一、国际主流遥感软件

ERDAS Imagine

- 美国ERDAS公司开发，功能涵盖图像处理、三维可视化、特征提取及与GIS的集成，适合专业用户。

- 优势：操作直观，影像校正和批量处理能力强，但价格较高。

ENVI

- 美国Research System, Inc.开发，提供从数据输入到三维可视化的全流程工具，支持多源数据融合与自动化分析。

- 优势：功能全面，适合卫星数据处理，但学习曲线较陡。

ArcGIS

- 软件巨头，集成地理信息系统与遥感处理功能，支持空间建模、三维分析及海量数据管理。

- 优势：功能全面，适合复杂项目，但界面复杂且运行资源需求高。

Google Earth Engine （GEE）

- 云端平台，提供Landsat、MODIS等海量数据集，支持Python编程实现自动化分析。

- 优势：无需安装，成本低，适合编程基础用户。

二、专业领域专用软件

PCI Geomatica

- 加拿大PCI公司开发，涵盖影像校正、镶嵌、数据融合等基础功能，支持多格式数据兼容。

- 优势：开源免费，适合科研和工程领域。

eCognition

- 德国Definiens Imaging开发，采用面向对象分类算法，提升高分辨率数据的自动识别精度。

- 优势：自动化程度高，适合遥感影像分类任务。

QGIS

- 开源GIS软件，提供丰富的遥感数据处理功能，界面友好且社区支持强大。

- 优势：灵活性高，适合预算有限的用户。

三、其他常用工具

MATLAB：

科学计算与图像处理环境，集成工具箱支持遥感数据分析。

SIES （Superior Image Processing System）：原住民公司开发，专注雷达影像处理。

I SA：中国遥感应用技术研究中心开发，适用于特定区域的高分辨率影像分析。

四、国内相关软件

MAPGIS：国产GIS平台，集成Landsat等数据资源，适合国内用户。

高光谱影像处理工具：如ENVI的高光谱模块、TitanImage等，支持特殊波段数据分析。

总结建议

选择软件时需结合需求：

专业处理优先考虑ERDAS、ENVI；

综合分析推荐ArcGIS；

预算有限或编程基础可选GEE或QGIS；

特定数据源（如高分一号）可优先使用国内开源工具。