基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测
ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ Ｃ ａ ｌ ｌ ａ 岱： ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ． Ａｉ ｍｉ ｎｇ ａ ｔ ｔ ｈｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｍｕｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｃ ｏ ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
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基于偏最小二乘 回归的森林蓄积量遥感估测
刘琼 阁， 彭 道黎 ， 涂 云燕
（ 北京林 业大学 林 学院，北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘 要：森林 蓄积量受遥感因子与地形 因子 的影 响，但这些 因子 间存在 多重 相关性，会影 响模 型稳 定性 与精度 。
针对森 林蓄积量遥 感估测 自变 量间存在 多重共线性 问题 ，采用 异于传统 最小二乘 的偏 最小二乘 方法建立密 云县 森林蓄积 量遥感估测 模型 。先对 可能影 响蓄积量 的因子进行分 析，选取 既存 在相关性 又对模型显 著性有影 响的 因子为森林蓄积量估测 的 自变量 。用预 留的样本对模型进行检验 ，预测值 与实测 值相 比精度达到 ９ ０ ． １ ％。将通过 检验的模型对整个密 云县进行 反演 ，得到密云县估测森林蓄积量 为 ２ ４ ４ ７ ６ ９ ５ ． ２ ０ ３ ｍ 。 关键词 ：森林蓄积量 ；遥 感因子；地形因子 ；多重相关性 ；偏最 小二乘 中图分类号 ：￥ ７ ５ ７ ． ２ １ ９ 文献标 志码：Ａ 文章编号 ：１ ６ ７ ３ － ９ ２ ３ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ － ０ ０ ８ １ — ０ ４
第３ ４卷 第 ２ 期 ２ ０ １ ４年 ２月
中 南 林 业 科 技 大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｙ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
基于遥感信息估测森林的生物量
1 研究地区概况
本研究采用 1999 年 8 月 16 日的美国 Landsat 陆地资源卫 星 TM 数据，其轨道号是 117 / 27，覆盖了包括伊春市、铁力市部 分地区的 185 km X 170 km 矩形区域，位于黑龙江省东北部，地 理位置为东经 126 56'23" ~ 129 56'08"，北纬 46 29'53" ~ 48 22' 29"。该地区海拔 400 m，属北温带大陆性季风气候区，夏季短 促，秋季早霜，冬季漫长多雪。年平均气温 0.1 ~ 3.2C，极端最 高气温 34 ~ 36.9C，极端最低气温 - 36.4 ~ - 44.9C，!10C积温 1 900 ~ 2 600C，无霜期 116 d 左右，年降水量 640 mm。该地区主要 植被类型是由原地带性顶极群落红松阔叶林经人为干扰破坏后 形成的天然次生林和过伐林，是森工企业局集中的地区。林业用 地占总面积的 90.7%，天然林蓄积占总蓄积的 91.9%，人工林占 总蓄积的 8.1%。林木主要有红松（Pinus koraiensis）、落叶松（Larix gmelini）、云杉（ Picea koraiensis）、冷杉（ Abies holloghylla）、水曲柳 （Fraxinus mandshurica）、白 桦（ Betula platyphylla）、紫 椴（ Tilia amurense）、蒙古栎（Ouercus mongolica）等。
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东北林业大学学报
典型喀斯特山区的森林蓄积量遥感估算
典型喀斯特山区的森林蓄积量遥感估算郑佳佳;周忠发;朱孟;黄登红;吴小飘;刘荣萍;龙洋洋【期刊名称】《水土保持通报》【年(卷),期】2024(44)2【摘要】[目的]通过森林蓄积量的遥感监测了解喀斯特地区森林生态系统的健康状况和生态功能,为该地区碳汇监测与评估以及森林管理与决策提供理论依据。
[方法]本研究选取典型喀斯特山区为研究对象,基于Sentinel-2A影像和样地调查数据,结合随机森林(RF)、K近邻回归(KNN)和BP神经网络3种机器学习模型,在山地坡度条件约束下开展森林蓄积量反演研究。
[结果]①单波段反射率、植被指数和纹理特征等遥感因子在不同地形约束条件下的表现不同,建立模型的最优子集均不同,不同立地条件下建立蓄积量估测模型均有差异。
②在喀斯特山区森林蓄积量估算中,RF 相比KNN和BP模型鲁棒性和适应性最强。
在缓坡、斜坡、陡坡立地条件下,RF 模型精度分别达到80.1%,79.0%,80.5%。
