ENVI里如何用自己自定义的参数进行决策树分类？
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发布时间：2022-04-21 13:31
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时间：2023-06-27 18:59
envi 中几种分类方法的参数设置方法如下：
1、平行六面体
（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised->Parallelpiped，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Parallelpiped参数设置面板。
（2）SelectClasses from Regions：单击Select All Items按钮，选择全部的训练样本。
（3）Set Max stdev from Mean：设置标准差阈值，有三种类型：
l None：不设置标准差阈值；
l Single Value：为所有类别设置一个标准差阈值；
l Multiple Values：分别为每一个类别设置一个标准差阈值。
选择Single Value，值为3。
（4）单击Preview，可以在右边窗口中预览分类结果，单击Change View可以改变预览区域。
（5）选择分类结果的输出路径及文件名。
（6）设置Out Rule Images为Yes，选择规则图像输出路径及文件名。
（7）单击OK按钮执行分类。
2、最小距离
（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised-> Minimum Distance，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Minimum Distance参数设置面板。
（2）SelectClasses from Regions：单击Select All Items按钮，选择全部的训练样本。
（3）Set Max stdev from Mean：设置标准差阈值，有三种类型：
l None：不设置标准差阈值；
l Single Value：为所有类别设置一个标准差阈值；
l Multiple Values：分别为每一个类别设置一个标准差阈值。
选择Single Value，值为4。
（4）Set Max Distance Error：设置最大距离误差，以DN值方式输入一个值，距离大于该值的像元不被分入该类（如果不满足所有类别的最大距离误差，它们就不会被归为未分类类(unclassified)）。也有三种类型，这里选择None。
（5）单击Preview，可以在右边窗口中预览分类结果，单击Change View可以改变预览区域。
（6）选择分类结果的输出路径及文件名。
（7）设置Out Rule Images为Yes，选择规则图像输出路径及文件名。
（8）单击OK按钮执行分类。
3、马氏距离
（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised-> Mahalanobis Distance，在文件输入对话框中选择TM分类影像。单击OK按钮打开Mahalanobis Distance参数设置面板。
（2）SelectClasses from Regions：单击Select All Items按钮，选择全部的训练样本。
（3）Set Max Distance Error：设置最大距离误差，以DN值方式输入一个值，距离大于该值的像元不被分入该类（如果不满足所有类别的最大距离误差，它们就不会被归为未分类类(unclassified)）。也有三种类型，这里选择None。
（4）单击Preview，可以在右边窗口中预览分类结果，单击Change View可以改变预览区域。
（5）选择分类结果的输出路径及文件名。
（6）设置Out Rule Images为Yes，选择规则图像输出路径及文件名。
（7）单击OK按钮执行分类。
4. 最大似然
（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised-> Likelihood Classification，在文件输入对话框中选择TM分类影像。单击OK按钮打开Likelihood Classification参数设置面板。
（2）SelectClasses from Regions：单击Select All Items按钮，选择全部的训练样本。
（3）Set Probability Threshold：设置似然度的阈值。如果选择Single Value，则在“Probability Threshold”文本框中，输入一个0到1之间的值，似然度小于该阈值不被分入该类。这里选择None。
（4）Data Scale Factor：输入一个数据比例系数。这个比例系数是一个比值系数，用于将整型反射率或辐射率数据转化为浮点型数据。例如：如果反射率数据在范围0-10000之间，则设定的比例系数就为10000。对于没有定标的整型数据，也就是原始DN值，将比例系数设为2n-1，n为数据的比特数，例如：对于8-bit数据，设定的比例系数为255，对于10-bit数据，设定的比例系数为1023，对于11-bit数据，设定的比例系数为2047。
