请详细说明如何利用ENVI软件实施C4.5算法的决策树分类，并且指导如何通过分类后处理步骤来提取遥感影像中的有用信息。

在面对如何在ENVI中应用C4.5算法进行决策树分类以及进行分类后处理的问题时，首先推荐您查看《ENVI决策树分类教程：影像信息提取》。此资料会提供从理论到实践的详细步骤，帮助您深入理解整个流程。

参考资源链接：[ENVI决策树分类教程：影像信息提取](https://wenku.csdn.net/doc/63g1bf3omu?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，您需要安装并熟悉ENVI软件界面，准备需要分类的遥感影像数据，这可能包括对影像进行预处理，如大气校正、几何校正以及影像增强等。接下来是关键步骤：

1. 知识定义：利用专家知识，结合遥感影像的光谱特征、地物的物理属性，以及相关领域知识，定义分类规则。例如，您可以设定某些波段组合的阈值来识别特定类型的植被。

2. 规则输入：在ENVI的DecisionTree分类器中输入上述定义的规则。您可以使用ENVI提供的图形用户界面，将专家知识转化成具体的数学表达式或逻辑表达式。

3. C4.5算法应用：在ENVI中，C4.5算法可以用来自动化地从样本数据中学习并生成决策树规则。首先，您需要构建一个多元数据集，包含所有必要的遥感数据和地形数据。然后，从这些数据中提取代表不同类别的训练样本，并使用C4.5算法来训练决策树模型。

4. 决策树运行：ENVI将根据您输入的规则执行分类过程，创建一个决策树模型，并根据该模型对遥感影像进行分类。

5. 分类后处理：完成初步分类后，需要对结果进行评估，这可能包括分类精度评估、错分和漏分的分析。根据评估结果，可能需要进行一些优化操作，例如平滑处理、边界调整或合并相似类别等，以提高分类的准确性和实用性。

通过上述流程，您将能够使用ENVI和C4.5算法有效地对遥感影像进行决策树分类，并提取出有用的信息。此教程不仅有助于您解决当前的问题，还为之后深入学习遥感影像处理和分类提供了坚实的基础。

参考资源链接：[ENVI决策树分类教程：影像信息提取](https://wenku.csdn.net/doc/63g1bf3omu?spm=1055.2569.3001.10343)