定量遥感估计模型

9.3.4　定量遥感估计模型

(1)遥感因子直接回归可燃物载量模型

运用SPSS对134个云南松样地的可燃物载量数据(因变量y)和TM每一波段、比值及植被指数对应灰度值(自变量)进行回归，得到云南松可燃物的估测模型为:

y=15559.124–32818.695X₁+6991.343X₂+235.366X₃+88.657X₄+115.479X₅-86.012X₆–862.941X₇+39.316X₈-185.532X₉+820.390X₁₀+216.599X₁₁+362.005X₁₂-130.459X₁₃+46.029X₁₄

式中y表示云南松可燃物载量(kg.hm-2)。X₁～X₁₄代表的变量见下表，F=26.143，F_0.01= 2.47，F＞F_0.01，显著水平为0.01，复相关系数为0.869，判定系数R²为0.755，调整后判定系数R²为0.726，双尾T检验显著性概率sig=0.00＜α_0.01=2.576，说明方程显著。

表9.25　模型参选自变量

由于差值植被指数(DVI)与PVI，土壤调整比值植被指数(SARVI)与RIV，变形土壤调整植被指数(TSAVI)与NDVI的相关关系为1，易产生共线性问题，同时在回归过程中，引起方程中其他变量的容许水平下降，所以这三个变量在回归过程中被淘汰。用30个样点的实测值和预测值对比图如下所示，其精度为73%左右。

图9.42　回归模型载量预报值与实测值的比较

(2)遥感因子和地形回归可燃物载量模型结果

对134个云南松样地的可燃物载量数据(因变量y)和TM相关因子及坡度、坡向、坡向指数、海拔等地形因子所对应灰度值(自变量)进行回归，得到云南松可燃物的估测模型为:

y=12397.252-25826.674X₁+6195.555X₂-88.503X₃+109.961X₄+72.087X₅+30.975X₆–771.099X₇+56.946X₈-129.029X₉+686.569X₁₀+148.413X₁₁+58.295X₁₂-168.641X₁₃+ 105.160X₁₄-16.506X₁₅+2.183X₁₆+82.823X₁₇+3.493X₁₈

式中y表示云南松可燃物载量(kg·hm-2)。X₁～X₁₄代表的变量上面一样，X₁₅表示坡向指数;X₁₆表示坡向;X₁₇表示坡度;X₁₈表示海拔。F=24.592，F_0.01=2.47，F＞F_0.01，显著水平为0.01，复相关系数为0.891，判定系数R²为0.794，调整后判定系数R²为0.794，双尾T检验显著性概率sig=0.00＜α_0.01=2.576，说明方程显著。

用30个样点的实测值和预测值对比图如下所示，其精度在84%左右。

图9.43　回归模型载量预报值与实测值的比较

(3)因子分量回归可燃物载量模型结果

运用SPSS对134个云南松样地的可燃物载量数据(因变量y)和因子分析得到的4个变量FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1的值进行回归，得到云南松可燃物的估测模型为:

y=17774.929+3859.921X₁-2139.155X₂-131.728X₃+176.775X₄

式中y表示云南松可燃物载量(kg·hm-2)。X₁～X₄分别表示为变量FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1、FAC4_1。F=71.901，查得F_0.01=3.47，F＞F_0.01，显著水平为0.01，复相关系数为0.831，判定系数R²为0.690，调整后判定系数R²为0.681，双尾T检验显著性概率sig=0.00＜α_0.01=2.576，说明方程显著。

用30个样点的实测值和预测值对比图如下所示，其精度为78.6%。

图9.44　回归模型载量预报值与实测值的比较