ENVI 5.3汉化教程（向上兼容）提示：此教程用的是官方的方法，非第三方的插件 此办法仅适用于ENVI5.3以上的版本前言ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、
在当今的IT行业，深度学习的应用范围越来越广泛。其中，ENVI软件在处理遥感图像和地理空间分析方面具有显著优势。然而，随着需求的变化和技术的发展，越来越多的用户希望将深度学习技术集成到ENVI软件中以拓展其功能。
### 背景定位
随着遥感技术的快速发展，用户期望通过ENVI软件实现更复杂的图像分析和模型训练。这一需求推动了ENVI与深度学习框架的集成。然而，在最初的尝试中，用户发现进行深度学
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ENVI产品简介与入门 1. ENVI5.1您首先需要知道 2. ENVI安装目录结构 3. &
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2023-08-02 10:26:03
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目录图像自动配准1. 概述2. 详细操作步骤2.1 相同分辨率影像的图像配准第一步：选择图像配准的文件第二步：生成Tie点2.2 不同分辨率影像的图像配准 1 概述 经常在实际数据生产中会遇到，同一地区的图像或者相邻地区有重叠区的图像，由于几何校正误差的原因，重叠区的相同地物不能重叠，这种情
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2024-01-23 20:58:47
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# 如何实现深度学习环境（Deep Learning Env）指南
## 1. 引言
在现代机器学习与深度学习领域，创建一个适合的开发环境至关重要。本文将帮助初学者理解如何搭建深度学习环境（Deep Learning Env）。整个流程将被清晰地分解成几个步骤，并提供详细的代码示例和注释，以便您轻松上手。
## 2. 流程步骤
以下是创建深度学习环境的一系列步骤：
| 步骤
吴恩达deeplearning.ai深度学习课程的空白作业，包括深度学习微专业五门课程的全部空白编程作业，经多方整理而来。网上找来的作业好多都是已经被别人写过的，不便于自己练习，而且很多都缺失各种数据文件，找起来费时费力。 由于上传文件大小有限制，所以我把需要用到的一些比较大的数据文件放到了百度云，并在相应作业的 readme-by ccg.txt 进行了说明并放上了我相应百度
ENVI5.3于2015年8月3日正式发布。在ENVI5.3版本中，支持更多的传感器和数据格式，新增和改进图像处理算法，更加人性化操作界面，面向对象特征提取工具FX整合激光雷达处理功能，与ArcGIS一体化集成，全新的摄影测量扩展模块，更方便快捷ENVI二次开发。ENVI5.3主要有以下几个方面的改进：传感器和数据格式图像处理和界面改进FX集成激光雷达处理功能全新的摄影
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2024-03-10 08:33:03
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目 录时空分析工具1 概述.2 详细操作步骤第一步：构建时序数据第二步：查看时序数据1 概述时空序列数据（这里我们简称为时序数据）对我们来说是非常有用的。通过遥感图像构建的时序数据，我们可以很方便的获取某一区域不同时间的变化信息（比如：城市扩张
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2023-08-27 17:28:09
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ENVI 5.2于2014年10月15日正式发布。在ENVI 5.2版本中，支持更多传感器和科学数据格式，原生支持国产卫星，新增时空分析和地理动态视频工具，全新NNDiffuse融合算法，64种实用光谱指数，与ArcGIS一体化集成，更方便快捷ENVI二次开发。主要改进如下几个方面：传感器和数据格式图像
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2024-07-30 19:24:53
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视频教学：
【ENVI】RS实验 实验一 ENVI软件的安装与认识一、实验目的1、学习ENVI软件的安装。2、初步掌握ENVI遥感处理软件的操作与使用。二、实验内容1、下载ENVI5.3遥感处理软件，了解试用版的安装过程。2、参考ENVI遥感处理软件手册熟悉软件的操作和使用。三、操作手册参考《ENVI遥感图像处理方法（第二版）》。图1 ENVI遥感图像处理方法（第二版
利用envi与arcmap/arcgisPro制作一张植被覆盖指数专题地图（地图学作业）前言数据准备利用envi进行数据处理Lc8数据的打开辐射定标图像裁剪大气校正Band Math获取NDVI计算植被覆盖指数ArcMap or ArcGIS Pro成图导入tif文件并将其可视化前言本篇文章是作者的第一篇文章，对于软件的使用和对专业知识的了解都很浅薄，作为遥感专业的入门级玩家，我认为发布一篇博客来
