我要评论火星遥感数据的获取与处理工具安装详解
前言
不知道有没有和我一样想做点跟火星相关的小实验的小伙伴，却被火星数据的获取和使用问题卡的头疼不已，而通过网上搜索能获得的线索偏偏少之又少。本人经过半个月不断的查阅文献，搜集资料，终于突破了这道难关。现将所有成果分享出来，供大家科研实验时参考，希望能给大家提供便利。
1.火星遥感影像数据下载网址
这里提供两个网站：
（1）image explorer：http://viewer.mars.asu.edu/viewer（个人更推荐这个）
（2）mars orbital data explorer：https://ode.rsl.wustl.edu/mars/productsearch
另外，在orbital data explorer help中，也整理了一些专门提供比较著名的火星传感器数据的网站，例如：
hirise：https://hirise.lpl.arizona.edu/
crism：http://crism.jhuapl.edu/
2.火星遥感影像数据处理工具
感觉火星遥感影像数据真的让本人对图片格式的丰富性大开眼界了，qub，qub，nav，img，img，简直是“无奇不有”了，虽然大部分数据依然以tiff格式为主流，这种格式对于涉足过遥感领域的人来说就相对很友好了，但是这些“非主流”的数据格式却经常出没于很多论文所使用的传感器数据，所以本人在这里以传感器为线索进行梳理。
（1）omega影像数据-数据格式：qub，nav
数据处理工具：omega analysis tool（oat）
官方网址链接：https://pds-geosciences.wustl.edu/missions/mars_express/omega.htm#oat
百度网盘资源：https://pan.baidu.com/s/1skr0fqhrrvmabbm7zxfh-w （提取码：fs1c）
算是“遥感大玩具”envi的扩展模组，nasa的pds网站提供了压缩包和安装向导的链接。不过因为c盘管理员权限的问题，安装向导里的最后一句idl代码，也就是下图标红的这句，极有可能因为没有管理员权限被目标文件夹拒绝访问导致失败。这里本人摸索出来了这样一个方法，分享给大家，因为这几句idl代码的目的是要靠一个oat_menu.pro脚本生成oat的菜单文件oat_menu.sav，因为我们完全可以通过更改路径的方法，避免与管理员权限这种更为复杂的问题进行直接接触。
首先将整个oat_envi文件夹移动到一个你中意的位置，然后以记事本打开其中的oat_config.cfg文件，蓝线位置就是你要更改的第一处路径（注意，截图中的路径已经被我更改过了），这个是oat的配置文件。
然后依然是上面的那五句用于生成菜单的idl代码，更改其中的第二行与第五行（特别注意第五行的蓝字），分别改为：
pref_set, ‘idl_path’, ‘+（你oat文件夹的绝对路径）\oat_envi;’+pref_get(‘idl_path’), /commit
save, filename = ‘（你oat文件夹的绝对路径）\ oat_envi \tmp\oat_menu.sav’, /routines
运行更改后的五行idl代码，将生成的菜单文件移动到envi的extension文件夹下，就搞定了。另外提一点，本人一开始安装完成，然后开了classic版本的envi却怎么找都找不到！后来才发现这家伙是在集成版的envi的display目录下。
最后的最后，omega数据建议去image explorer下载，那里同时有qub和nav文件，经oat转化就能得到可用的波段影像了。
（2）crism影像数据-数据格式：img，lbl
数据处理工具：crism analysis toolkit（cat）
官方网址链接：https://pds-geosciences.wustl.edu/missions/mro/crism.htm#tools
百度网盘资源：https://pan.baidu.com/s/11bnp9t1w4h2ijf5swov2yg (提取码：4org )
同样也是envi的扩展模组，这个就比omega容易的多了，官方的安装文档就相对良心，提供了默认和自定义两种安装方式的教程，全程跟着文档走就行（看不懂英文可以翻译器助力），大体和oat安装差不多。这里提一点打开方式，cat需要envi classic + idl的启动方式才能在envi的菜单上看到它。
（3）themis影像数据-数据格式：qub（和qub不是一回事啊喂）
这个数据格式本人是用python读取再转进envi的，这里需要gdal这个python库，安装教程参考这篇博客：。需要注意的是自己python的配置参数（具体来说就是python版本和操作系统位数），找到适配的版本再下载安装。读取代码灰常的简单：
from osgeo import gdal
import cv2
#以i01500010edr.qub数据影像为例
img = gdal.open("e:\bnu\gw\i01500010edr.qub")
#获取总波段数
img_copy = img.readasarray()
total_bands = img_copy.shape[0]
#按波段生成tiff格式影像
for b in range(total_bands):
band = img.getrasterband(b+1).readasarray()
cv2.imwrite("i01500010edr_" + str(b+1) + ".tif",band)
（4）其他传感器的影像基本都是tiff格式为主了，直接扔进envi里读取就行了。
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