请详细介绍如何在ENVI软件中利用决策树算法进行遥感影像的多光谱分类，并给出提高分类准确性的策略。

为了深入掌握遥感影像处理的核心技术，推荐您查阅《ENVI遥感影像处理实战教程：全解析与案例应用》。这本书将为您展示如何使用ENVI软件中的决策树算法来进行多光谱分类，以及如何优化分类过程以提高准确性。

参考资源链接：[ENVI遥感影像处理实战教程：全解析与案例应用](https://wenku.csdn.net/doc/4npoyy6mfz?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，打开ENVI软件后，加载需要处理的遥感影像。接着，为了提高分类的准确性，您需要对影像进行预处理，比如辐射定标、大气校正和去噪等步骤，以确保数据的质量。

然后，通过ENVI的分类工具，选择决策树分类方法。在进行决策树分类之前，建议您先进行训练样本的选择。选择代表不同地物的区域作为训练样本，这些样本应具有代表性并且尽可能纯净。随后，根据您的分类需求，设置决策树的参数，例如分割标准、深度限制和剪枝方法等。

分类完成后，您需要对分类结果进行后处理，比如剔除小斑块，合并相似类别，以及进行必要的精度评估。这可以通过混淆矩阵等方法来完成。如果需要进一步提高分类精度，可以考虑增加训练样本的多样性，使用光谱角映射（SAM）等其他算法进行辅助分类，或者采用监督分类结果作为辅助信息进行融合。

最后，使用ENVI的可视化工具，如直方图、散点图和伪彩色显示等，对分类结果进行检查和解释。这样可以帮助您更好地理解和展示分类结果。

通过以上步骤，您可以有效地在ENVI中使用决策树算法进行多光谱分类，并且能够通过各种策略提高分类的准确性。如果希望获得更加深入的理解和更多的实践技巧，请继续参阅《ENVI遥感影像处理实战教程：全解析与案例应用》，这将为您提供详尽的案例分析和实用的技术指导。

参考资源链接：[ENVI遥感影像处理实战教程：全解析与案例应用](https://wenku.csdn.net/doc/4npoyy6mfz?spm=1055.2569.3001.10343)