IDL数据读取与可视化

在本节中，主要介绍了IDL提供的4中可视化方法，并以快速可视化为例，演示了动态方程、红心、泰森多边形、Game2048等有趣的例子。然后又演示了使用3种可视化方法显示遥感分类图像的关键技术，对比了3种可视化方法的特点和适用范围，旨在体验快速可视化的易用性和高效性。最后以一个完整的多普勒雷达数据读取与可视化为例，介绍IDL中数据读取、二三维、体数据显示的优势。

图：IDL提供的快速可视化函数

图：几个有趣的可视化例子

图：多普勒雷达数据读取与可视化

ENVI遥感二次开发技术

再次介绍了ENVI 5.1提供的全新的面向对象开发模式。简单演示了如何使用IDL控制ENVI进行图像的读取、显示与对比等操作。

主要介绍了程序控制、数据控制、显示控制、事件处理和图像处理等内容。在事件处理中演示了利用IDL和ENVI提供的API实现魔术棒功能，很快提取河流、溢油范围等。在图像处理中对比了ENVI Classic中的*_Doit和ENVI 5.1中的ENVITask。

图：利用ENVI/IDL实现魔术棒功能

最后以三个实例展示了ENVI遥感二次开发技术的优势，分别为分幅裁剪、图像镶嵌批处理、混合像元分解扩展补丁。并详细介绍了每一个实例的实现过程、调用的ENVI/IDL函数接口等，以及从这些实例中能够学习到的知识。

图：利用ENVI/IDL实现的分幅裁剪功能

图：完全约束最小二乘法混合像元分解扩展补丁

ENVI Services Engine 并行任务开发

ENVI Services Engine不只是能够建立Web遥感和云遥感系统，我们同样可以利用其并行计算能力，提高我们的工作效率。本节以投影转换为例，介绍如何利用ENVI Services Engine开发并行任务，主要是进行数据分块并行处理，最后进行镶嵌即可。

图：基于ESE的并行任务示意图

测试效率如下：

• 测试环境：Linux集群，4 Workers

• 测试数据：GF-1 WFV 宽幅数据镶嵌结果，16m分辨率，26.5G。

测试结果：

• ENVI处理时间：3.28小时

• ESE 处理时间：1.4小时。其中，投影转换耗时34分钟，镶嵌耗时50分钟。