《表1 不同遥感指数与各地面观测类型的回归模型》

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《基于多遥感产品和地面观测的北极苔原春季返青期特征研究》

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我们将遥感指数NDVI（图3a）、NDWI（图3b）、NDSI（图3c）提取的SOS与对应站点和年份的地面观测SOS数据进行拟合.表1为各遥感指数与各地面观测类型的拟合参数，三条拟合曲线都为极显著相关（p<0.0001）.NDVI提取的SOS与对应年份地面观测的SOS更为接近（R2=0.85），而NDWI和NDSI推算的SOS值偏大.可能原因是NDWI与NDSI作为表征水分的遥感指数，在高纬度地区受初春地表积雪覆盖的影响对于感应植被季节的动态变化存在一定程度的延迟三个遥感指数提取的SOS都可在一定程度上代表该站点的植被物候，其中NDVI提取的SOS效果优于其他两个指数.从各项拟合参数看，通量数据和数码照片观测与遥感数据相关性更高（p<0.0001），Toolik实地观测与遥感数据相关性较差（p>0.01）.