[结论]喀斯特山区空间异质性强,不同坡度立地条件下参与蓄积量遥感估测的建模自变量因子均不相同。
坡度的划分可以细化复杂场景遥感估算模型,提高蓄积量遥感估算精度。
【总页数】11页(P176-186)【作者】郑佳佳;周忠发;朱孟;黄登红;吴小飘;刘荣萍;龙洋洋【作者单位】贵州师范大学喀斯特研究院/地理与环境科学学院;贵州喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地;国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心【正文语种】中文【中图分类】S758.4【相关文献】1.南方山地森林蓄积量遥感估算研究2.基于森林蓄积估算鹤立林业局的森林生物量碳储量3.喀斯特山区森林蓄积量的合成孔径雷达遥感估测研究4.利用森林蓄积量生物量模型估算岫岩县森林碳储量5.结合遥感林龄因子的亚热带森林蓄积量估算方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
专题6偏最小二乘回归ppt课件
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一、偏最小二乘回归概述——偏最小二乘回归方法的产生背景(续)
在国内,最早对此进行系统研究的学者 是北京航空航天大学的王惠文教授。
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一、偏最小二乘回归概述
偏最小二乘回归的基本思想
2 T
。一般地,若有ˆT2
ˆ
2 B
,
则回归方程会有更好的预测效果;若
ˆT2
ˆ
2 B
,
则回归方程不宜用于预测。
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二、偏最小二乘回归的建模步骤
在PLS建模中,究竟该选取多少个成分为宜,这 可通过考察增加一个新的成分后,能否对模型的预 测功能有明显改进来考虑。
采用类似于抽样测试法的工作方式,把所有n 个样本点分成2部分:第1部分除去某个样本点i的 所有样本点集合(共含n-1个样本点),用这部分样本 点并使用h个成分拟合一个回归方程;第二部分是 把刚才被排除的样本点i代入前面拟合的回归方程, 得到 y j 在样本点i上的拟合值 yˆ hj(i)。
显提高。
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三、偏最小二乘回归的辅助分析技术
与典型相关分析对应的研究内容 与主成分分析对应的研究内容
27
三、偏最小二乘回归的辅助分析技术
与典型相关分析对应的研究内容
1.精度分析
(1)th对某自变量xj的解释能力为
Rd (xj ;th ) r2 (xj ,th )
(2)th对X的解释能力为
1 p
m
Rd (xj ;t1,t2, ,tm ) Rd (xj ;th ) h1
(5)th对某因变量yk的解释能力为 Rd ( yk ;th ) r2 ( yk ;th )
基于纹理特征的香格里拉县冷杉林郁闭度遥感估测研究
基于纹理特征的香格里拉县冷杉林郁闭度遥感估测研究付虎艳;张军;舒清态【摘要】以香格里拉县2006年TM影像、2006年森林资源二类调查小班数据为信息源,结合研究区冷杉林地面实测标准地(30m ×30m)数据,提取香格里拉县冷杉林TM影像分布信息及标准地纹理特征因子(共48个),对各因子进行相关分析;利用主成分法对纹理特征因子进行因子分析,最终选出13个纹理特征因子利用偏最小二乘法进行回归建模并进行模型精度检验.根据回归估测模型以及提取出的冷杉林各波段纹理特征因子,进行研究区冷杉林郁闭度反演.结果表明,基于遥感影像纹理特征建立的郁闭度遥感估测模型,其RE=13.8％,RMSE=10.39,精度为83.3％.研究区冷杉林郁闭度反演可知冷杉林郁闭度多分布在0.6 ～0.7范围内,多为中度郁闭林地.【期刊名称】《云南地理环境研究》【年(卷),期】2014(026)003【总页数】5页(P68-72)【关键词】郁闭度;偏最小二乘法;遥感估测;冷杉林;香格里拉县【作者】付虎艳;张军;舒清态【作者单位】西南林业大学林学院,云南昆明650224;云南大学资源环境与地球科学学院,云南昆明650091;西南林业大学林学院,云南昆明650224【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言森林郁闭度是林业综合评价的一个重要指标，对森林资源的经营和管理以及森林生态系统的研究有着重要意义，它是指森林中乔木树冠遮蔽地面的程度，是反映林分密度的重要指标之一[1-3]。
森林郁闭度的测量方法多种多样，传统通过野外实地测量的方法，如样方法、目测法、树冠投影法等，仅能获得一些点上的数据，不利于大范围、快速测定郁闭度的空间分布及变化[4]。
而传统遥感方法主要是依靠从遥感影像中提取各光谱特征，进行线性及非线性组合，结合地形因子对郁闭度进行遥感估测。
但由于影像的光谱特征未能充分利用图像的空间结构、纹理等信息，且遥感影像中“同物异谱”和“异物同谱”现象普遍存在，仅依据光谱特征很难进行郁闭度的准确提取和分析[5]。
基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算
