envi下载 csdn

envi是一款功能强大的遥感软件，常用于地理信息系统和环境科学领域。而csdn是一个知识分享平台，提供各种技术文章和资源下载。在这个问题中，我们讨论的是如何在envi中下载csdn中的资源。

首先，我们需要在csdn网站上找到我们想要下载的资源。无论是技术文章、代码示例还是数据集，我们都需要确保它们在csdn上是可供下载的。

接下来，我们打开envi软件，并点击菜单栏中的“文件”选项。选择“下载数据”(Download Data)。在弹出的对话框中，我们可以看到多个提供下载的数据源。

在数据源列表中，我们可以找到一个叫做“csdn”的选项。点击这个选项，然后点击“搜索”按钮。这样，envi将会在csdn上搜索与我们关键词相匹配的资源。

搜索结果将显示在envi软件的窗口中。我们可以浏览结果，找到我们想要下载的资源。一旦我们找到了合适的资源，只需点击资源名称旁边的“下载”按钮，envi就会开始下载该资源。

下载完成后，我们可以在envi的工作空间中找到下载的资源。我们可以按照需要使用这些资源，进行遥感数据分析、地理信息处理或其他操作。

需要注意的是，下载csdn资源可能需要我们有一个csdn账号，并且有足够的权限来进行下载。此外，csdn的资源也可能存在下载限制，例如每天仅限下载一定数量的资源。

总之，envi下载csdn资源可以为环境科学和地理信息系统领域的研究者和专业人士提供方便和便捷的数据获取途径。通过使用envi的下载功能，我们可以轻松地从csdn平台上获取所需的技术资源，以支持我们的工作和研究。

相关问题

envi5.3下载deeplearning

抱歉，引用提到的ENVI版本是ENVI5.6.3，而不是ENVI5.3。此外，ENVI Deep Learning版本为V2.0。这个版本的ENVI增加了新的传感器支持、机器学习工具包、矿物和植被光谱指数等功能。同时，还新增和更新了ENVI工具箱中的工具，并提供了新的保存和恢复功能的工具设置。另外，JP2文件格式的性能也得到了增强。

所以，如果您想下载包含深度学习功能的ENVI版本，您应该寻找ENVI5.6.3以及对应的ENVI Deep Learning V2.0工具。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [TGRS2020/云检测：Deep Matting for Cloud Detection in Remote Sensing Images深度抠图在遥感图像云检测中...](https://blog.csdn.net/ssshyeong/article/details/127889144)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [ENVI5.6 安装教程，新手入门（超详细）附安装包和常见问题](https://blog.csdn.net/m0_56729804/article/details/130154251)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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csdn envi影像数据阈值分割提取水体

CSDN Envi是一种专业的影像数据处理软件，它可以用于阈值分割提取水体。水体是地球表面上的一种重要特征，通过使用合适的阈值分割算法，我们可以从遥感影像中提取出水体区域。

在CSDN Envi中进行水体提取的过程通常包括以下几个步骤：

1. 数据导入：将遥感影像数据导入到CSDN Envi软件中。这些影像可以是来自卫星、航空或无人机等传感器获取的多光谱或高光谱影像。

2. 预处理：在进行阈值分割之前，通常需要对影像进行一些预处理操作，例如大气校正、影像配准、去除云状物等。

3. 波段选择：选择适合水体特征提取的波段组合。通常选取的波段包括绿色、红色和近红外波段，因为水体在这些波段中表现出较高的反射率。

4. 阈值分割：使用CSDN Envi中的阈值分割算法，根据像素值的灰度差异将水体与其他地物(如陆地、建筑物等)分割开来。阈值的选择很关键，可以根据实际场景和经验进行调整。

5. 后处理：根据实际需要，对提取的水体区域进行一些后处理操作，如去除小面积的噪点、填充空洞、边界平滑等。

通过以上步骤，我们可以在CSDN Envi中实现水体的阈值分割提取。这样就可以更好地分析和监测水体的空间分布、变化情况。