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题名变量筛选方法对郁闭度遥感估测模型的影响比较
被引量：11
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作者
琚存勇
邸雪颖
蔡体久
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机构
东北林业大学林学院
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期33-38,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(30471424)
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文摘
比较基于偏最小二乘回归的Bootstrap方法与传统的平均残差平方和(RMSq)准则所选变量建立模型的精度差别。结果表明:Bootstrap方法是一种更优秀的变量筛选方法,比RMSq方法精度提高约5%;而且它不受变量多带来的运算困难的限制,更便于实际应用。
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关键词
郁闭度估测模型
遥感
RMS4
准则
BOOTSTRAP方法
偏最小二乘回归
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Keywords
canopy closure estimation models
remote sensing
RMSq principle
Bootstrap approach
partial least square regression method
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分类号
S718.45
[农业科学—林学]
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题名基于主成分回归及遥感的贵阳市林分郁闭度估测
被引量：1
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作者
蒋维成
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机构
贵州省林业调查规划院
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出处
《林业调查规划》
2020年第3期6-9,23,共5页
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文摘
以贵阳市为研究区,以Landsat-8 OLI为遥感信息源,通过偏相关分析,选择了与郁闭度相关的12个遥感因子作为自变量因子。为克服自变量因子间严重的多重共线性和模型的不稳定性,采用主成分回归分析法建立郁闭度估测模型,并对模型进了检验及精度验证。结果表明,回归方程调整后的R2=0.756,模型的拟合效果较好,说明模型在数学上是可行的;利用15个实测样地对模型进行精度验证,估测精度的平均水平为78.80%,说明该模型可为区域林分郁闭度估测提供参考。
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关键词
Landsat-8
OLI
卫星影像
遥感
郁闭度估测模型
主成分回归
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Keywords
Landsat-8 OLI
satellite image
remote sensing
model of canopy density estimation
principal component regression
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分类号
S753.3
[农业科学—森林经理学]
S771.8
[农业科学—森林工程]
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