idl光谱决策树分类

ID3（Iterative Dichotomiser 3）是一种基于信息熵（Information Gain）的决策树算法，由R. J.quinlan在1986年开发，它是最早和最著名的决策树算法之一。而"idl光谱决策树"这个术语可能是指在某种特定环境或库中使用的一种扩展或修改版本，可能是指针对特定领域（如遥感、光谱数据等）优化过的决策树模型。

在ID3算法中，决策树的构建过程是迭代的，从根节点开始，选择能够最大化信息增益或基尼不纯度的特征进行划分。对于光谱数据分类，这些特征通常对应于不同波段的光谱值，通过对每个样本的光谱特征进行比较，构建一个能够区分不同类别的决策路径。

"光谱决策树分类"在遥感科学和地球观测中广泛应用，因为它可以处理高维数据，并且直观易懂，有助于解释分类结果。

相关问题

在ENVI/IDL环境中，如何实现遥感图像的面向对象分类，并通过该分类方法提取城市地物信息？

面向对象分类是遥感图像处理中一种先进的分类方法，它不仅仅考虑了像素的光谱信息，还融合了像素的空间信息和地物的纹理特征，非常适合用于城市地物信息的提取。在ENVI/IDL环境中实现面向对象分类的步骤如下：

参考资源链接：[遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，需要准备合适的空间分辨率的遥感图像数据，例如高分辨率的多光谱或全色影像。
2. 使用ENVI软件打开遥感图像，并进行预处理操作，如大气校正、几何校正等，确保数据质量。
3. 利用ENVI的面向对象分类工具（如Object-Oriented Classification tool），开始进行影像分割。这一步骤是将具有相似光谱和空间特征的像素聚合为一个对象，通常通过设置合适的分割尺度和形状、紧凑度参数来完成。
4. 分割完成后，根据城市地物的特征，选择合适的特征集，包括光谱特征、纹理特征和形状特征等，对分割后的对象进行特征提取。
5. 使用预先定义的城市地物分类体系，将对象根据其特征与样本数据进行比较，应用分类规则，完成分类任务。
6. 分类后，利用ENVI的后处理工具对分类结果进行优化，例如滤波和聚类分析，提高地物分类的精度。
7. 最后，对分类结果进行评估，可以使用混淆矩阵或其它精度评价方法来检验分类精度。
为了深入理解面向对象分类的原理和应用，我推荐您参考《遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法》这份白皮书。该资料详细介绍了遥感图像信息提取的技术，包括ENVI/IDL平台的应用，能够帮助您更好地掌握面向对象分类以及其它相关知识，对于提升遥感图像信息提取能力大有裨益。

参考资源链接：[遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)

如何利用ENVI/IDL进行面向对象的遥感图像分类，以区分城市地物的不同类型？

面向对象的遥感图像分类是一种利用图像中的几何、结构和光谱信息进行分类的方法，特别适用于高分辨率图像。在ENVI/IDL环境下，这一过程可以分为以下几个步骤：

参考资源链接：[遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要对遥感图像进行预处理，包括辐射定标、大气校正和图像裁剪等，以确保图像质量和分析精度。接下来，使用ENVI/IDL提供的面向对象分类工具进行分割操作，将图像分割成多个对象。在分割过程中，可以通过调整分割尺度、形状因子和紧致度等参数来优化分割结果，确保对象既能反映地物的几何特性，又不会丢失光谱信息。

分割完成后，你需要选择具有代表性的对象作为训练样本，用于后续的分类过程。这些样本应涵盖你希望识别的所有城市地物类型。然后，根据这些样本，利用像元统计、纹理分析、形状特征等特征，构建一个分类器。这个分类器可以基于决策树、支持向量机或其他机器学习算法。

在分类器建立之后，应用它到整个图像对象上，将每个对象根据其特征分配到最接近的训练样本类别。这一步骤将实现不同城市地物类型的空间区分。

最后，分类结果需要进行后处理，包括滤波、平滑和错误分类的纠正。此外，也可以结合实地调查数据或已有的城市地图数据对分类结果进行验证。

通过上述步骤，在ENVI/IDL中实现面向对象分类提取城市地物信息的关键在于分割参数的优化和代表性训练样本的选择。ENVI/IDL提供了丰富的工具和算法支持，使得面向对象分类变得高效和准确。为了深入掌握面向对象分类技术，并熟练运用ENVI/IDL平台，可以参考《遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法》这份白皮书。该资料详细介绍了遥感图像分类的各种方法，以及在ENVI/IDL平台上的实际应用。在掌握面向对象分类之后，你将能够更有效地分析城市地物，为城市规划、环境监测等领域提供有力的技术支持。

参考资源链接：[遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)