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Thu, 27 Dec 2018Totally 70 papersInteresting:荧光显微镜数据集FMD,提供了包含12000张真实荧光显微镜的照片。主要用于解决显微镜中噪声特别是泊松噪声的问题。研究人员提供了原始数据和不同张图片平均得到的不同噪声水平的图像，其中基准图像利用了50张噪声图像平均得到。研究人员使用了VST based的算法和深度学习算法Dn
## 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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杜会建本次讲座内容主要包含两部分。第一部分为ENVI开发技术的介绍；第二部分以一个真实项目为例，介绍了企业级Web遥感系统中图像处理服务的开发，以及涉及到的一些关键技术。第一部分：遥感开发技术老生常谈的内容了，可是又不能避而不谈。每次应该都有新同学来参加ENVI专场，有必要相对系统的介绍一下。关键技术还是ENVITask、虚拟栅格的调用，以及自定义ENVITask的写法。自定义ENVITask已经
ENVI5.5.3/IDL8.7.3于2020年2月正式发布。在ENVI 5.5.3版本中，改进了一些更人性化的工具和设置，如主界面右下角显示文件的基本信息、可以更改窗口背景颜色等；帮助我们在ENVI中创建高质量的报告，包括增强注记和特征计数工具、将处理结果等要素构建PowerPoint模板等；提供一些新特性，包括新增 Quick Mosaic工具、Thematic Change工具、矢
新的评价方法中的植被覆盖指数：评价区域（市、县）单位面积归一化植被指数（ NDVI），采用MODIS卫星的 MOD13 的 NDVI 数据，详见2015年版生态环境状况评价技术规范（HJ 192-2015） 新标准要求利用5-9月份MODIS的MOD13的NDVI数据计算植被覆盖指数，MODIS传感器搭载在AQUA
更新记录20211208 修复导致高版本ENVI（比如5.6.1）无法启动的BUG。20151224 修复BUG一枚，当矢量属性与统计结果名称有冲突时报错的问题，错误信息如下：博文（）介绍了如何利用ENVI进行植被覆盖指数的计算工作，建议先浏览此博文了解具体操作流程。从预处理到统计结果，中间流程较多，且重复操作较多，为了提高工作效率，特地编写专门实现植被覆盖指数的计算工具。
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2024-05-19 08:14:59
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为扬尘治理和保护环境，城市的裸露地表、易扬尘物料等要求覆盖防尘网。防尘网一般由聚乙烯材料制作的网状物，颜色主要为黑色和绿色。本文介绍利用遥感影像和ENVI深度学习工具快速提取防尘网覆盖信息，数据和处理环境如下：数据源：标准景高分二号3.8米4波段多光谱数据，16bit 处理软件：ENVI5.5.2+ENVI Deep Learning深度学习模块，软件试用可访问：http://blog.
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2024-10-08 10:06:44
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# 使用ENVI深度学习模块进行植被分类
随着遥感技术的发展，越来越多的科学家和研究者开始运用深度学习的方法来提升植被分类的精度。ENVI作为一款强大的遥感图像处理软件，提供了深度学习模块，使用户能够更加方便地进行植被分类。本篇文章将深入探讨如何利用ENVI深度学习模块进行植被分类，并通过代码示例帮助大家更好地理解。
## 什么是植被分类？
植被分类是遥感领域中的一项重要任务，旨在通过分析遥
ENVI5.3高分六号影像预处理教程插件支持说明流程1. 多光谱影像1.1 辐射定标1.2 大气校正FLAASH Setting Guide 自动获取需要的参数FLAASH大气校正1.3 正射校正2. 全色影像2.1 辐射定标2.2 正射校正3. 融合结语 插件支持ENVI app store安装教程需要安装两个插件：FLAASH参数向导与国产卫星支持插件点击安装即可，安装后需要重启ENVI才可
注：产品于4月份正式发布，试用请浏览：ENVI发布新的产品：ENVI Deep Learning Module，即ENVI深度学习模块。ENVI Deep Learning Module是面向空间信息从业者，基于深度学习框架（TensorFlow）开发的遥感图像分类工具。它具备算法成熟，界面友好，操作便捷等特点。让空间信息从业者不需要深度学习和程序开发等背景知识就能轻松上手，从而完成建筑物、道路、
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2024-03-12 10:43:19
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今天看一C#开源工程的源代码觉得很不习惯，因为作者是使用C++ coding style组织代码的, VS只有自动格式单个文件代码的功能(Edit -> Advanced -> Format Document)， 没有自动格式整个工程的选项， 没办法，只能自己动手写个宏了。 首先打开Marcos Explorer ( Tools -> Marcor
PART1: SARscape中导入外部GCP点用于轨道精炼在SAR处理时，有时会加入GCP点文件，SAR处理中用到的控制点分为两类：用于校正地理位置的几何控制点（Geometry GCP）和用于轨道精炼的控制点（Refinement GCP）。轨道精炼控制点在以下处理步骤使用：InSAR/DInSAR处理工作流：/SARscape/Interferometry/Phase Processing/
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2024-09-12 14:42:29
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ENVI 5.1提供的二次开发API较5.0有了新的改进。更加突出体现面向对象和类的概念。本文主要介绍ENVI 5.1新增无缝镶嵌工具提供的API。我们知道，ENVI 5.0及之前版本的镶嵌工具为Georeference Mosaic，提供的接口为Mosaic_DOIT，但是没有公开匀色、羽化等实用的关键字接口，只能进行忽略值的设置。ENVI 5.1更新的无缝镶嵌工具，提供了对应接口——ENVIM
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2024-06-17 10:51:06
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九、Deep learning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，的都每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽
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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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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# 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
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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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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