据是以一种新型的投影方式，正弦投影组织的。
这种投影方式，尚未被广泛采用，MRTtools可以把正弦投影转换为我们熟悉的投影方式！
这种投影方式，尚未被广泛采用，MRTtools可以把正弦投影转换为我们熟悉的投影方式！
2025/1/13 12:52:06
899KB
1
描述sentinelhubPython软件包允许用户发出OGC（WMS和WCS）Web请求，以在您的Python脚本中下载和处理卫星图像。
它支持Sentinel-2L1C和L2A，Sentinel-1，Landsat8，MODIS和DEM数据源。
该软件包还支持从AmazonWebService获取数据。
它可以使用Sentinel-2L1C图像提供来自公共存储桶的数据，也可以使用Sentinel-2L2A图像提供请求者支付的存储桶。
如果指定了下载的数据，则可以ESA.SAFE格式存储（支持所有类型的.SAFE格式）。
安装该软件包需要Python版本＞=3.6并已安装C/C++编译器。
该软件包在PyPI软件包管理器上可用，并且可以与$pipinstallsentinelhub--upgrade或者，可以从conda-forge渠道将软件包与Conda一起安装condainstall-cconda-forgesentinelhub要手动安装软件包，请克隆存储库并$pythonsetup.pybuild$pytho
它支持Sentinel-2L1C和L2A，Sentinel-1，Landsat8，MODIS和DEM数据源。
该软件包还支持从AmazonWebService获取数据。
它可以使用Sentinel-2L1C图像提供来自公共存储桶的数据，也可以使用Sentinel-2L2A图像提供请求者支付的存储桶。
如果指定了下载的数据，则可以ESA.SAFE格式存储（支持所有类型的.SAFE格式）。
安装该软件包需要Python版本＞=3.6并已安装C/C++编译器。
该软件包在PyPI软件包管理器上可用，并且可以与$pipinstallsentinelhub--upgrade或者，可以从conda-forge渠道将软件包与Conda一起安装condainstall-cconda-forgesentinelhub要手动安装软件包，请克隆存储库并$pythonsetup.pybuild$pytho
2024/5/17 5:16:28
47.78MB
1
本程序使用FLAASH接口，利用IDL实现了MODIS数据的大气校正，压缩包内包含数据以及完整代码，代码在ENVI5.3SP1以上版本运行
2024/4/10 21:06:27
4.22MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB