《表4 不同坡度过渡中决定系数变化值Tab.4 Change of R2 between different slopes》

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《利用ESAR极化数据的复杂地形区森林地上生物量估算》

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注:（a）、（b）、（c）、（d）、（e）分别指代图6中对应的模型

在不同坡度等级中，5种模型估算AGB的决定系数大小排序是相同的，均为水云分析模型>二次模型>对数模型>指数模型>线性模型，这表明水云分析模型在复杂地形区估测生物量的适应能力最强，线性模型适应能力最弱。不同坡度等级变化中，各模型估算森林AGB的决定系数变化值见表4，坡度由0~5°变化至5°~10°中，水云分析模型的决定系数变化值最小为0.066，线性模型最高为0.153，变化值大小排序为线性模型>指数模型>对数模型>二次模型>水云分析模型。坡度由5°~10°至≥10°中，变化值最小的为水云分析模型，为0.08，最大值为对数模型，为0.206，不同模型变化值大小排序为对数模型>二次模型>线性模型>指数模型>水云分析模型。坡度由0~5°至≥10°中，变化值最小的为水云模型，变化值为0.146，变化值最大的为对数模型，为0.342，不同模型变化值大小排序为对数模型>指数模型>线性模型>二次模型>水云分析模型。这表明，无论在地形起伏较小的地区还是地形起伏较大的地区，水云分析模型估算森林AGB的可靠性和稳定性均高于其他4种模型。