landsat8影像数据怎么做决策树分类

抱歉，我并不是一个可以提供具体操作指导的AI，但如果您需要进行Landsat 8影像数据的决策树分类，通常需要进行以下步骤：1.数据预处理：包括镶嵌、大气校正和特征提取；2.选取分类变量：如植被指数（NDVI）、土地覆盖类型等；3.选取样本点：从该区域内采集代表样本，以建立训练样本集；4.决策树分类器构建：采用算法进行建模；5.应用决策树分类器：对区域内的未分类数据进行分类。

相关问题

Landsat8OLI影像怎么分类各种地物

Landsat 8 OLI 影像的地物分类可以通过以下步骤实现：

1.数据预处理：对 Landsat 8 OLI 影像进行预处理，包括大气校正、辐射定标、云和阴影去除等，使得影像具有更好的质量和可用性。

2.选择分类方法：根据数据特点和分类目的选择合适的分类方法。常见的分类方法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。

3.选择分类样本：根据分类目的选择代表性的样本，包括不同地物类型的典型样本和背景样本。可以使用人工采样或自动提取的方法获取样本数据。

4.特征提取：对样本数据进行特征提取，获取光谱、空间、纹理等多维特征。常用的特征包括植被指数、水体指数、土壤指数等。

5.分类模型训练：使用样本数据训练分类模型，学习地物的特征和分类规则。可以使用 ArcGIS 等软件进行分类模型的训练和评估。

6.影像分类：使用训练好的分类模型对整幅 Landsat 8 OLI 影像进行分类，将每个像元归为不同的地物类型。

7.后处理：对分类结果进行后处理，包括去除错误分类、合并相似地物等。

需要注意的是，地物分类是一个复杂的过程，需要根据实际情况进行参数设置和算法选择，并进行精细的调整和优化，才能得到准确的分类结果。

landsat8影像辐射定标

Landsat 8 影像辐射定标主要分为两个步骤：第一步是对原始数据进行辐射定标，第二步是对辐射定标后的数据进行大气校正。下面是具体的步骤：

1. 辐射定标

辐射定标是将 Landsat 8 的原始数据转换成可测量的辐射亮度温度值的过程。该过程需要使用 Landsat 8 的传感器元数据（metadata）和反射辐射率标准产品（RADIANCE）转换因子，具体步骤如下：

（1）获取元数据

元数据包括了 Landsat 8 的拍摄时间、传感器类型、光谱范围等信息。可以通过 USGS 的 EarthExplorer 网站获取。

（2）计算辐射值

辐射值的计算公式为：

Lλ = (DN - 1) * Gains + Offsets

其中，Lλ 为辐射值，DN 为数字数值，Gains 和 Offsets 是传感器的系数，需要从传感器的元数据中提取。

（3）转换成辐射亮度温度值

将辐射值转换成辐射亮度温度值的公式为：

Tλ = K2 / ln(K1 / Lλ + 1)

其中，K1 和 K2 是 Landsat 8 的特定常数，需要从 Landsat 8 的元数据中提取。

2. 大气校正

大气校正是为了消除大气对遥感影像的干扰，以获得地表的真实反射率。常用的方法有基于地面反射率的方法和基于辐射传输的方法。这里介绍一种基于地面反射率的方法：

（1）计算反射率

反射率的计算公式为：

ρλ = π * Lλ * d^2 / Esunλ

其中，ρλ 为波长为 λ 的反射率，Lλ 为波长为 λ 的辐射值，d 为太阳到地球的距离，Esunλ 为波长为 λ 的太阳辐射度，需要从 Landsat 8 的元数据中提取。

（2）计算大气光学厚度

大气光学厚度的计算需要使用 MODTRAN 模型，可以通过 MODTRAN 程序进行计算。

（3）计算大气校正系数

大气校正系数的计算需要使用 FLAASH 算法，可以通过 ENVI 软件进行计算。

（4）进行大气校正

根据上述步骤计算出的大气校正系数，对辐射定标后的数据进行大气校正，即可获得真实的地表反射率影像。