ENVI深度学习的算法

ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款常用的遥感影像处理软件，提供了多种深度学习算法用于遥感影像分析。以下是其中一些常用的深度学习算法：

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）：常用于图像识别、分类和分割任务。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）：常用于序列数据分析，如自然语言处理和时间序列预测等。

3. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）：常用于分类和回归任务，可用于遥感影像分类和目标检测等任务。

4. 随机森林（Random Forest，简称RF）：常用于分类和回归任务，可用于遥感影像分类、物体检测和遥感影像分割等任务。

5. 深度信念网络（Deep Belief Network，简称DBN）：常用于特征提取和降维任务，可用于遥感影像分类和目标检测等任务。

6. 稀疏编码（Sparse Coding）：常用于特征提取和降维任务，可用于遥感影像分类和目标检测等任务。

以上算法只是 ENVI 所支持的一部分，实际上还有许多其他深度学习算法可供选择。