envi 决策树 cart14

CART14是一种基于决策树的环境规划工具。CART代表分类回归树（Classification and Regression Trees），而14表示它是在环境决策方面的一种特定应用方法。

CART14主要用于解决环境决策问题。它能够根据已有的环境数据，通过构建决策树来分析和预测环境变量之间的关系，并支持对环境决策做出合理的推测。

CART14在构建决策树过程中采用的是二分递归算法。它首先选取一个最优的特征，将数据集分成两个子集，然后再对每个子集进行递归地构建决策树，直到达到预定的停止条件。在每个节点上，CART14会通过计算基尼指数或信息增益来选择最优的特征进行分裂，并根据分裂后的纯度或误差来对节点进行剪枝。

CART14还支持特征选择和特征重要性评估。通过计算特征的分裂次数或对预测性能的影响程度等指标，CART14可以帮助用户选择最具有区分度和预测能力的特征，并评估特征对最终结果的贡献。

总结来说，CART14基于决策树的环境决策工具，通过构建决策树分析和预测环境变量之间的关系，支持环境决策的推测。它能够帮助用户解决环境决策问题，提供有效的环境规划方案。

相关问题

envi决策树分类法步骤

Envi决策树分类法是一种常用的遥感图像分类方法，它基于决策树算法来对图像进行分类。下面是Envi决策树分类法的步骤：

1. 数据准备：首先，需要准备用于分类的遥感图像数据。这些数据通常包括多个波段的图像，每个波段代表不同的光谱信息。

2. 样本选择：从遥感图像中选择一些代表不同类别的样本点。这些样本点应该具有代表性，能够反映出不同类别的特征。

3. 特征提取：对于每个样本点，需要提取一些特征来描述它们的属性。这些特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

4. 决策树构建：使用样本点和其对应的特征作为输入，构建一个决策树模型。决策树是一种树状结构，每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个取值或条件，叶子节点代表一个类别。

5. 决策规则生成：根据决策树模型，生成一组决策规则。这些规则可以用于对新的样本进行分类。

6. 分类预测：使用生成的决策规则，对新的遥感图像进行分类预测。根据图像中每个像素点的特征，通过决策树模型判断其所属的类别。

7. 分类结果评估：对分类结果进行评估，可以使用一些评价指标如准确率、召回率等来评估分类的效果。

envi 决策树 水体提取

面向对象决策树分类是一种利用遥感影像数据和其他空间数据进行分类的方法。在ENVI软件中，可以使用决策树算法来实现水体提取。具体步骤如下：
1. 首先，使用原始影像计算水体提取指数MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index）。
MNDWI = (ρ(Green) - ρ(SWIR)) / (ρ(Green) + ρ(SWIR))
这里ρ代表波段的反射率。

2. 然后，在ENVI的Band Math工具中输入上述计算公式，对原始影像进行处理。

3. 接下来，使用决策树分类器，将水体提取出来。可以使用条件表达式 "b1 > 0" 来提取水体。

4. 将决策树的结果转换为矢量数据，可以使用ENVI软件提供的工具将结果转为EVF格式。

5. 最后，将EVF格式转换为SHP格式，可以在ArcGIS中进一步调整和编辑。

以上就是在ENVI中使用决策树算法进行水体提取的步骤。根据不同的数据和需求，可能会有一些细微的差异，但整体的流程是相似的。