ENVI5.1有哪些主要的功能模块

①大气校正模块（Atmospheric Correction）-----校正由大气气溶胶等引起的散射和由于漫反射引起的邻域效应，消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，同时可以进行卷云和不透明云层的分类。

②立体像对高程提取模块（DEM Extraction）-----可以从卫星图像或航空图像的立体像对中快速获得DEM数据，同时还可以交互量测特征地物的高度或者收集3D特征并导出为3D Shapefile格式文件。

③ 面向对象的空间特征提取模块（ENVI EX）-----根据图像空间和光谱特征，从高分辨率全色或者多光谱数据中提取特征信息。包含了一个人性化的 *** 作平台、常用图像处理工具、流程化图像分析工具、面向对象特征提取工具(FX)等。

④ 正射校正扩展模块（Orthorectification）-----提供基于传感器物理模型的图像正射校正功能，一次可以完成大区域、若干景图像和多传感器的正射校正，并能以镶嵌结果的方式输出，提供接边线、颜色平衡等工具。

⑤ 高级雷达处理扩展模块（Sarscape）-----提供完整的雷达处理功能，包括基本SAR数据的数据导入、多视、几何校正、辐射校正、去燥、特征提取等一系列基本处理功能；调焦模块扩展了基础模块的调焦功能，采用经过优化的调焦算法，能够充分利用处理器的性能实现数据快速处理；提供基于Gamma/Gaussian分布式模型的滤波核，能够最大限度地去除斑点噪声，同时保留雷达图像的纹理属性和空间分辨率信息；可生成干涉图像、相干图像、地面断层图。主要功能包括：SLC像对交叠判断、多普勒滤波、脉冲调节、干涉图像生成、单列干涉图生成等；对极化SAR和极化干涉SAR数据的处理；永久散射体模块能用来确定特征地物在地面上产生的mm级的位移。

⑥ NITF图像处理扩展模块（Certified NITF）---读写、转化、显示标准NITF格式文件。

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随着单细胞技术的发展，数据量增加使得计算需求呈指数增长。分析单细胞数据时，使用稀100000个细胞的系数矩阵处理对于Seurat 来说就很有挑战性。HDF5 格式现在被用于储存

生物大数据，单细胞可以储存上百万个细胞的数据。

Linnarson实验室开发了基于HDF5的数据结构- loom loompy ，用于储存单细胞数据以及数据相关的属性信息。并且，他们还发布了一个工具 loompy 。

satijalab实验室开发了一个基于R的loom工具- loomR

loomR 内置基于R6的loom对象。R6 对象与S4 类似，R6 使用 fieldname )， R6方法也可以直接调用（ie myobject$method()`）。

标准的R对象时将数据加载到内存中，loom对象只是建立一个与磁盘文件的连接。使用loomR::create可以创建一个loom文件，或者使用Convert将Seurat 对象转换成loom文件。

一个loom包含6各部分，一个数据集（matrix），以及5个组 layers , row_attrs , col_attrs , row_graphs , and col_graphs 。

上面返回都是数据的描述，如果想获取真实的数据，需要使用[；[,]表示返回所有数据，或着使用索引获取对应的数据，这样就可以避免将所有数据导入内存。

问了提高效率，HDF5库对底层数据矩阵的访问进行了转置。基因储存在列，细胞储存在行；但是LoomR中，rowattrs还是表示基因，colattrs表示细胞；这点容易让人混淆。

这些方法只需要一个命名的矩阵或者向量列表。

处理大文件，可以每次读取部分数据，进行处理（迭代的方法）。loomR 内置了map或apply方法，可以每次对读入的数据进行处理。

上面以到的数据处理要么是部分细胞（所有基因），部分基因（所有细胞）。但是也可以在基因和细胞同时进行选择，使用indexuse参数就可以了。

loom对象是文件的连接，写入到文件完成之后，必需关闭文件。

loom只是支持gitHub ‘loom’ branch 的Seurat

Introduction to loomR

mojaveazure / loomR

Guided Clustering of the Mouse Cell Atlas: loom edition

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