《表1 产草量遥感估算有效性验证结果》

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《2006–2015年蒙古国中东部地区产草量遥感反演数据集》

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注：X1、X2、X3、X4分别表示EVI、MSAVI、NDVI、PsnNet值；X表示年平均降水量。

本研究野外采样点29个，随机选取其中的20%样点用于精度验证，80%样点用于建模。通过产草量估算数据有效性验证结果（表1）可以看出，所有模型均通过极显著性检验（Sig<0.01）。R2和RMSE分别为决定系数和平均绝对误差，R2越大，RMSE越小，说明模型的拟合效果越好。各类模型中指数函数模型精度最高，为72.75%；其次为多元线性模型，为70.25%；一元线性函数模型精度最低，为69.75%。各模型相关系数显示，指数函数模型R2为0.67，明显高于多元线性模型的0.59和一元线性模型的0.56。结果表明指数函数模型更适合该地区产草量估算研究。对各指数模型进一步分析发现，基于MSAVI的指数模型模拟效果最佳，R2为0.72，RMSE为279.09 kg/hm2，模拟精度达到78%，可用于本研究区内产草量时空分布研究。