12.基于专家知识决策树分类

陡坡上的植被
+
+ +
DEM
缓坡上的植被
Road Map Zoning Coverage Landcoverwk.baidu.comClassification
+
高山植被
公园用地
专家知识的决策树分类基本步骤
知识（规则）定义
规则输入
决策树运行
分类后处理
规则定义
• 规则获取：经验总结和样本总结 • 规则描述
– Class1（缓坡植被）:NDVI>0.3, slope<20 – Class2（朝北陡坡植被）：NDVI>0.3, slope>=20, 90<=aspect<=270 – Class3（朝南陡坡植被）：NDVI>0.3, slope>=20, , aspect<90 or aspect>270 – Class4（水体）：NDVI<=0.3, 0<b4<20 – Class5（裸地）：NDVI<=0.3, b4>=20 – Class6（无数据区，背景）: NDVI<=0.3, b4=0
规则描述——表达式与变量
变量 表达式 基本运 算符 三角函 数 部分可用函数 +、-、*、/ Sin、cos、tan asin、acos、atan Sinh、cosh、 tanh…. LT、LE、EQ…. and、or、not…. 最大值、最小值 slope aspect ndvi Tascap pc mnf lpc Stdev Mean 其他符 号 Min、max 其他 计算坡度 计算坡向 计算归一化植被指数 穗帽变换 主成分分析 最小噪声变换 局部主成分分析 标准差 平均值 最大、最小值 …… 作用
关系/逻 辑
指数（^）、exp 对数alog 平方根（sqrt）、 绝对值（abs） ……
如：{ndvi} LT 0.3
练习：
• 数据
– \12.基于专家知识决策树分类\数据\boulder_tm.dat”
• 规则获取（经验总结和样本总结） • 构建执行决策树
本节收获
• 学习了ENVI下构建决策树的操作流程，并使用构建的 决策树进行图像分类。
基于专家知识的决策树分类
技术支持邮箱：ENVI-IDL@esrichina.com.cn 技术支持热线：400-819-2881-7 官方技术博客：http://blog.sina.com.cn/enviidl 官方技术qq群：148564800
课程简介
- 专家知识的决策树分类基本原理
根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元