《表1 5种不同的生物量估算模型》

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《基于遥感的平潭木麻黄生物量快速估算》

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注：B为生物量（W），“**”P<0.001。

随机选取40%的数据以NDVI为自变量，木麻黄生物量为因变量，分别构建线性、对数、多项式、幂函数和指数函数5种常用的统计模型，其余60%的数据采用相关系数R、平均相对误差MRE、均方根误差RMSE和相对均方根误差r RMSE对5种模型进行评价（表1）。其中，作为一个有更好预测精度的相对量，r RMSE与评价量本身的数量级水平无关，对总体值域差别较大的模型有更好的预测效果，值越小，表明模型预测效果越好[31]。