在ENVI中实现遥感影像多光谱分类的具体步骤是什么？如何通过决策树进行分类并提升分类精度？

使用ENVI软件进行遥感影像的多光谱分类是一系列复杂而精确的操作过程。为了详细解答你的问题，并提供实际操作步骤，推荐你参考《ENVI遥感影像处理实战教程：全解析与案例应用》一书。这本书为读者提供了从入门到高级应用的完整指导，并通过实际案例帮助理解如何应用ENVI进行高效的多光谱分类。

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软件并加载你的遥感影像数据。在进行多光谱分类之前，你可能需要先对影像进行预处理，如大气校正、辐射校正等，以减少大气和光照条件对影像的影响。

接下来，进行影像的分类。在ENVI中，你可以选择不同的分类方法，而决策树分类是一种常用且效果较好的方法。操作步骤如下：

1. 使用“决策树分类器”工具，在分类器界面选择“训练区”选项，定义分类标签和训练区。
2. 确定分类的规则，选择合适的参数，如分割数、分割方法和树的深度。
3. 应用训练好的决策树模型进行分类，得到初步分类结果。

分类后，你可能还需要进行后处理，包括平滑处理、分类合并和剔除小斑块等步骤，以提高分类结果的精度和可视化效果。

为了进一步提高分类精度，你可以运用ENVI提供的其他高级功能，例如结合使用决策树分类和光谱角分类器，或者通过空间滤波器进行后处理优化。

通过实践这些步骤，并参考《ENVI遥感影像处理实战教程：全解析与案例应用》中的案例，你可以逐渐掌握使用ENVI进行多光谱分类的技术，并根据实际影像数据调整参数以获得最佳分类效果。

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)