ENVI决策树分类指南：遥感图像处理

"ENVI决策树分类用于对遥感影像进行智能分类，通过设定一系列规则来确定影像像素的类别。本文档介绍了如何使用ENVI软件的决策树功能，结合LandsatTM5影像和DEM数据进行分类。" ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款强大的遥感图像处理和分析软件，其决策树分类功能基于机器学习算法，能够帮助用户根据特定条件将遥感图像的像素分类到不同的类别中。在ENVI中，决策树是一种有效的分类方法，它模拟了人类决策过程，通过一系列逻辑判断（如IF-THEN规则）对数据进行分层划分。 1. **规则获取**: - 在本示例中，规则是基于NDVI（归一化差值植被指数）和坡度（slope）、方位角（aspect）以及B4波段值来定义的。例如，Class1（朝北缓坡植被）要求NDVI大于0.3，坡度小于20度，且方位角在90度至270度之间。其他类别也基于类似的规则进行定义。 2. **输入决策树规则**: - 用户需要通过ENVI的主菜单进入`classification` -> `DecisionTree` -> `BuildNewDecisionTree`来创建新的决策树。 - 首先，根据NDVI的阈值（如NDVI>0.3）创建第一个节点，然后根据坡度等其他条件进一步划分节点。 - 每个节点的规则表达式（如`{ndvi}gt0.3`）需要指定数据源，并通过对话框选择对应的影像或数据层。 - 表达式支持基础运算符、三角函数等，使得规则设置更加灵活。 3. **构建决策树**: - 用户需逐级构建决策树，每个节点代表一个判断条件。如第一层根据NDVI划分，第二层根据NDVI高时的坡度大小继续划分，以此类推。 - 用户可以调整规则以优化分类结果，例如修改阈值、添加新条件或删除不必要的条件。 4. **运行与评估**: - 完成规则输入后，用户可以运行决策树分类，ENVI将根据设定的规则对每个像素进行分类，生成分类图。 - 分类结果需要进行评估，如通过混淆矩阵检查分类精度，以确定决策树是否有效，必要时可调整规则或重新训练决策树。 总结来说，ENVI的决策树分类提供了一种直观且灵活的方法，利用遥感数据的特征对地物进行分类。通过对不同条件的逻辑组合，用户可以根据具体需求定制化的进行影像分类，从而在环境监测、土地覆盖变化分析等领域得到广泛应用。在实际操作中，用户应根据实际数据的质量和特征调整规则，以获得最佳的分类效果。