基于IDL与ENVI二次开发的遥感系统开发方法
### 基于IDL与ENVI二次开发的遥感系统开发方法 #### 1. 开发平台概述 本文探讨了几种遥感系统的开发平台及其开发方式,并对其进行了对比分析,最终选择了IDL(Interactive Data Language)与ENVI(Environmental Systems Research Institute View)相结合的方式进行遥感系统的二次开发。 #### 2. 平台对比分析 ##### 2.1 GDAL **GDAL (Geospatial Data Abstraction Library)** 是一个免费开源的库,支持多种地理空间数据格式的读写操作。其优点包括: - **兼容性强**:几乎支持所有遥感领域中的栅格影像格式。 - **跨平台**:可在Windows、Linux、MacOS等多种操作系统上运行。 - **免费开源**:降低了开发成本,便于学习和二次开发。 - **社区活跃**:拥有庞大的用户群和活跃的技术支持社区。 然而,GDAL也有一些局限性,例如: - **界面缺失**:主要作为命令行工具使用,对于非技术背景的用户不够友好。 - **高级功能有限**:在高级分析方面不如专用的遥感软件强大。 ##### 2.2 ERDAS **ERDAS**(Earth Resources and Data Analysis System)是另一款广泛使用的遥感图像处理软件,提供全面的数据管理、分析和可视化功能。它的特点包括: - **强大的图像处理能力**:提供了丰富的图像处理算法。 - **成熟的二次开发接口**:支持多种编程语言进行定制开发。 - **商业化产品**:拥有良好的技术支持和服务体系。 但ERDAS也存在一定的缺点: - **成本较高**:作为商业软件,购买和维护成本相对较高。 - **学习曲线陡峭**:对于新手来说,掌握其全部功能需要较长的学习时间。 ##### 2.3 ENVI **ENVI** 是一款专门用于遥感图像处理和分析的软件,被广泛应用于科学研究和工程实践中。它的优势在于: - **高度专业化的遥感工具集**:提供了广泛的遥感分析工具和技术。 - **灵活的二次开发环境**:支持IDL编程语言,方便用户根据需求定制功能。 - **强大的社区支持**:拥有活跃的用户群体和丰富的在线资源。 尽管如此,ENVI也有一些局限性: - **依赖IDL**:对于不熟悉IDL的用户来说,存在一定的学习障碍。 - **特定领域的侧重**:相较于其他平台,在某些非遥感领域可能不太适用。 #### 3. IDL与ENVI二次开发 综合考虑各种因素后,本文选择了IDL与ENVI结合的方式进行遥感系统的二次开发。IDL是一种高性能的科学计算语言,特别适用于图像处理和数据分析,而ENVI则为遥感图像处理提供了强大的平台支持。 通过这种方式,开发者能够利用IDL的强大计算能力和ENVI丰富的遥感工具集来开发高效、可靠的遥感应用系统。此外,IDL还提供了图形用户界面(GUI)的支持,使得开发出的应用程序更加用户友好。 #### 4. 实现过程 在选定IDL与ENVI的组合后,开发过程主要包括以下几个步骤: 1. **需求分析**:明确系统的目标和功能需求。 2. **设计阶段**:规划系统的架构和功能模块。 3. **编码实现**:使用IDL编程语言编写代码,调用ENVI的API进行图像处理和分析。 4. **测试与优化**:对开发出的应用程序进行测试,确保其稳定性与准确性。 5. **部署与维护**:发布应用程序,并根据用户反馈进行后续维护和升级。 #### 5. 结论 IDL与ENVI相结合的方式为遥感系统的开发提供了一个高效、灵活的解决方案。通过这一平台,不仅可以实现科研成果的有效集成,还能促进遥感技术的实际应用和发展。对于从事遥感行业的研究者而言,这是一个值得推荐的选择。
- zxdestiny2012-10-24简单看看可以,没啥用处
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