《表3 3个模型反演的方案2植被覆盖度精度评估》

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《一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法》

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综上所述，基于光谱归一化的扰动光谱混合模型能够有效地反演积雪与植被覆盖度，其中，CLS与RCTLS＿IV模型的精度较高，而CTLS精度较低。由于MODIS影像受斜视的影响，导致其覆盖度会比Landsat-5获取更大的覆盖度，可以从参考的植被覆盖度影像与原始的MODIS影像右下角可以看出，同时，由于MODIS影像空间分辨率大，不连续分布的地物定量较为困难，导致植被覆盖度反演的精度较差。本文设置了3种方案，研究结果表明，所提出的框架在积雪或植被覆盖度单独反演、积雪和植被覆盖度混合反演中均具有良好的精度。为了验证归一化方法的鲁棒性，将其与未归一化下的PMM模型解混的结果进行精度评价，发现基于光谱归一化的扰动线性解混模型的反演精度有显著的提升，由于篇幅限制，本文未详细列出。