ENVI植被分类深度学习

ENVI植被分类深度学习是一种基于深度学习技术的遥感图像分类方法，用于对遥感图像中的植被进行分类和识别。ENVI是一款常用的遥感图像处理软件，它提供了丰富的功能和工具，包括植被分类。

深度学习是一种机器学习的方法，通过构建深层神经网络模型来学习和提取图像特征，并进行分类和识别。在ENVI植被分类深度学习中，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等深度学习模型来进行植被分类。

使用ENVI植被分类深度学习进行植被分类的步骤通常包括以下几个：
1. 数据准备：收集和准备用于训练和测试的遥感图像数据集。
2. 数据预处理：对图像数据进行预处理，如裁剪、归一化等操作，以便于后续的训练和分类。
3. 模型构建：选择适合的深度学习模型，如CNN，并进行模型的构建和配置。
4. 模型训练：使用准备好的训练数据对模型进行训练，通过反向传播算法不断调整模型参数，使其能够更好地学习和分类植被。
5. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，计算分类的准确率、召回率等指标，评估模型的性能。
6. 植被分类：使用训练好的模型对新的遥感图像进行植被分类，将图像中的植被区域进行标记和识别。