最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF Rotation）工具用于判定图像数据内在的维数（即波段数），分离数据中的噪声，减少随后处理中的计算需求量。MNF本质上是两次层叠的主成分变换。第一次变换（基于估计的噪声协方差矩阵）用于分离和重新调节数据中的噪声，这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。第二步是对噪声白化数据（Noise-whitened）的标准主成分变换。为了进一步进行波谱处理，通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数。
批量处理LAADS网站下载的MOD021km数据，利用暗目标方法反演气溶胶光学厚度。 基于ENVI/IDL实现对MOD021KM数据的辐射校正、几何校正、合成剪裁、云检测、角度数据校正剪裁、气溶胶反演等操作的流程化批量处理。
本模块是实现在遥感影像中，针对特定的定位点，直接提取其DN值。首先读取经纬度信息，然后将经纬度信息依照遥感影像IDL的读取规则进行行列号转换，最后利用行列号对影像点进行信息的提取，本程序可实现批量，批量读取，批量导出。
该代码利用高低时间分辨的遥感数据（MODIS和Landsat）融合构建高时空分辨率的数据
通过选择evf文件，在ENVI+IDL中实现遥感影像的批量裁剪,方便快捷，针对处理多时段的遥感影像，可以根据自己需要做对应的修改。
MODIS11数据拼接,同一时间，相邻区域，MODIS11A2数据进行拼接，需要输入文件所在路径，输出文件路径，
用于温度反演的一些算法，比较实用，用idl开发，对于遥感有兴趣的朋友可以看一看，算法不多，比较适合idl的初学者练手。idl就像是一门冷门武器，你掌握好了会有意想不到的收获
IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测IDL批量进行modis的云检测
利用相似性像元的数据融合方法去除遥感影像上云的影响
优秀的IDL可视化源代码，可以用来创建完整功能的GUI界面，包括文件的输入输出、读取数据、图像处理、制图、以及做一些个性化开发，可以用作工作学习的开发参考
栅格数据之间的相关性分析(相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。)
此程序是用IDL语言编写，在IDL平台编译器上直接运行，选择输入路径和保存路径。输入数据为二值图文件，格式为ENVI支持的格式。主要是去除二值图中一定面积的碎斑，可以指定碎斑的像元数量，此程序不影响其他的斑块形态。主要用于遥感提取二值结果的后处理。
PM2.5读取，从原始站点小时数据进行提取，同时筛选。之后计算PM2.5的日变化，相关性，平均值。提取modis aod的对应站点的数据，和地面PM2.5站点数据匹配，进行相关性分析。得到一个完备的数据集，分析四个季节的PM2.5变化。
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