IR-MAD介绍MAD（Multivariate Alteration Detection）算法是由Allan Nielsen提出的，其数学本质主要是多元统计分析中的（Canonical Correlation Analysis）CCA以及波段差值运算，但该算法仍然不能完全改善目前多元遥感影像处理中的局限性，所以Morton Canty和Allan Nielsen在MAD算法的基础上，结合EM算法
在当今快速发展的技术环境中，深度学习已逐渐成为很多企业提高业务效率的关键。那么，在使用 ENVI 进行深度学习时，如何提升效率是一个亟待解决的问题。我们在实施过程中遇到了一些挑战，接下来就详细介绍这些问题的背景、错误现象及解决方案。
## 问题背景
随着数据分析需求的不断增加，深度学习的使用范围持续扩大。ENVI 作为一款强大的地理信息系统，积极运用深度学习提高图像处理的自动化程度。然而，在实
# 深度学习在ENVI中的应用
近年来，深度学习技术在遥感数据处理、图像识别等领域得到了广泛的应用。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款专注于遥感图像处理的软件，它集成了强大的深度学习工具，能够帮助用户更好地分析和理解地理空间数据。本文将简要介绍ENVI中深度学习的基本概念以及如何使用Python进行深度学习模型的训练和应用。
## ENVI中
原创
2024-09-24 04:59:24
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在本篇博文中，我将详细记录如何解决“ENVI深度学习手册”相关的问题。这是一项复杂的任务，但通过清晰的步骤和结构化的指导，我们可以有效地应对挑战。本文将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用六个部分，以帮助用户全面理解和应用ENVI深度学习功能。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，我们需要确保环境满足以下软硬件要求：
| 需求 | 具体说
想要解决“envi 深度学习 titles”的问题，首先我们得理解一下这个问题的背景。在现代深度学习领域，标题的拟定直接影响到研究成果被人注意的程度。此过程需要考虑到内容的精准性与吸引力，因此我们需要一个结构化的方法来生成有效的标题。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[收集关键词]
B --> C{构建标题策略}
C -->|利用情感
一、研究背景近几年来我国持续发生干旱，严重影响我国农业发展，给我国国民经济带来巨大损失。为防范旱灾而进行的土壤水分监测一直是人们关心的问题。遥感技术具有宏观、快速、动态、经济的特点，可以代替常规的监测方法，实现大面积、动态监测。因此，近几年来利用遥感的进行干旱监测是一个研究和应用的热点。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
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2024-08-09 18:27:59
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ENVI Deep Learning 1.1.2正式发布，适配ENVI 5.6。训练模型工具新增应用增强（Augmentation）的选项，可以扩充训练样本数据，提高训练和提取精度。系统要求ENVI Deep Learning 1.1.2 使用 TensorFlow 1.14 和 CUDA 10，这两者均已包含在安装包中。ENVI Deep Learning 对软硬件有一定的要求，具体如下：NVI
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2023-11-02 22:09:11
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# 在Envi环境中安装深度学习
深度学习是当前人工智能领域的重要组成部分，而在Envi环境中进行深度学习实验，能够帮助我们快速实现各种功能。本文将教会你在Envi环境中安装深度学习所需的步骤。
## 整体流程
下面是安装深度学习的整体流程图：
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| 步骤 | 描述 |
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## 如何实现“envi 深度学习模块”
在现代深度学习的发展中，ENVI是一个广泛用于遥感图像处理和分析的平台。本文将带你一步一步地实现一个简单的ENVI深度学习模块的构建。
### 一、整体流程
为了让小白开发者更好地理解，我们将整个过程分为几个清晰的步骤，具体的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
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