envi深度学习特征提取

在ENVI中进行深度学习特征提取的步骤如下：

1. 打开ENVI软件并加载需要进行特征提取的图像数据。

2. 在ENVI菜单栏中选择Deep Learning > Deep Learning Guide Map，打开深度学习向导工具。

3. 在工具对话框中选择Tools > Feature Extraction Using the ENVI Modeler，打开深度学习特征提取工具。

4. 在特征提取对话框中，选择要使用的深度学习模型和相应的权重文件。

5. 配置特征提取的参数，例如输入图像大小、批处理大小等。

6. 点击运行按钮开始进行深度学习特征提取。

7. 等待特征提取过程完成，提取的特征将保存在指定的输出文件中。

8. 可以使用ENVI的其他工具和功能来进一步分析和处理提取的特征。

请注意，深度学习特征提取是一个复杂的过程，需要具备一定的深度学习知识和经验。在进行特征提取之前，建议先对深度学习模型进行训练，并选择适合任务的模型和权重文件。

相关问题

ENVI深度学习的算法

ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款常用的遥感影像处理软件，提供了多种深度学习算法用于遥感影像分析。以下是其中一些常用的深度学习算法：

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）：常用于图像识别、分类和分割任务。

2. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）：常用于序列数据分析，如自然语言处理和时间序列预测等。

3. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）：常用于分类和回归任务，可用于遥感影像分类和目标检测等任务。

4. 随机森林（Random Forest，简称RF）：常用于分类和回归任务，可用于遥感影像分类、物体检测和遥感影像分割等任务。

5. 深度信念网络（Deep Belief Network，简称DBN）：常用于特征提取和降维任务，可用于遥感影像分类和目标检测等任务。

6. 稀疏编码（Sparse Coding）：常用于特征提取和降维任务，可用于遥感影像分类和目标检测等任务。

以上算法只是 ENVI 所支持的一部分，实际上还有许多其他深度学习算法可供选择。

ENVI5.6深度学习

ENVI5.6是一款专业的遥感图像处理和分析软件，它提供了丰富的功能和工具，用于处理、分析和可视化遥感数据。深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对复杂数据的学习和理解。在ENVI5.6中，深度学习被应用于遥感图像处理和分析，以提高遥感数据的解译和分类能力。

ENVI5.6深度学习的主要功能包括：
1. 图像分类：利用深度学习算法对遥感图像进行分类，可以识别出不同地物类型，如建筑物、植被、水体等。
2. 目标检测：通过深度学习算法，可以在遥感图像中自动检测出感兴趣的目标，如车辆、人物等。
3. 地物识别：利用深度学习算法对遥感图像中的地物进行识别和提取，可以获取地物的形状、大小、位置等信息。
4. 地物变化监测：通过对多时相遥感图像进行深度学习分析，可以监测地物的变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。