《表4 模型精度对比：基于随机森林回归方法的水稻产量遥感估算》

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《基于随机森林回归方法的水稻产量遥感估算》

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由上分析可知RFR3模型水稻估算精度更好，为了进一步评判RFR3模型的适用性，在原本研究区样本点的基础上加入农安地区的6个样本点进行建模，农安地区在地形、土壤类型、以及气候类型上与研究区较为接近，并利用了SPSS软件对RFR3模型输入变量与产量间进行了多元逐步回归，逐步回归结果输入变量为第三生育期的EVI指数，移除了其余变量，关系式为：y=9 596.123×EVIGS3+980.356，将多元逐步回归结果与RFR3模型进行对比，表4为精度对比结果，结果表明应用RFR3模型对农安地区的水稻产量进行估算的结果依然较好，R2达到0.730，MRE达到0.090，明显优于多元逐步回归模型的估算精度。所以应用RFR模型估算水稻产量结果较为可靠、并且精度较高，可以很好地满足农业发展对于农作物产量估算方面的需求。