引导者## ENVI 决策树分类步骤### 1. 简介决策树分类是一种基于树形结构的分类方法，它通过对数据进行一系列的规则判断来实现分类。 ENVI 软件提供了强大的决策树分类工具，可以方便地进行遥感影像分类。### 2. 决策树分类步骤#### 2.1 数据准备
加载数据
: 将待分类的遥感影像数据加载到 ENVI 中。
ROI 选取
: 根据分类需求，在影像上选取感兴趣区域 (ROI)，并为每个 ROI 设置类别标签。
特征选择
: 选择合适的波段或指数作为分类特征。#### 2.2 决策树构建
打开决策树分类工具
: 在 ENVI 主菜单中选择
Classification > Decision Tree > New Decision Tree
.
设置参数
:
Input Raster
: 选择待分类的影像数据。
Training Data
: 选择 ROI 文件。
Output Root Mean Square File
: 设置输出均方根误差文件路径 (可选)。
Maximum Tree Depth
: 设置决策树的最大深度。
Minimum Number of Samples
: 设置每个节点的最小样本数。
Output Rule Images
: 选择是否输出规则影像 (可选)。
Attributes
: 选择参与分类的波段或指数。
开始构建
: 点击
OK
开始构建决策树。#### 2.3 分类结果评估
查看混淆矩阵
:
在 ENVI 主菜单中选择
Classification > Post Classification > Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs
.
选择分类结果和 ROI 文件，点击
OK
查看混淆矩阵，评估分类精度。
ROC 曲线
:
在 ENVI 主菜单中选择
Classification > Post Classification > ROC Curves
.
选择分类结果和 ROI 文件，点击
OK
查看 ROC 曲线，评估分类器性能。#### 2.4 分类结果应用
分类结果输出
:
在 ENVI 主菜单中选择
Classification > Post Classification > Classify
.
选择待分类的影像数据和构建好的决策树文件。
设置输出路径和文件名，点击
OK
输出分类结果。
结果可视化
: 使用 ENVI 的显示功能对分类结果进行彩色显示和专题图制作。### 3. 注意事项
训练样本的选择对分类结果影响很大，应尽量选择具有代表性的样本。
决策树的参数设置需要根据具体情况进行调整，以获得最佳的分类效果。
分类结果需要进行精度评价，以便对分类结果进行修正和改进。### 4. 总结ENVI 软件提供了便捷的工具和流程，可以快速进行决策树分类。 通过合理地选择参数和优化流程，可以获得较高的分类精度，为后续的遥感应用提供可靠的数据基础。
ENVI 决策树分类步骤
1. 简介决策树分类是一种基于树形结构的分类方法，它通过对数据进行一系列的规则判断来实现分类。 ENVI 软件提供了强大的决策树分类工具，可以方便地进行遥感影像分类。
2. 决策树分类步骤
2.1 数据准备* **加载数据**: 将待分类的遥感影像数据加载到 ENVI 中。 * **ROI 选取**: 根据分类需求，在影像上选取感兴趣区域 (ROI)，并为每个 ROI 设置类别标签。 * **特征选择**: 选择合适的波段或指数作为分类特征。
2.2 决策树构建* **打开决策树分类工具**: 在 ENVI 主菜单中选择 **Classification > Decision Tree > New Decision Tree**. * **设置参数**:* **Input Raster**: 选择待分类的影像数据。* **Training Data**: 选择 ROI 文件。* **Output Root Mean Square File**: 设置输出均方根误差文件路径 (可选)。* **Maximum Tree Depth**: 设置决策树的最大深度。* **Minimum Number of Samples**: 设置每个节点的最小样本数。* **Output Rule Images**: 选择是否输出规则影像 (可选)。* **Attributes**: 选择参与分类的波段或指数。 * **开始构建**: 点击 **OK** 开始构建决策树。
2.3 分类结果评估* **查看混淆矩阵**: * 在 ENVI 主菜单中选择 **Classification > Post Classification > Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs**.* 选择分类结果和 ROI 文件，点击 **OK** 查看混淆矩阵，评估分类精度。 * **ROC 曲线**:* 在 ENVI 主菜单中选择 **Classification > Post Classification > ROC Curves**.* 选择分类结果和 ROI 文件，点击 **OK** 查看 ROC 曲线，评估分类器性能。
2.4 分类结果应用* **分类结果输出**: * 在 ENVI 主菜单中选择 **Classification > Post Classification > Classify**.* 选择待分类的影像数据和构建好的决策树文件。* 设置输出路径和文件名，点击 **OK** 输出分类结果。 * **结果可视化**: 使用 ENVI 的显示功能对分类结果进行彩色显示和专题图制作。
3. 注意事项* 训练样本的选择对分类结果影响很大，应尽量选择具有代表性的样本。 * 决策树的参数设置需要根据具体情况进行调整，以获得最佳的分类效果。 * 分类结果需要进行精度评价，以便对分类结果进行修正和改进。
4. 总结ENVI 软件提供了便捷的工具和流程，可以快速进行决策树分类。 通过合理地选择参数和优化流程，可以获得较高的分类精度，为后续的遥感应用提供可靠的数据基础。
