envi5.6随机森林

### ENVI 5.6 中随机森林功能及其插件版本 ENVI 5.6 提供了强大的遥感影像处理能力，其中包括监督分类中的随机森林算法支持。然而，默认情况下，某些高级功能可能需要额外的插件或扩展模块来实现完整的随机森林分类流程。 #### 默认支持情况 ENVI 5.6 的基础版本已经内置了一些机器学习分类器，包括随机森林 (Random Forest)[^2]。如果用户希望直接使用这些功能而无需安装额外插件，则可以通过 **Classification Toolbox** 访问并配置相应的参数。以下是默认环境下的操作指南： 1. 打开 ENVI 5.6 并加载待分类的遥感影像。 2. 进入 `Toolbox` -> `Classification` -> `Supervised Classification`。 3. 在可用选项中找到 Random Forest Classifier，并设置训练样本 ROI 和其他必要参数[^2]。 #### 插件需求与版本兼容性 对于更复杂的场景（例如自定义模型调参、集成外部 Python 库等），官方推荐通过 IDL 或者第三方开发工具扩展 ENVI 功能。以下是一些常见的插件解决方案： - **IDL Extension**: 如果用户的 ENVI 版本附带了 IDL 支持，则可通过编写脚本来进一步优化随机森林算法的表现。此方式允许引入 Scikit-Learn 等库作为补充计算引擎[^2]。 - **ESE (ENVI Services Engine)**: ESE 是 Exelis Visual Information Solutions 推出的一个云端服务框架，能够运行定制化的分类任务，包括但不限于随机森林方法。需要注意的是，该平台通常需单独购买授权或许可证才能正常使用[^1]。 #### 下载途径说明 针对具体的插件下载请求，请遵循以下建议步骤完成获取过程： 1. 登录 Harris Geospatial 官方网站账户页面 https://www.harrisgeospatial.com/ProductsAndSolutions/ImagerySoftware/ENVI。 2. 浏览至 Downloads 部分寻找对应补丁包或者附加组件链接。 3. 对于学术用途的研究人员来说，部分高校图书馆可能会提供合法渠道访问相关资源；另外也可以尝试联系技术支持团队寻求帮助文档和技术指导材料。 ```python import envi from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Example code snippet demonstrating integration between ENVI and scikit-learn RF model. def train_random_forest(envi_data, roi_samples): rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) features, labels = extract_features_labels(envi_data, roi_samples) trained_rf = rf_model.fit(features, labels) return trained_rf ``` 以上展示了如何借助 Python 实现更加灵活可控的随机森林建模思路。

### 使用 ENVI 5.6 进行土地覆盖分类 #### 准备工作 为了确保能够顺利进行土地覆盖分类，建议先通过可靠渠道下载所需卫星影像。例如，在浏览器访问“地理空间数据云”，利用其高级检索功能定位目标区域，并挑选合适时间范围内的高质量影像，注意选择云量低于8%的图像以减少误差影响[^4]。 #### 启动ENVI并加载影像 启动ENVI软件后，导入之前准备好的高分辨率遥感影像文件。确认影像已成功加载至工作区中，以便后续处理操作。 #### 利用机器学习工具进行分类 ENVI 5.6引入了一系列新的机器学习算法用于遥感图像分类，这些工具提供了直观易用的操作界面，允许在同一界面上完成从数据输入、样本选取直至最终获得分类成果的一系列流程[^1]。具体步骤如下： - **进入分类模块**：导航至`Classification`菜单项下拉列表中的`Supervised Classification`选项卡。 - **创建训练集**：点击`Training Data Manager`来定义不同类别的训练样本地物特征向量集合；可以通过手动绘制多边形ROI（Region of Interest），或是借助已有矢量地图作为辅助手段快速建立各类别对应的光谱特性库。 - **配置参数与选择模型**：依据实际情况设定必要的预处理条件以及选定合适的监督式学习方法如支持向量机(SVM)，随机森林(Random Forests)等高效能模式识别技术来进行建模预测分析。 - **执行分类过程**：当所有准备工作完成后，按下运行按钮让程序自动计算整个场景内各像素所属类别标签，从而形成完整的土地覆被分布图层。 #### 结果评估与优化调整 完成初步分类之后，应当仔细审查输出结果的质量状况，必要时可采用交叉验证等方式检验模型准确性，并针对发现的问题适当修改初始设置重新尝试直到满意为止。 ```python # Python脚本示例：读取ENVI格式栅格数据并显示直方图统计信息 import spectral as spc img = spc.open_image('path_to_your_envi_file.hdr') print(img.metadata) plt.hist(img.load(), bins=256, color='gray', alpha=0.75) plt.show() ```