### 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。
