ENVI-CART决策树:遥感图像基于CART规则的分类教程

"基于CART获取规则的决策树分类是ESRI中国出品的一份图像分类技术教程，专为遥感领域设计。该教程利用CART（Classification and Regression Trees）算法，一种强大的机器学习方法，用于在遥感图像中自动提取土地覆盖信息。CART算法考虑每个节点的分裂可能性，根据数据特征灵活分配类别，可选择最常见的类别或更复杂的评估准则。 专题概述部分介绍了决策树分类的基本概念，它基于专家经验和统计归纳，生成易于理解的分类规则，反映了人类认知过程，并且强调了多源数据的应用。技术流程图显示了整体步骤，包括选取典型区域获取决策树，然后推广到整个图像。 操作步骤详细到实际使用ENVI软件进行操作，例如使用Landsat 8 OLI数据，经过几何校正和区域裁剪，构建多元数据集，包括不同光谱波段和NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、ISODATA非监督分类结果。在ENVI Classic版本中，因为CART扩展工具依赖于旧版ROI文件，用户需在该环境中获取规则树，其余步骤则可在ENVI 5.1中进行。 版权声明指出，教程中的数据仅供练习使用，禁止用于商业目的。教程提供了一种实用且直观的方法，帮助遥感专业人员理解和应用CART算法，提升遥感图像分析的精度和效率。"