ENVI决策树分类教程：影像信息提取

"ENVI决策树分类过程详细步骤讲解，涉及知识定义、规则输入、决策树运行和分类后处理四个主要阶段。通过结合遥感影像、DEM和其他空间数据，利用专家经验总结和数学统计方法创建分类规则。示例中提到了C4.5算法在规则获取中的应用，包括构建多元文件和提取样本库。" ENVI决策树分类是一种基于专家知识的遥感影像分类方法，它允许用户结合多源数据进行影像信息提取。这一过程不仅依赖于遥感影像数据，还涉及到地形数据（如DEM）和其他地理信息，如区域图、道路图和土地利用图，以提高分类的准确性和精细化程度。 首先，**知识（规则）定义**是分类流程的第一步，它涉及到将专家的经验转化为可操作的数学规则。这些规则可能基于直观的理解，如坡度小于20度的区域被视为缓坡，或者通过算法如C4.5来自动挖掘。C4.5算法是一种决策树学习算法，常用于从数据中构建决策树模型。 接着，**规则输入**阶段，用户需要将制定好的规则录入到ENVI的DecisionTree分类器中。不同软件平台可能有不同的用户界面供用户输入规则。 然后，**决策树运行**，ENVI会依据输入的规则执行分类过程，生成决策树模型，该模型会根据设定的规则对遥感影像进行分类。 最后，**分类后处理**类似于监督和非监督分类的后期处理，包括对分类结果的评估、调整和优化，确保最终分类的准确性。 在利用C4.5算法获取规则时，需要进行两个关键步骤。一是**多元文件的构建**，这涉及到准备遥感数据，如进行几何校正和辐射校正，然后计算植被指数，与其他空间数据组合成多波段文件。二是**提取样本，构建样本库**，用户在图像处理软件或GIS软件中选取代表性的图层，通过自动选点或人工解译方式收集训练样本。 ENVI决策树分类是一个结合了专家知识和机器学习算法的综合过程，它使得遥感影像的分类更加智能化和定制化，提高了信息提取的效率和精度。