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。

相关问题

envi决策树分类建筑

决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在使用决策树进行分类建模时，首先需要准备包含特征和标签的训练数据集。

对于分类问题，决策树将特征空间划分为多个矩形区域，每个区域对应一个类别。每个内部节点表示选择一个特征进行划分，每个叶节点表示一个类别。决策树学习的过程是通过选择最佳的特征来递归地将数据集划分为更小的子集。

在使用python进行决策树分类建模时，可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 准备训练数据集，X为特征数据，y为标签数据
X, y = ...

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

在实际应用中，可以根据问题的特点选择合适的特征，并调整决策树的参数来提高分类性能。同时，也可以使用交叉验证等技术进行模型评估和调优。

envi 决策树 水体提取

面向对象决策树分类是一种利用遥感影像数据和其他空间数据进行分类的方法。在ENVI软件中，可以使用决策树算法来实现水体提取。具体步骤如下：
1. 首先，使用原始影像计算水体提取指数MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index）。
MNDWI = (ρ(Green) - ρ(SWIR)) / (ρ(Green) + ρ(SWIR))
这里ρ代表波段的反射率。

2. 然后，在ENVI的Band Math工具中输入上述计算公式，对原始影像进行处理。

3. 接下来，使用决策树分类器，将水体提取出来。可以使用条件表达式 "b1 > 0" 来提取水体。

4. 将决策树的结果转换为矢量数据，可以使用ENVI软件提供的工具将结果转为EVF格式。

5. 最后，将EVF格式转换为SHP格式，可以在ArcGIS中进一步调整和编辑。

以上就是在ENVI中使用决策树算法进行水体提取的步骤。根据不同的数据和需求，可能会有一些细微的差异，但整体的流程是相似的。