（5）单击Preview，可以在右边窗口中预览分类结果，单击Change View可以改变预览区域。
（6）选择分类结果的输出路径及文件名。
（7）设置Out Rule Images为Yes，选择规则图像输出路径及文件名。
（8）单击OK按钮执行分类。
5. 神经网络
（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised-> Neural Net Classification，在文件输入对话框中选择TM分类影像。单击OK按钮打开Neural Net Classification参数设置面板。
（2）SelectClasses from Regions：单击Select All Items按钮，选择全部的训练样本。
（3）Activation：选择活化函数。对数（Logistic）和双曲线（Hyperbolic）。
（4）Training Threshold Contribution：输入训练贡献阈值(0-1)。该参数决定了与活化节点级别相关的内部权重的贡献量。它用于调节节点内部权重的变化。训练算法交互式地调整节点间的权重和节点阈值，从而使输出层和响应误差达到最小。将该参数设置为0不会调整节点的内部权重。适当调整节点的内部权重可以生成一幅较好的分类图像，但是如果设置的权重太大，对分类结果也会产生不良影响。
（5）Training Rate：设置权重调节速度（0~1）。参数值越大则使训练速度越快，但也增加摆动或者使训练结果不收敛。
（6）Training Momentum：输入一个0~1的值。该值大于0时，在“Training Rate”文本框中键入较大值不会引起摆动。该值越大，训练的步幅越大。该参数的作用是促使权重沿当前方向改变。
（7）Training RMS Exit Criteria：指定RMS误差为何值时，训练应该停止。RMS误差值在训练过程中将显示在图表中，当该值小于输入值时，即使还没有达到迭代次数，训练也会停止，然后开始进行分类。
（8）Number of Hidden Layers：键入所用隐藏层的数量。要进行线性分类，键入值为0。没有隐藏层，不同的输入区域必须与一个单独的超平面线性分离。要进行非线性分类，输入值应该大于或等于1，当输入的区域并非线性分离或需要两个超平面才能区分类别时，必须拥有至少一个隐藏层才能解决这个问题。两个隐藏层用于区分输入空间，空间中的不同要素不临近也不相连。
（9）Number of Training Iterations：输入用于训练的迭代次数。
（10）Min Output Activation Threshold：输入一个最小输出活化阈值。如果被分类像元的活化值小于该阈值，在输出的分类中，该像元将被归入未分类中（unclassified）。
（11）选择分类结果的输出路径及文件名。
（12）设置Out Rule Images为Yes，选择规则图像输出路径及文件名。
（13）单击OK按钮执行分类。
6、支持向量机
（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised-> Support Vector Machine Classification，在文件输入对话框中选择TM分类影像。单击OK按钮打开Support Vector Machine Classification参数设置面板。
（2）Kernel Type下拉列表里选项有 Linear，Polynomial，Radial Basis Function，以及Sigmoid。
l 如果选择Polynomial，设置一个核心多项式（Degree of Kernel Polynomial）的次数用于SVM，最小值是1，最大值是6。
l 如果选择Polynomial or Sigmoid，使用向量机规则需要为Kernel指定 the Bias ，默认值是1。
l 如果选择是 Polynomial、Radial Basis Function、Sigmoid，需要设置Gamma in Kernel Function参数。这个值是一个大于零的浮点型数据。默认值是输入图像波段数的倒数。
（3）Penalty Parameter：这个值是一个大于零的浮点型数据。这个参数控制了样本错误与分类刚性延伸之间的平衡， 默认值是100。
（4）Pyramid Levels：设置分级处理等级，用于SVM训练和分类处理过程。如果这个值为0，将以原始分辨率处理；最大值随着图像的大小而改变，
（5）Pyramid Reclassification Threshold（0~1）：当Pyramid Levels值大于0时候需要设置这个重分类阈值。
（6）Classification Probability Threshold： 为分类设置概率域值，如果一个像素计算得到所有的规则概率小于该值，该像素将不被分类，范围是0~1，默认是0。
（7）选择分类结果的输出路径及文件名。
（8）设置Out Rule Images为Yes，选择规则图像输出路径及文件名。
（9）单击OK按钮执行分类。
热心网友
时间：2023-06-27 18:59
决策树参数分类设置有点麻烦，你有时间加我，我传给你点关于分类的资料(不过要先给俺评分(⊙o⊙)哦)！
监督分类，非监督分类里面的几个参数，一般不用自己设置，默认即可，除非你想改变分类的数目或迭代次数，这些可以设置一下。