基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算于雷;洪永胜;耿雷;周勇;朱强;曹隽隽;聂艳【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2015(031)014【摘要】Soil organic matter (SOM) plays an important role in soil fertility and carbon (C) cycle. Soil spectral reflectance provides an alternative method to soil's classical physical and chemical analysis in laboratory for the estimation of a large range of key soil properties. In order to achieve rapid measurement of soil organic matter content (SOMC) based on hyperspectral analysis, in this paper, 46 soil samples at 0-20 cm depth were collected as research objects from Gong'an County in Jianghan Plain, and these samples were highly representative for the SOM. The raw hyperspectral reflectance of soil samples was measured by the standard procedure with an ASD FieldSpec3 instrument equipped with a high intensity contact probe under the laboratory conditions. Meanwhile, physical and chemical properties of these soil samples were analyzed. Twenty-eight of 46 samples were used for building hyperspectral estimation models of SOMC and the other 18 samples were used for model prediction. In the next, the raw spectral reflectance (R) was transformed to 3 spectral indices, i.e. logarithm of reciprocal reflectance (LR), first-order differential reflectance (FDR) and continuum removal reflectance (CR) to analyze the correlation coefficients between the 4spectral indices and their SOMC. Then, the correlation coefficients of the 4 spectral indices by F significant test were got (P<0.01), which could be used to extract significant bands. At last, we used partial least squares regression (PLSR) method to build quantitative inversion model of SOMC based on full bands (400-2 400 nm) and significant bands for this study area, respectively. The prediction accuracies of these optimal models were assessed by comparing determination coefficients (R2), root mean squared error (RMSE) and relative percent deviation (RPD) between the estimated and measured SOMC. The results showed that, after conducting the CR transformation on raw soil spectral data, there were prominent differences among the absorption peaks of spectral curves in different soil samples, and the heterogeneity of different spectral curves was decreased to a certain extent, at the