【怎样使用ENVI进行决策树分类】在遥感图像处理中，决策树分类是一种常用的监督分类方法，能够根据预定义的规则对影像进行分类。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款功能强大的遥感图像处理软件，支持多种分类方法，包括决策树分类。以下是使用ENVI进行决策树分类的步骤总结。
一、决策树分类概述
决策树分类是一种基于规则的分类方法，通过设定一系列条件（如光谱特征、纹理参数等），将影像像素逐层划分到不同的类别中。该方法操作简单、结果直观，适用于具有明确分类规则的场景。
二、ENVI中决策树分类的步骤总结
| 步骤 | 操作说明 |
| 1 | 加载影像数据 打开ENVI软件，导入需要分类的遥感影像文件（如TIFF、JPEG、HDF等格式）。 |
| 2 | 创建决策树文件 在ENVI主界面中，选择“File”→“New”→“Decision Tree”，创建一个新的决策树文件。 |
| 3 | 设置分类规则 在决策树编辑器中，添加节点并设置条件，例如：- 像素值范围 - 多波段组合 - 纹理特征等。 |
| 4 | 定义分类类别 为每个分支分配一个最终的类别标签，如“水体”、“植被”、“建筑”等。 |
| 5 | 保存决策树文件 完成规则设置后，保存决策树文件，通常为`.dt`格式。 |
| 6 | 应用决策树分类 在ENVI中选择“Classification”→“Supervised”→“Decision Tree”，加载已创建的决策树文件，执行分类。 |
| 7 | 查看和导出结果 分类完成后，查看生成的分类图，并可将其导出为栅格文件或矢量文件用于后续分析。 |
三、注意事项
- 决策树分类的效果高度依赖于规则设置的准确性。
- 建议在分类前进行样本选择和验证，以提高分类精度。
- 可结合其他分类方法（如最大似然、支持向量机）进行对比分析。
四、总结
使用ENVI进行决策树分类是一个系统化的过程，从数据加载、规则设置到分类执行，每一步都需要仔细规划。通过合理设计分类规则，可以高效地实现对遥感影像的自动分类。对于熟悉ENVI操作的用户来说，这是一个快速且灵活的分类方式。
