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题名基于哑变量的高山松蓄积量反演模型研究
被引量:5
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作者
王宗梅
徐天蜀
岳彩荣
刘琦
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机构
西南林业大学林学院
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出处
《林业资源管理》
北大核心
2017年第4期75-81,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(31260156)
西南林业大学科技创新基金项目(C16022)
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文摘
基于Landsat TM和地面实测样地数据,采用传统线性回归和引入哑变量的线性回归两种建模方法构建香格里拉高山松蓄积量反演模型,并对模型进行验证。研究表明,传统一元和多元线性回归模型的相关系数分别为0.280和0.365,引入哑变量的线性回归模型相关系数为0.602;结合实测检验数据,传统一元、多元线性模型和引入哑变量的模型预测精度分别为61.1%,74.9%和80.3%,引入哑变量的高山松森林蓄积量模型反演精度明显提高,研究结果可为今后基于哑变量的遥感森林蓄积量反演提供一定的依据和参考。
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关键词
哑变量
香格里拉高山松
森林蓄积量
线性回归模型中
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Keywords
dummy variable, Shangri-la Pinus Densata, forest volume, linear regression model
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分类号
S757
[农业科学—森林经理学]
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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