same time, their correlations were also improved by about 0.2 in the range of visible bands. Compared to the significant bands, the full bands using PLSR method could obtain more robust prediction accuracies. Among all of the 4 spectral indices based on processing inversion models in full bands, the prediction accuracy of CR was the best, and its values ofR2, RMSE and RPD between the estimated and measured SOMC for the predicted model were 0.84, 3.86 and 2.58, respectively, which were better than those in significant bands. For the PLSR models based on significant bands, although there was a slight gap in the prediction accuracy with that based on full bands, they also had their own unique advantages: these models were much simpler and thus the model computation was reduced significantly, and they could play an importantrole under the circumstances in which increasing modeling speed and reducing model computation were more important than improving prediction accuracy. At last, it could be concluded that the CR-PLSR model for SOMC was better than R-PLSR, LR-PLSR, FDR-PLSR models not only in full bands but also in significant bands. In the future, the CR-PLSR hyperspectral inversion model can be used as a reference for aerospace hyperspectral remote sensing of soil fertility information in this region, and can realize the timely monitoring of SOMC.%为实现基于光谱分析土壤有机质含量的快速测定,该文以江汉平原公安县的土壤为研究对象,进行室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)的基础上,提取了其倒数之对数(inverse-log reflectance,LR)、一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和连续统去除(continuum removal, CR) 3种光谱指标,分析4种不同形式的光谱指标与有机质含量的相关性,对相关系数进行P=0.01水平上的显著性检验来确定显著性波段的范围,并基于全波段(400~2 400 nm)和显著性波段运用偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)建立了该区域土壤有机质高光谱的预测模型,通过模型精度的比较确定最优模型.结果表明,进行CR变换后,光谱曲线的特征吸收带更加明显,相关系数在可见光波段范围内有所提高;基于全波段的 PLSR 建模效果要优于显著性波段,其中以CR的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2和相对分析误差RPD分别为0.84、2.58;显著性波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度来比较,具有模型简单、运算量小、变量更少的特点;最后,综合比较了全波段和显著性波段 4 种光谱指标的反演精度,发现 CR-PLSR 模型的建模和预测的效果比R-PLSR、LR-PLSR、FDR-PLSR 模型都要显著.该研究可为将 CR-PLSR 高光谱反演模型用于该区域土肥信息的遥感监测提供参考.【总页数】7页(P103-109)【作者】于雷;洪永胜;耿雷;周勇;朱强;曹隽隽;聂艳【作者单位】华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,武汉 430079;华中师范大学城市与环境科学学院,武汉 430079【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.