ENVI中CART自动决策树遥感地物分类教程

资源摘要信息:"使用CART自动决策树在ENVI中对高分辨率遥感影像进行地物分类" 在本资源中，介绍了如何利用CART（Classification and Regression Trees，分类与回归树）自动决策树算法，在ENVI软件环境下对高分辨率遥感影像进行地物分类的过程。该过程不仅适用于在校大学生和遥感初学者，也适用于需要了解遥感影像处理和分类的专业人士。 知识点包括以下几个方面： 1. ENVI软件应用：ENVI是专门用于遥感图像处理和分析的软件，提供了一系列工具，用于分析遥感数据并生成有用的信息。ENVI支持多种遥感数据格式，并能够进行复杂的图像处理任务，包括图像分类、光谱分析、变化检测等。 2. 高分辨率遥感影像处理：高分辨率遥感影像能够提供地表的详细信息，包括地物的形状、大小、纹理等特征。在处理高分辨率遥感影像时，需要进行辐射校正、大气校正、几何校正等预处理步骤，以保证影像的真实性和准确性。 3. ROI（Region of Interest，感兴趣区域）的选择：ROI的选取是进行遥感影像分类的关键步骤之一。在本资源中，详细介绍了如何在ENVI软件中选择具有代表性的样本区域，并利用这些样本进行地物分类。 4. 多波段数据的构建：遥感影像通常包含多个波段，每个波段对应不同的电磁波谱段。多波段数据的构建涉及到将不同波段的信息进行整合，以便更好地识别和区分地物。 5. CART自动决策树分类：CART算法是一种监督学习方法，通过生成一系列的二叉树进行分类。在遥感影像分类中，CART能够基于训练样本自动生成决策树，以区分不同的地物类别。CART算法能够处理非线性关系，并且生成的树易于理解和解释。 6. 遥感影像地物分类结果：分类结果是地物分类过程的最终输出，展示了不同地物在遥感影像上的分布情况。利用CART算法进行分类后，可以通过生成的分类图来直观地分析地表覆盖情况。 7. 遥感技术文档的编写：技术文档是记录整个遥感处理和分析过程的重要文件，它不仅包含了处理步骤的描述，还包括了所用到的工具说明、参数设置等信息。编写清晰准确的遥感技术文档对于重现实验结果、交流和评估结果至关重要。 8. 遥感课程设计应用：本资源可以直接作为遥感课程设计的文档，帮助学生掌握遥感影像处理和分类的整个流程，同时理解CART自动决策树在遥感分类中的应用。 总结而言，本资源为遥感学习者提供了一个全面的CART自动决策树在ENVI软件中对高分辨率遥感影像进行地物分类的学习和实践平台，涵盖了遥感影像处理的多个关键环节，并强调了技术文档编写的规范性和实用性。通过本资源的学习，学生和初学者可以有效地掌握遥感影像处理的基本技能，并深入理解地物分类的原理和方法。