变量筛选方法对郁闭度遥感估测模型的影响比较

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中文摘要：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.

外文标题：Comparing Impact of Two Selecting Variables Methods on Canopy Closure Estimation

作者：

琚存勇、邸雪颖、蔡体久

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作者单位：

东北林业大学林学院,哈尔滨,150040

关键词：

郁闭度估测模型遥感 RMSq准则 Bootstrap方法偏最小二乘回归

基金：

国家自然科学基金

项目编号：

30471424

出版年：

2007

林业科学

中国林学会

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：1.272

ISSN：1001-7488

年,卷(期)：2007.43(12)