基于HyMap数据的浮水植被信息提取

以美国加利福尼亚州萨克拉门托—圣华金三角洲为研究区,利用2007年6月空间分辨率3 m的HyMap高光谱数据,根据湿地植被的光谱差异,结合地面实况数据,对植被的"三边"参数进行分析,选取合适的植被指数并结合"三边"参数特征,构建决策树模型,提取出研究区的浮水植被,并与最大似然法的分类结果进行比较。结果表明:利用决策树模型分类的总体精度达到82.68%,与最大似然法相比,总精度提高了6%,很好地识别出了研究区湿地植被中的浮水植被。