基于决策树的林业遥感影像分类ClassificationofRSImagebasedonDecisionTreeClassifier一、实习目的与要求林业遥感是遥感技术在林业经营中具体应用的实用性强的专业课，旨在培养学生利用遥感手段进行森林资源监测和管理的基本技能，实习的主要目的是培养学生使用GPS进行野外地形参数的手工测量，内业计算机遥感图像的几何精校正和探索学习决策树分类方法对林业遥感影像进行分类研究的动手能力。通过实习，加深遥感技术在森林资源监测和管理中的应用和理解。二、实习内容1) GPS采集地面控制点坐标(经纬度或平面直角坐标)以及地形参数(坡度，坡向)2) 野外训练区的地面调查3) 内业遥感图像的几何精校正4) ENVI图像处理软件决策树分类器建立逐级决策规则5) 决策规则的修改与添加(与实地调查进行比较分析)6) 利用建立的决策规则对林业遥感图像进行分类7) 保存分类规则与分类图像三、实习中涉及的理论知识1决策树分类简介与其它分类方法相比，决策树分类具有如下特点：1)决策树分类是非参数分类，因此其独立于训练区像元亮度值
