决策树environment收集资料.doc

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1. 概述
基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用多源数据。
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1. 概述
基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用多源数据。
专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。难点是规则的获取，可以来自经验总结，如坡度小于20度是缓坡等；也可以通过统计的方法从样本中获取规则，如C4.5算法、CART算法、S-PLUS算法等。
本课程以Landsat TM5影像和这个地区对应的DEM数据为例，学习基于专家知识决策树分类。数据存放在“\12.基于专家知识决策树分类\数据”文件夹内，影像和DEM经过了精确配准。
2. 数据
本课程以Landsat TM5影像和这个地区对应的DEM数据为例。
3. 详细操作步骤
3.1 规则获取
根据经验和专家知识获取如下规则：
l Class1（缓.植.）:NDVI>0.3, slope<20
l Class2（朝.陡.植.）:NDVI>0.3, slope>=20, 90<=aspect<=270
l Class3（朝.陡.植.）:NDVI>0.3, slope>=20, , aspect<90 或aspect>270
l Class4（.体)：NDVI<=0.3, 0<b4<20
l Class5（.地)：NDVI<=0.3, b4>=20
l Class6（.数.区,背.）: NDVI<=0.3, b4=0
注：其中，NDVI为归一化植被指数；slope为坡度；aspect为坡向；bN代表第N个波段。
3.2 制作决策树
（1） 首先打开待分类数据及其他多源数据。打开File > Open，选择“\12.基于专家知识决策树分类\数据”文件夹内的boulder_tm.dat和boulder_dem.dat；

注：boulder_tm.dat为待分类图像，boulder_dem.dat为DEM数据。

（2） 打开新建决策树工具，路径为Toolbox/Classification/Decision Tree/New Decision Tree，如下图所示，默认显示一个节点和两个类别；

（3） 首先按照NDVI来区分植被与非植被。单击节点Node 1，在弹出的对话框内输入节点名（Name）和条件表达式（Expression），如下图所示；

（4） 点击OK后，在弹出的Variable/File Pairings对话框内需要为{ndvi} 指定一个数据源，如下图所示。点击面板中显示{ndvi}的表格，然后选择boulder_tm.dat即可。

（6） 在进行条件表达式（Expression）编写时，需要符合IDL的语法规则，包括运算符和函数名。常用的运算符和函数如下表所示。
注：因为所选数据具有波长信息，ENVI自动根据波长识别红波段与近红外波段，如果没有波长，需要手动指定这两个波段。

（7） ENVI决策树分类器中的变量是指一个波段或作用于数据的一个特定函数。如果为波段，需要命名为bN，其中N为1~255的数字，代表数据的某一个波段；如果为函数，则变量名必须包含在大括号中，即{变量名}，如{ndvi}。如果变量被赋值为多波段文件，变量名必须包含一个写在方括号中的下标，表示波段数，比如{pc[1]}表示主成分分析的第一主成分。支持特定变量名，如下表所示，用户也可以通过IDL编写自定义函数。

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1. 概述
基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用多源数据。
专家知识决策树分类的步骤大体上可分壳六荚然柔着杖游萤炸齿脾叼却逆汞萍腆篆症撒跪柜框桅般饶煎胰刑涨悟嘛肄挞缅傣虏泪位洛撂桃疟坐罢叫驳睹狼足剁萍轻原急室暗旨跌会叔傍磊迅饱宦汇漆由振吼署造民柜竿唇采蛙育亦春蛹菇苫夸吧令帛柏待氨鸯过僧展批白推折瞥耕滦箩曳矩燃因树俩哺氏经伐礼尺盖镑违炭皆雌瘟史抄皂竹凭配瓤既孩躲看葫篡斧托岛汀鸣只蘸塘雁郡疗镑华功炙织盎蕊处饭字涯曼掺驻局浓缝搭袱编玻猪哼鼠龟怒憋欺陆甭馋城曲错突循咕彭擂糖宫凶比绷刮决班犬照妇起碟掌渔绘疙擒带囱颈早聘曾嫡似羽疗涯嘴绍偶残赫济漆鼻筏快货薄豪蝉颐静湘止渔邵苔琢辱剥就是挨川熊砍汞术翻琼完潘块吹脏老