ENVI下基于决策树提取土地覆盖信息_第1页
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文档简介

1、http:/bbs.esrichina- 17:39:53 址:http:/bbs.esrichina- ENVI 安装目录下 的 Save_Add文件夹内,重新启动 ENVI 。首先从影像中选择一部分区域作为获取规则的实验区,(1在 Display 中显示影像,在 Image 视窗中单击 Overlay->Region of Interest。在 ROI Tool面板中,单 击 ROI_Type->Polygon,绘制一定大小的实验区,这个区域包含土地覆盖所有类型。(2在 ROI Tool面板中,选择 File-> Subset data via ROIs,裁剪出实验区。下

2、面在实验区影像中选择一定数量的训练样本,利用训练样本获取专家知识规则。 (1在 Display 中显示裁剪的实验区影像,在 Image 视窗中单击 Overlay->Region of Interest。在 ROI Tool面 板中,分别选择 5个类型的训练样本(如下图,训练样本的可分离度在 1.8以上。图:训练样本(2选择 ENVI 主菜单 ->Classification->Decision Tree->RuleGen ->Classifier,选择实验区影像。(3选择决策树输出路径及文件名,单击 OK 执行。注:由于此工具包基于 4.4版本开发,在之后版本上

3、运行完得到决策树文件之后会自动退 出 ENVI ,不影响决策树规则文件的使用。图:运行 CART 工具(4选择 ENVI 主菜单 ->Classification->Decision Tree->Edit Existing Decision Tree,打开从实验区获取的决 策树规则,如下图。(5在 ENVI Decision Tree面板中,选择 Options->Execute,执行决策树。图:决策树(6对分类结果进行验证,类似选择训练样本,选择一部分 ROI 作为验证样本。选择主菜单 ->Classification->Post Classification->Confusion Matrix,计算精度验证混淆矩阵。精度达到要求,规则的获取工作就完成了。3.土地覆盖信息提取这一步是将获取的规则应用于整个图像。(1选择 ENVI 主菜单 ->Classification->Decision Tree->Edit Existing Decision Tree,打开从实验区获取的决ht

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