envi下载 csdn

### 如何在CSDN上获取ENVI遥感图像处理软件的相关资源或教程 #### 使用关键词搜索功能 为了找到与ENVI有关的内容，在CSDN首页顶部的搜索栏内输入特定关键字组合，比如“ENVI 遥感 图像 处理”，这有助于定位到更多精准的结果[^1]。 #### 浏览分类专栏 除了直接搜索外，还可以访问CSDN上的技术博客专区或者数据科学领域下的地理信息系统(GIS)板块，这里通常会有开发者分享关于ENVI使用的经验贴和技术文档。 #### 下载付费/免费资源 对于一些高质量的文章或是工具包可能需要通过积分来兑换下载权限；而对于开源项目或者是公开发布的资料，则可以直接点击页面中的链接按钮完成下载操作。注意查看每个帖子下方提供的具体说明以及作者给出的附加文件链接。 ```python # 示例：模拟浏览器行为登录并自动下载指定ID的文章附件（仅为概念展示） import requests from bs4 import BeautifulSoup def download_envi_resource(article_id): url = f"https://download.csdn.net/download/{article_id}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 假设存在一个名为'download_link'的标签用于指向实际下载地址 link_element = soup.find('a', {'id': 'download_link'}) if not link_element: print("未找到可下载链接") return file_url = link_element['href'] with open(f"{article_id}.zip", "wb") as file: file.write(requests.get(file_url).content) # 调用函数时替换为真实的资源ID # download_envi_resource('example_article_id') ```

<think>我们正在处理用户查询：“我想查找关于使用ENVI对高分二号数据进行预处理的相关资料或教程请问ENVI高分二号数据预处理教程或方法CSDN”根据提供的引用内容，我们有两个相关引用：引用[1]是关于ENVI拓展插件“焦糖计划”的，用于预处理高分系列卫星光学数据，但用户明确要求的是“高分二号”且希望是教程或方法。引用[2]是ENVI5.3高分二号多光谱影像预处理教程，直接匹配用户需求。因此，我们将重点引用[2]的内容，并适当提及引用[1]（如果用户需要更高级的自动化处理，可以推荐插件）。回答结构：1.介绍高分二号数据预处理的常规流程（基于引用[2]）。2.详细说明关键步骤（辐射定标、大气校正等）及注意事项（如数据缩放问题）。3.提供引用[1]的信息作为可选的高级自动化处理方案。注意：用户要求的是CSDN上的教程或方法，所以我们直接给出了引用[2]的教程内容，并提供了引用[1]的链接（虽然引用[1]不是专门针对高分二号，但支持高分系列，包括高分二号）。由于引用[2]没有给出具体链接，我们只能根据引用内容描述步骤。但用户如果需要，可以搜索标题“ENVI5.3高分二号多光谱影像预处理教程”在CSDN上查找。同时，根据系统指令，我们需要在回答中自然地添加引用标识。另外，根据用户要求，生成相关问题。</think>以下是针对ENVI处理高分二号(GF-2)数据预处理的详细教程和方法，结合CSDN相关资源整理： ### 高分二号数据预处理流程[^2] 1. **辐射定标** 将原始DN值转换为辐射亮度值： $$ L = Gain \times DN + Bias $$ 在ENVI中使用`Radiometric Calibration`工具，选择GF-2传感器参数。 2. **大气校正** 推荐使用`FLAASH`模块： - 输入辐射定标后的数据 - 设置GF-2波段参数（蓝:0.45-0.52μm, 绿:0.52-0.59μm, 红:0.63-0.69μm, 近红外:0.77-0.89μm） - **关键提示**：校正后数据被放大10000倍，需用Band Math转换： ```math \text{float}(b1)/10000 ``` 3. **正射校正** 使用`RPC Orthorectification`工具： - 加载RPC文件（附带在原始数据中） - 选择DEM数据（如无可用SRTM90m） - 设置输出分辨率（多光谱3.2m，全色0.8m） 4. **图像融合（可选）** 对多光谱与全色数据使用`Gram-Schmidt Pan Sharpening`融合： ```python # 伪代码流程 1. 重采样多光谱数据至全色分辨率 2. 执行Gram-Schmidt变换 3. 替换第一分量后逆变换 ``` ### 自动化处理方案[^1] 焦糖计划插件提供一键预处理： 1. 在IDL环境中调用`.sav`文件 2. 支持批量处理GF-1/2/6数据 3. 包含辐射定标→大气校正→正射校正全流程 > 插件地址：https://blog.csdn.net/desertsTsung/article/details/104456051 ### 注意事项 - 辐射定标前需检查**饱和像元值**（GF-2最大DN值4095） - 大气校正时注意设置**气溶胶模型**（中国区域推荐`Continental`） - 正射校正误差应控制在**1个像元内**