《表2 基于偏最小二乘回归的牧草CP估算模型评价》

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《多粒度光谱特征的牧草粗蛋白含量高光谱遥感估算》

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PLSR方法可以利用PCA将多个具有共线性的特征减少为几个不相关的主成分，从而使反演模型的预测能力更强，性能更加鲁棒[28-29]。利用SFS筛选得到敏感波段组合（原始光谱）和敏感分量组合（MGSS），以选择的前10个波段/分量（图5）为例，将其分别降维至5和7个主成分，来对牧草CP含量进行PLSR建模和性能评价。选择模型估算性能较好的前10种粒度，如表2所示。