基于灰度关联-岭回归的荒漠土壤有机质含量高光谱估算 [J], 王海峰;张智韬;Arnon Karnieli;陈俊英;韩文霆2.基于高光谱特征和偏最小二乘法的春小麦叶绿素含量估算 [J], 尼加提·卡斯木;师庆东;王敬哲;茹克亚·萨吾提;依力亚斯江·努尔麦麦提;古丽努尔·依沙克3.基于连续统去除和偏最小二乘回归的油菜SPAD高光谱估算 [J], 郑煜;常庆瑞;王婷婷;杨景4.基于sCARS-RF算法的高光谱估算土壤有机质含量 [J], 李冠稳;高小红;肖能文;肖云飞5.基于高光谱的不同人类干扰程度下荒漠土壤有机质含量估算模型 [J], 郑曼迪;熊黑钢;乔娟峰;刘靖朝因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遥感技术的人工速生林二氧化碳吸收量估测
数均具有较高的相关性 ；范文义等［ ５ ］ 利用建立 的偏 最小二乘 回归模型计算得到黑龙江长 白山 ２ ０ ０７年 生物量等级分布图，采用 ２ ９个检验样本对反演结 果进行了检验 ， 平均预ｉ精度为 ８． ％；赵宪文 、 贝 ４ ３３ ７ 李 崇贵 等 【 林 业遥感 定 量估 测模 型 的建立 方 面做 ６ Ｊ 在 了大量 的尝试 ，研 究成 果 表 明遥 感在 林业 定量 研究 和资源调查等方面将会发挥重要作用 。刘双娜等【 １ ７ ］ 基 于遥感 降 尺度估 算 中 国森林 生 物量 的空 间分 布 ， 为森林碳汇潜力研究提供依据 。本文将遥感 图像 Ｃ Ｅ Ｓ Ｃ 数据与同步调查的地面数据结合 ，估 ＢＲ／ Ｄ Ｃ 算了中冶 ・ 美利纸业集团速生杨树林叶面积 ，同时 ， 采用 Ｃ Ｒ 一 ＩＡＳ１光合作用测定仪测定样地内不 同林 龄树木的叶片的净光合速率（ Ｐ Ｎ，ｇ ｌ －ｓ１ 进 ｍｏ・ ２ ， ｍ ． 而估算出整个林地 固定碳（ ｏ ） ｃ２ 的净增量。
３５ ８． １ ８７ ６ ３和 ３ ２５ ９ ４ 。通过与常规方 法测得结果 的比较 ， ２ ０ ． ０ｔ 表明遥感结合地面实测数据估算林木 固碳是可行 的； 建立模 从
型的 Ｒ 值分析 ，根据不 同植被指数建立的多元模型的精 度要 优于单一植被指数建立 的一元模型 ；根据估测结果 ，随着林 龄
地数据 为基础 ， 用相关分析方法筛选 出相关系数分别为 ０９ ９和 ０ ３ 利 ． ３ ． ６的 Ｎ ９ ＤＶＩ Ｒ Ｉ 和 Ｖ 两个 变量 ， 构建了基于 ＮＤＶ 、 Ｖ ＩＲＩ
及 ＮＤ 和 Ｒ Ｉ ３ ＶＩ Ｖ 的 个人 速 生林地 叶面积遥感 回归估测模型 ， 分别 为 ０８ ２ ． ７和 ０ ８ ，并通过相关检验 ，估算 出 ．８ 、０８ ７ ．５ ８
应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算
应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算近年来，随着环境的变化，土壤的污染和旱涝灾害的增多，农作物的产量变得日益重要。
此外，农业灾害的识别早期预测也越来越重要。
由于植物及其生长状况受环境条件，如土壤质量、气候等影响，因此，对植物的生长状态进行准确识别和早期预测，变得越来越重要。
对植物生长状态的早期预测和评估主要依赖于它的光谱特征。
高光谱技术是一种全波段的光谱技术，可以获得植物的高度光谱特征，从而可以更好地预测植物的生长状态。
所以，研究人员们开发了一种基于高光谱技术的新方法，即应用波段深度分析和偏最小二乘回归，来评估冬小麦的生物量。
研究者对冬小麦样品进行了表征和分析，使用可见和近红外波段的高光谱数据采集系统，获取了不同处理冬小麦样品的光谱特征，将其预处理、归一化以及滤波。
研究人员提出了一种改进的算法，称为波段深度分析和偏最小二乘回归（P-LDA-PLS），它基于光谱特征，使用最小二乘回归模型来预测冬小麦的生物量，并评估其精度。
研究人员们测试了他们的算法，结果表明，使用该方法可以获得较高的预测准确性，其均方误差（RMSE）只有0.11，相对于传统的偏最小二乘回归（PLS）模型，其预测准确性提高了8.7%。
此外，该算法还可以提高对参数的选择精度，从而更准确地预测冬小麦的生物量。
综上所述，基于高光谱技术的应用波段深度分析和偏最小二乘回归方法，是一种准确、高效的冬小麦生物量估算方法，其预测准确度高于传统的偏最小二乘回归方法，同时可以更加准确地预测冬小麦的生物量。
因此，这种方法可以帮助农业工作者准确预测和评估农作物的产量，并有助于减少农作物灾害的发生。
未来，研究者们还可以继续完善此类方法，提高其预测准确性，并应用于其他经济作物，以期获得更精确的预测结果，有助于减少农业灾害的发生，提高作物的产量。
总之，基于高光谱技术的应用波段深度分析和偏最小二乘回归方法可以有效地预测冬小麦的生物量，是一种高精度的冬小麦生物量估算方法，具有重要的应用价值。
基于中巴资源卫星数据的森林蓄积量估测研究
、Ｂ Ｂ（ ４ － ３ ） 。
Ｎ ２ ５ 。４ ５ ０ ５ ～２ ６ 。１ ４ ０ ２ ， 属贵州省黔东南州的黎平 、 段 时 ，可以将植被 指数作 为 比 值 波段考虑。 为１ ０ ９ ６ ２ ． ５ ７ ｋ ｍ ，平 均 山地 区域面 积 比例 为 ７ ５ ． ６ ％，平均 森林 境植 被指数作为蓄积量估测 的因子 ，对 Ｃ Ｂ Ｅ Ｒ Ｓ — Ｃ Ｃ Ｄ数据其 组
