envi决策树分类法步骤

Envi决策树分类法是一种常用的遥感图像分类方法，它基于决策树算法来对图像进行分类。下面是Envi决策树分类法的步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备用于分类的遥感图像数据。这些数据通常包括多个波段的图像，每个波段代表不同的光谱信息。

2. 样本选择：从遥感图像中选择一些代表不同类别的样本点。这些样本点应该具有代表性，能够反映出不同类别的特征。

3. 特征提取：对于每个样本点，需要提取一些特征来描述它们的属性。这些特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

4. 决策树构建：使用样本点和其对应的特征作为输入，构建一个决策树模型。决策树是一种树状结构，每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个取值或条件，叶子节点代表一个类别。

5. 决策规则生成：根据决策树模型，生成一组决策规则。这些规则可以用于对新的样本进行分类。

6. 分类预测：使用生成的决策规则，对新的遥感图像进行分类预测。根据图像中每个像素点的特征，通过决策树模型判断其所属的类别。

7. 分类结果评估：对分类结果进行评估，可以使用一些评价指标如准确率、召回率等来评估分类的效果。