遥感信息提取技术：监督分类与决策树在旅游行业营销中的应用

"该资源是一份关于旅游行业营销的白皮书，由巨量引擎和知萌合作发布，时间是2019年4月。其中3.3章节重点介绍了规则定义，涉及到遥感图像信息提取的相关技术，特别是ENVI/IDL软件的应用。规则定义包括了基于NDVI和坡度的五大地物分类。标签涵盖了遥感、ENVI、图像以及信息提取，内容主要围绕遥感信息提取的各种方法和技术，如监督分类、决策树分类、面向对象分类等，并讨论了它们的适用范围和流程。" 本文主要探讨了遥感信息提取在旅游行业营销中的应用，具体涉及以下几个核心知识点： 1. **规则定义**：在旅游行业营销中，规则定义用于划分不同的地理特征，例如基于NDVI（归一化植被指数）和坡度的五类地物分类。NDVI是一种衡量植被覆盖度的指标，坡度则反映了地形的陡峭程度。规则定义帮助将这些地理信息与潜在的旅游活动相关联，为精准营销提供依据。 2. **遥感信息提取技术**：遥感信息提取是通过分析遥感图像的地物光谱和空间信息，将图像划分为不同的类别，以获取实际地物信息。这一过程可以是人工解译，也可以是计算机自动分类，如基于光谱计算或面向对象的方法。 3. **ENVI/IDL**：ENVI（Environment for Visualizing Images）和IDL（Interactive Data Language）是遥感图像处理和分析的常用工具。在本文中，它们用于实现遥感信息提取，包括监督分类、决策树分类和面向对象分类等多种方法。 4. **监督分类**：这是一种需要预定义类别样本的分类方法，通过选取训练样本，计算每种类别的统计信息，训练判决函数，然后应用到全图分类。这种方法适用于中低分辨率的多光谱影像。 5. **监督分类流程**：包括类别定义、样本选择、分类器选择、分类后处理和结果验证。分类器如平行六面体、最小距离和马氏距离等，用于确定像元归属的相似度标准。 6. **其他分类方法**：除了监督分类，还有基于专家知识的决策树分类，适合多源数据的分析；面向对象分类则更适应高分辨率影像，强调地物的形状、纹理等特征；地物识别和地表反演则涉及定量信息提取，需要特定的数据源和模型支持。 7. **变化检测**和**地形信息提取**：变化检测用于分析多时相遥感图像之间的差异，揭示地物变化情况；地形信息提取则通过立体像对构建数字高程模型（DEM），提供地形特征。 这些技术在旅游行业的应用可以帮助市场营销者更精确地理解地理环境，为制定营销策略、规划旅游产品和提升服务质量提供科学依据。