《表3 4种地类不同拟合方法的R、RMSE、AIC、BIC统计量》

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《京津冀MODIS长时序增强型植被指数拟合重建方法适用性研究》

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注:黑色加粗为同一指标下3种方法的最优值。

表3为4种地类不同拟合方法的R、RMSE、AIC、BIC统计量，从表3可以看出4种地类的拟合效果有明显差异，其中，草地的拟合效果最好。草地类型中，AICSG明显优于AICDL，但RMSESG表现不如RMSEDL。这是由于在AIC和BIC准则中加入了自由参数数量K来补偿参数过多导致拟合函数复杂而产生的过拟合误差。AICDL总体分布要劣于BICDL，这是因为在AIC准则中，自由参数数量的惩罚因子与影像期数并没有关系，但拟合误差却随着影像期数的增加而变大，而在BIC准则中惩罚因子引入影像期数以减小对拟合误差的影响。3种方法的R、AIC准则和BIC准则平均值均小于中值，因此总体分布呈现为负偏度分布，这表明3种拟合方法均表现出良好的保真性和拟合优度，根据表3中四种评价准则的统计量，AG方法包含最优值项最多，这表明对于草地类型AG方法拟合效果最好。四分位距反映的是数据集的离散程度，四分位距值越小，数据越集中，空间分布差异越小。3种方法对于耕地类型拟合重建效果存在明显差异。SG方法在4种评价准则中四分位距均最小，反映出空间格局差异对耕地类型的SG方法拟合重建效果影响最小；SG方法的平均值和中值更接近，且在4种评价准则中的最优值项计数最多，因此，对耕地类型，SG方法最适宜进行拟合重建。耕地的季节物候变化明显，尤其是一年两熟或两年三熟的作物熟制导致季节内植被EVI值会有多个峰值，而SG方法的窗口效应更注重局部拟合，从而能保留更多植被物候变化的细节。相比较耕地类型，3种拟合重建方法对灌木地类型的保持度都较高，R平均值都在0.95以上；在AIC和BIC方面，SG方法四分位距明显大于其他两种方法，说明空间分布差异明显。森林类型与灌木地类型相似，AG方法的四分位距值最小，表明空间分布差异影响效果最小；AG方法对灌木地和森林类型保真性更高，拟合优度最好，空间分布差异性最小。所以，AG拟合对灌木地和森林类型重建效果最好。极值的数值均小于其他地类，反映出EVI指数在高植被覆盖区域数据的优良性。