基于总体最小二乘的直线拟合方法探究

在直线拟合问题中,经典的最小二乘拟合方法在自变量选取不同时,拟合的参数值和中误差存在较大差别,故本文利用模拟数据对经典最小二乘和总体最小二乘拟合结果进行对比分析,得出结论认为:经典最小二乘自变量选取不同结算参数的原因是在进行拟合计算时忽略了自变量的误差,使拟合结果只能在一个方向上保持最佳;利用总体最小二乘参数拟合的方法进行直线拟合时拟合结果不受自变量变化的影响,并能够提高拟合精度。

基于GF-1 WFV数据森林叶面积指数估算

以国产高分一号(GF-1)宽幅数据(wide field of view,WFV)为数据源,采用简单生物圈模型2(simple biosphere model2,SiB2)对黑龙江省漠河县森林植被叶面积指数(leaf area index,LAI)进行估算,并与增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)线性模型的估算结果进行对比,结合地面实测LAI数据分别对这2种模型估算结果进行精度评价。结果表明,采用EVI线性模型估算LAI,决定系数R 2为0.582,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.701;而采用SiB2模型估算LAI,R 2为0.798,RMSE为0.358,均比EVI线性模型有所改善。该研究发现,结合中高空间分辨率的GF-1 WFV数据,SiB2模型更适宜于该研究区森林植被的LAI反演。