变量筛选方法对郁闭度遥感估测模型的影响比较

编号 zgly0000511597

文献类型 期刊论文

文献题名 变量筛选方法对郁闭度遥感估测模型的影响比较

学科分类 220.1070;森林植物学

作者 琚存勇  邸雪颖  蔡体久 

作者单位 东北林业大学林学院 

母体文献 林业科学 

年卷期 2007,43(12)

页码 33-38

年份 2007 

分类号 S718.45 

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 

文摘内容 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(RMS4)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RMS。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。