IDRISI是遥感与地理信息系统结合应用的系统，系统包括遥感图像处理、地理信息系统分析、决策分析、空间分析、土地利用变化分析、全球变化监测、时间序列分析、适宜性评价制图、地统计分析、元胞自动机土地动态变化趋势预测、图像分割、不确定性管理、生物栖息地评估等300多个实用而专业模块，这一软件集地理信息系统和图像处理功能于一体，依托克拉克大学研究计划的大力支持，为众多相关应用领域提供有力的研究与开发工具。尤其在科学研究方面，IDRISI始终关注其理论、技术前沿的发展动向，不断吸收最新成果，并将其转化为扩展的功能模块加入到软件系统之中。从1987年开始，共开发出了17个版本，2012年1月最新版IDRISI Selva(热带雨林版)发布。
IDRISI是遥感与地理信息系统结合应用的系统，系统包括遥感图像处理、地理信息系统分析、决策分析、空间分析、土地利用变化分析、全球变化监测、时间序列分析、适宜性评价制图、地统计分析、元胞自动机土地动态变化趋势预测、图像分割、不确定性管理、生物栖息地评估等300多个实用而专业模块，这一软件集地理信息系统和图像处理功能于一体，依托克拉克大学研究计划的大力支持，为众多相关应用领域提供有力的研究与开发工具。尤其在科学研究方面，IDRISI始终关注其理论、技术前沿的发展动向，不断吸收最新成果，并将其转化为扩展的功能模块加入到软件系统之中。从1987年开始，共开发出了17个版本，2012年1月最新版IDRISI Selva(热带雨林版)发布。
IDRISI是一个将地理信息系统和图像处理功能完美结合的软件，它所提供的250多个模块能有效地显示、处理和分析各种数字化的空间信息。纵观空间信息产业领域，恐怕还没有第二种软件能像IDRISI那样，在同一个系统中提供如此齐备、完善的GIS和图像处理工具。
1、 使用IDRISI最新开发的土地变化模型（land change modeler）工具，可以模拟和预测土地覆盖的变化，并对造成这些变化的因素和机制进行分析
针对生态可持续性研究而开发的土地变化模型工具，有效集成了以下几方面的功能：
（1） 土地覆盖变化评估；
（2） 土地覆盖变化预测；
（3） 土地覆盖变化对动植物生境和生物多样性影响的生态评估；
（4） 生态调节规划
2、使用一套完整的图像处理技术对遥感图像进行处理，包括独具特色的软分类（soft classifier）分类器、神经网络（neural network）分类器以及决策树分析（decision tree analyses）分类器
IDRISI拥有不同凡响的图像分类工具，其中具有自我学习能力的三种神经网络分类器最具特色，它们分别是：多图层识别感知器（multi-layer perceptron），自组织地图（self organizing map），以及基于可适应共鸣理论（Adaptive Resonance Theory, ART）与模糊数学理论的模糊ART地图（fuzzy ART map）。
3、利用边缘切割决策支持（cutting-edge decision support）和不确定性管理（uncertainty management）工具对资源进行分配，并建立适宜性分布图
右图是利用IDRISI所作的研究实例之一：未来海平面上升对越南某沿海水稻产区可能造成的影响。这一研究的重要内容就是充分考虑了高程数据与海平面上升的不确定性，并将二者紧密结合，从而预测海侵及受淹地区。左上角那幅图就是基于某一可接受的风险水平所作的洪水分布概率图。在此基础上，利用多准则分析（multi-criteria analysis）模型对洪水发生后人们的重新安置做出预测，并生成一幅土地覆盖的预测图。
2012年1月26日IDRISI新版发布，这是自1987年以来的第17版，为IDRISI Selva。这个版本的IDRISI主要改进了土地变化模块Land Change Modeler和全球变化模块Earth Trends Modeler。同时还增加了新的分析技术、精确显示和地图制图要素，优化了输入、输出模块。
在IDRISI Selva 土地变化模块Land Change Modeler (LCM) 增加了REDD 子程序。REDD提供了计算一个REDD项目区域的CO2和非CO2的量的技术。这个程序包括经过审核的碳标准Verified Carbon Standard (VCS)支持的多种审查和批准方法。
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