遥感线性模型中的Bootstrap方法及模型检验

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本文首次提出了由Bootstrap方法寻找回归参数和模型误差的先验分布的反演方案.同时,对按照地物分类后的先验数据作统计假设检验,说明了将先验知识分类的合理性.最后,以核驱动模型RossThick-LiTransit组合为例,用NOAA-AVHRR观测数据对结合该方法的反演结果与传统的Tikhonov正则化反演,Bayes反演结果做比较,表明了对先验知识分类和结合Bootstrap方法的遥感反演能明显减少反演结果的不确定性. 同时,鉴于通常的定量遥感着重于寻找反演算法来解决遥感模型中参数欠定问题,而对遥感模型本身的合理性探讨较少.基于73组观测数据对遥感领域中广泛使用的一类线性模型进行合理性检验,结果表明,在模型中考虑交互效应比传统的线性模型更合理.
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