在CSV格式数据的读取方面，印度松树数据是一个由AVIRIS传感器在印第安纳州西北部采集的场景，包含145x145像素和224个光谱反射带，波长范围从0.4到5×10^（-6）米。该数据集包含农业和森林植被等场景，以及道路、铁路等人工结构。通过去除特定吸水区域的谱带，我们可以减少数据量并提高分析效率。
Transform：图像变换工具，让你的数据在不同数据空间转换，例如图像融合、增强和ENVI/TC变换。Filter：滤波功能包括卷积、形态学、纹理分析、自适应滤波和傅立叶变换，用于精细数据处理。
与ERDAS和PCI不支持HDF相比，ENVI可以直接读取TM的HDF文件，其支持的栅格数据和矢量数据格式种类也多于其他软件，但ENVI对光谱图像的色彩匹配能力较弱。
在数据处理上，PaddleRS特别关注遥感数据的处理需求，包括支持多种格式的影像读取，以及针对遥感图像多时相和高光谱的特殊处理方法。为了解决大幅面遥感影像的处理难题，PaddleRS引入了内存高效的滑窗推理和四叉树索引切片技术。
RSDARS 基于深度学习技术，能够自动提取遥感数据中的特征信息。它能够处理多源遥感数据，包括高光谱、SAR 等多种类型的数据，从而实现对于复杂场景下的遥感数据的全面分析与理解。此外，RSDARS 还支持数据的可视化和交互式分析，为用户提供更为便捷的数据处理与分析工具。
1、高光谱影像的谐波分析以离散像元为处理单元，下面以单个像元点的变换过程简述其原理。
2、高光谱遥感的巨大内涵和独特之处在于它可以从数据的高维空间特性入手，基于地物本身的物理属性，进行更有效的目标探测和分类处理。基于此，近年来发展了很多目标探测算法。
3、以实验区AVIRIS高光谱影像像元点为计算单元，取h＝0，L＝137，根据式（3）中计算谐波余项A0/2；取h＝1，2，3；L＝137，根据式（2）、式（3）计算影像谐波分析的1～3次谐波振幅C1～C3和谐波相位Φ1～Φ3。
4、因此，绝大部分多光谱遥感数据处理分析方法，仍然可用于高光谱数据；另一方面，成像光谱技术具有与多光谱技术不一样的技术特点，即高光谱分辨率、超多波段（波段1000，通常为100～200个左右）和甚高光谱（Ultra Spectral）分辨率（波段1000，主要用于探测大气化学成分）的海量数据。
波段不同：高光谱的波段较多，谱带较窄（比如hyperion 有242个波段，带宽10nm）；多光谱相对波段较少（比如ETM+，8个波段，分为红波段、绿波段、蓝波段、可见光、热红外（2个）、短波红外和全波段）。分辨率不同：在高光谱图像中具有更高水平的光谱细节可以提供看不见的更好的能力。
高光谱遥感和多光谱遥感的区别如下：高光谱的波段较多，普带较窄。（Hyperion有233~309个波段，MODIS有36个波段）多光谱相对波段较少。如ETM+，8个波段，分为红波段，绿波段，蓝波段，可见光，热红外，近红外和全色波段。
高光谱遥感：高光谱遥感具有相对较高的光谱分辨率，即每个光谱波段的带宽相对较窄。这意味着在每个波段上获得的光谱信息更加细致，可以捕捉到更多的光谱特征。
处理流程分为几个步骤：首先，通过File菜单打开GeoTIFF格式的EO1H1230322013121110PZ_MTL_L1T.TXT文件。接着，进行辐射定标，调整Radiometric Calibration面板设置，以确保数据准确。完成辐射定标后，利用FLAASH大气校正模块进行大气校正，增强影像的细节对比。通过比较辐射校正前后的波谱曲线，观察效果。
Hyperion高光谱数据经过斑点去除、回波纠正、背景去除、辐射纠正、坏像元恢复以及图像质量检查等一系列处理过程，用户拿到的数据应该不再有坏像元或条纹，但实际上却仍然存在，在进行图像应用之前，必须对图像进行预处理，纠正不正常的像元。
国外商业遥感图像处理系统，相继增加成像光谱数据处理模块，其中具有代表性的有RSI公司的ENVI，PCI Geomatics公司的PCI，MicroImages公司的TNTmips等。 3 国内高光谱遥感技术发展现状 我国紧密跟踪国际高光谱遥感技术的发展，并结合国内不断增长的应用需求，于20世纪80年代中后期着手发展自己的高光谱成像系统。
ENVI是美国RSI公司开发研制的一套功能齐全的遥感图像处理系统，对高光谱数据具有强大的处理能力，IDL语言为用户提供了良好的二次开发环境。与ERDAS和PCI不支持HDF相比，ENVI可以直接读取TM的HDF文件，其支持的栅格数据和矢量数据格式种类也多于其他软件，但ENVI对光谱图像的色彩匹配能力较弱。
