IDL

本教程面向初学者，提供图像数据操作和处理的界面设计基础。包含了打开、保存图像的基本功能，以及图像操作和处理。还提供了缩小、放大等简单功能。初学者在掌握基本框架后，可以轻松编辑界面，添加自己的组件和功能。实现框架基本固定，易于理解。教程还提供了部分组件和功能实现框架，只需要按需更改相应位置即可。本教程虽仅涉及简单功能，但为初学者提供了启示，帮助其避免在编写时遇到困难。

批量 MODIS 的 AOD 数据，MAIAC_HDF2Image.pro这个 IDL 脚本真挺好用。专门针对MAIAC格式的最新数据，自动识别卫星轨道数量，提取完还能直接转成图像。对你要做可视化或进一步的场景来说，省事不少。 用 IDL 写的批脚本，逻辑清晰，速度也还不错。你只需要把 MAIAC 数据丢进去，它自己就按轨道数一个个提出来，转成 Image 图像。不用你管数据结构、不用你写循环，直接扔就行。 哦对了，如果你平时用ENVIMODIS，那个拼接重投影裁切的工具也能搭配一起用，效果更好。可以参考这篇文章：Envi 调用 MODIS Reprojection Tool 实现 MODIS

用户交互式的遥感图像裁剪脚本，RasterSubsetViaShapefile.pro挺实用的，尤其你手头有不规则的shp矢量文件的时候。它支持输出成ENVI dat或TIFF，直接拿来做后续或者建模都比较方便，适合搞影像的朋友。 基于 IDL 写的裁剪脚本，使用起来还挺丝滑。用户选择输入图像和矢量边界之后，它会自动完成裁剪并输出格式化数据。不用再手动配坐标、转格式，效率提高不少。 像大面积不规则区域时，比如要裁个河流流域、一个山区的边界，用shp画好后丢进来就能跑。你也可以输出为TIFF方便接入 GIS 系统，或者输出dat继续跑 ENVI。 顺带推荐几个相关的资源，都是干货： Mat

Matlab开发：restoreidl。此过程涉及将标量、字符串、数组和结构等变量从IDL保存文件导入Matlab工作区的操作。

信息可视化技术的发展数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）KDD是一门交叉性学科，涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等多个领域。KDD可以用在信息管理、过程控制、查询优化、科学研究和决策支持。KDD的核心技术是数据挖掘（Data Mining），它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。可视化挖掘：为了使发现知识的过程和结果易于理解和在发现知识过程

THEMIS探测器数据的重建通量传输事件可以使用以下主程序和相关子例程进行：fte_gui.m和fte_gui.fig是Matlab GUIDE图/图/布局文件。IDL代码与Matlab程序结合使用，以自动化.dat数据文件的处理和.txt元数据文件的编译。