遥感专题讲座.docx

基于专家知识的决策树分类
可以将多源数据用丁影像分类当中,这就是专家知识的决策树分类器,本专
题以ENVI中Decision Tree为了例来表达这一分类器.
本专题包含以下内容：
专家知识分类器概述
知识（规那么）定义
ENV的 计数,并将测试样本添加到训练样本中,转向步骤三,,输出 分类树
五、抽取分类规那么
到达树的叶节点的每条路径表示一条分类规那么从树中抽取分类规那么, 打印规那么和
分类的详细信息
,vc和C++版本都能获得.
Decision Tree 的使用
一、规那么获取
选取Landsat TM5影像和这个地区对应的DEM数据,影像和DEM经过了精 确配准.
规那么如下描述：
Class1 （朝北缓坡植被）：NDVI>, slope<20, aspect<90 and aspect>270
Class2 （非朝北缓坡植被）:NDVI>, slope<20, 90<=aspect<=270
Class3（陡坡植被）：NDVI>, slope>=20,
Class4（水体）：NDVI<=, 0<b4<20
Class5（裸地）：NDVI<=, b4>=20
Class6（无数据区,背景）：NDVI<=, b4=0
也可以根据二义树描述方式：第一层,将影像分为了两类,, NDVI ;第二层,NDVI高的,分为了坡度大于或等于20度和坡度小于20 .
八输入决策树规那么
翻开主菜单->classification->Decision Tree->Build New Decision Tree,图 3
所示,默认显示了一个节点.
,ENVL Decision Tree
F Opt i ons Hslp
ITode 1； [0 0 00苒）]
图 3 Decision Tree界面
首先我们根据NDVI的大小划分第一个节点,单击Node1,跳出图4对话框,
Name 为了 NDVI>,在 Expression中填写：{ndvi} gt .
普 Edit Decision Proper!its
图4添加规那么表达式
点击OK后,会提示你给｛ndvi｝指定一个数据源,如图5所示,点击第一列中 的变量,在对话框中选择相应的数据源,这样就完成第一层节点规那么输入.
图5指定数据源
Expression中的表达式是有变量和运算符 （包含数学函数）组成,支持的运算
符如表1所示
表达式 局部可用函数
根本运算符
+、-、*、/
三角函数
正弦 Sin(x> 余弦 cos(x)> 正切 tan(x) 反正弦 Asin(x卜反余弦 acos(x) 反正 切 atan(x)
双曲线正弦Sinh(x)、双曲线余弦
cosh(x卜双曲线正切tanh(x)
关系/逻辑
小丁 LT、小丁等丁 LE、等丁 EQ 不
等丁 NE、大丁等丁 GE大丁 GT
and、or、not、XOR
最大值( >)、最小值(<)
其他符号
指数U)、自然指数exp
自然对数对数alog(x) 以10为了底的对数alog10(x) 整形取整——round(x)、ceil(x) 平方根(sqrt)、绝对值(adb)
表1运算符
ENVI决策树分类器中的变量是指一个波段的数据或作用丁数据的一个特定函
,即｛变量名｝;或者命名为了bx, x代表数据,比
,变量名必须包含一个写在方括号
中的下标,表示波段数,比方｛pc[2]｝
量名如表2,也可以通过IDL自行编写函数.
变量
作用
slope
计算坡度
aspect
计算坡向
ndvi
计算回一化植被指数
Tascap [n]
穗帽变换,n表示获取的是哪一分 量.
pc [n]
主成分分析,n表小获取的是哪一分 量.
lpc
面主成分分析,n表示获取的是哪
[n]
一分量.
mnf [n]
最小噪声变换,n表示获取的是哪一 分量.
Lmnf[n]
^部最小噪声变换,n表小狄取的是 哪一分量.
Stdev
[n]
波段n的标准差
lStdev
[n]
波段n的局部标准差
Mean [n]
波段n的平■均值
lMean [n]
波段n的局部平均值
Min [n]、max
[n]
波段n的最大、最小值
lMin [n]、lmax
[n]
波段n的局部最大、最小值
表2