１ ． １ 研究 区域概况 研究 区域 为位 于 Ｅ ｌ ０ ８ 。３ １ ０ ４ ” ～１ ０ ９ 。０ ７ ５ ６ ， 从江 、 榕江 ３ 县 ，是贵州省的主要林 区和木材主产 区。总面积
生物量 、覆盖度 、季相变动都有很好 的相关性 ， 在 构造 比值波 通过 比较分析 ，采用归一化植被指数 、比值植 被指数和环
覆盖 率达到 ７ １ ． ６ ％，属中亚热带季风湿润气候 区 ，气候条件优 合波段分别 为 ：Ｂ（ ４ ‘ 川 越 ，光热充足 ，年平 均气温 １ ５～２ ５ ｃ ｃ，雨量充 沛 ，适宜森林 １ ． ４ ． ２地理信 息 植 物生长 ，保持着 良好 的生态环境 。境 内最高海拔 １ ６ ９ ８ ｍ，位 植物 的生长离不开水分 和热量 ，而水 热条 件又和海拔 、坡 于榕江县 西北部 的平 阳乡高岳 山主峰 ，最低 海拔 １ ４ ８ ｍ，位 于 向 、坡度和坡位等地理位置密切相 ，因此参加森林 蓄积量估测 黎平 县东 南部 的地 坪乡水 口河 出省界处 ［ ４ 】 。 境 内共辖 ６ ６ 个乡镇 ， 模 型的主要地理因子应包括海拔 、坡 向、坡度 和坡 位等 。这些 总人 口约 １ １ ３ ． ４ １ 万。 １ ． ２软硬件配置 因子 的信 息可以从 地形 图上或 Ｄ Ｅ Ｍ 获得。 １ ． ４ ． ２ ． １ 海拔
应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算
应 用 波 段 深度 分 析和 偏 最 小 二乘 回归 的冬 小 麦 生物 量 高光 谱 估算
付元元 ， 王纪华 ， 杨 贵军 ， 宋晓宇 ， 徐新刚 ， 冯海宽
１ ．浙江大学遥感与信息技术应用研究所 ，浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ２ ９ ２ ．北京农业信息技术研究 中心 ，北京 １ ０ ０ ０ ９ ７ １ ０ ０ ０ ９ ７ ３ ．农业部农业信息技术重点实验室 ，北京
第３ ３ 卷， 第５ 期
２ ０ １ ３年 ５月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖｏ １ ． ３ ３ ， Ｎｏ ． ５ ， ｐ ｐ １ ３ １ ５ — １ ３ １ ９
Ｍａ ｙ， ２ ０１ ３
Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
如 归一 化 植 被 指 数 （ ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ，
ＮＤ ＶＩ ） 将趋于饱 和 水平 ＿ ２ ］ ， 从 而 不 能较 好 的估 算ห้องสมุดไป่ตู้ 被 生 物
量 。一些研究［ ３ “ ］ 指 出随着 植被 生物量 的增 加 ，红吸 收谷 的
分析和 Ｐ Ｌ Ｓ Ｒ结合的估算精度 比应用植被指数模 型 的精 度 高 ， 其中 Ｂ Ｄ Ｒ与 Ｐ Ｌ Ｓ Ｒ结合 的估 算精度 最高 （ Ｒ
一Ｏ ． ７ ９ ２ ， Ｒ ＭＳ Ｅ＝０ ． １ ６ ４ ｋ ｇ・ ｍ ） 。研究结果表 明波段深度 分析与 Ｐ Ｌ Ｓ Ｒ结合 能较好 的克服生 物量较 大时
摘
要
偏最小二乘回归分析分解
偏最小二乘回归分析分解偏最小二乘(PLS)回归是一种常用的多元分析方法，它可以用于建立变量之间的预测模型。
与最小二乘回归(OLS)相比，PLS回归更适用于高维数据集和存在多重共线性的情况。
在本文中，我们将详细介绍PLS回归的分析流程和相关理论。
PLS回归的主要目标是建立一个可以准确预测因变量的回归模型。
它通过最小化因变量的预测误差和解释自变量的协变量来实现。
与OLS回归不同的是，PLS回归是一种自逐步算法，它通过逐步的线性变换来提取自变量中的信息，并用这些信息构建因变量的预测模型。
这种逐步变换的思想使得PLS回归在处理高维数据集时更加有效。
PLS回归的分析流程可以分为以下几个步骤：1.数据准备：将数据集划分为训练集和测试集，并进行预处理。
预处理包括数据标准化、缺失值处理和异常值处理等。
2.模型建立：利用训练集进行PLS回归模型的建立。
PLS回归通过逐步线性变换将自变量中的信息提取出来，并用这些信息来构建因变量的预测模型。
在每一步中，PLS回归选择与残差有最大相关性的自变量进行线性变换，并更新残差。
这个过程一直进行到残差不再显著。
通过这个过程，PLS回归可以自动选择对因变量有更好预测效果的自变量。
3.模型评价：利用测试集评价PLS回归模型的预测效果。
常用的评价指标包括均方根误差(RMSE)和预测偏差百分比(PRESS)等。
这些指标可以评估模型的预测精度和稳定性。
4.模型优化：根据评价结果对模型进行优化。
PLS回归的优化包括选择最优的主成分个数和正则化参数。
主成分个数决定了提取的自变量信息的多少，而正则化参数用于控制模型的复杂度。
5.结果解释：根据模型结果解释自变量与因变量之间的关系。
PLS回归提供了自变量权重和载荷矩阵，可以用于解释变量之间的线性关系和对因变量的影响程度。
PLS回归的分解是指将自变量和因变量的矩阵分解为几个具有特定解释力的组成部分。
通常情况下，PLS回归可以分解为两个矩阵：得分矩阵(T)和载荷矩阵(P)。