《表3 3种反演模型的优选变量及其显著性》

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《多源数据支持下的森林地上生物量估算方法》

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分别获取样本数据的光谱特征因子、纹理特征因子、多特征因子与蓄积量的相关性，优先选取各类特征因子中与蓄积量相关程度较高的特征因子进入回归分析，最终通过多元逐步回归获得构建反演模型的特征变量。3种蓄积量反演模型的优选变量及其显著性如表3所示。表3中，基于光谱特征的反演模型中，B6为波段6的反射率，B2/3、B1/6、B3/6分别为波段2与波段3、波段1与波段6、波段3与波段6的反射率比值；基于纹理特征的反演模型中，WL＿6为波段1的熵，WL＿7为波段1的角二阶矩，WL＿17为波段3的均值，WL＿36为波段5的对比度，WL＿52为波段7的对比度；基于多特征融合的反演模型中，A为坡向，ARVI为大气阻抗植被指数，B4/3、B6/3分别为波段4与波段3、波段6与波段3的反射率比值，WL＿30、WL＿31分别为波段4的熵和角二阶矩。