According to the 639 pairs data excluding the unreasonable records, the snow depth inversion model (SD= 0.43(Tb18V-Tb36V)+ 2.06) was built based on the regressional analysis of various brightness temperature difference data and snow depth samples.
根据剔除不合理数据后的639对有效样本,用不同的亮温差和实测雪深值作回归分析,建立青海省基于AMSR.E亮度温度数据的雪深反演模型SD=0.43(Tb18V—Tb36V)+2.06,用2002-2003年10-3月104对雪深大于3cm的样本,对得到的线性回归模型的反演精度进行评价。
参考来源 - 青海省积雪监测与青南牧区雪灾预警研究On the foundation of grading snow depth the double linear regression model which inversed the snow depth during stable snow period was set up. Through a test the average absolute error is 1.47cm, the mean relative error is below 10.96%.
在积雪雪深进行分级的基础上建立了雪深与MODIS的CH1和CH3的双线性回归方程,即新疆稳定积雪期积雪深度的反演模型,经检验,平均绝对误差为1.47cm,相对误差的平均值为10.96%。
参考来源 - 基于“3S”技术的新疆融雪洪水预测预警及决策支持研究Finally, we discussed the problems in the application of regression model.
最后探讨了反演模型应用推广所存在的问题。
参考来源 - 基于高光谱遥感技术的土地质量信息挖掘研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
映射反演模型方法是分析复杂问题的经典方法。
The method of mapping inversion model is a classical method of analyzing complicate problems.
试验表明，反演模型的相对误差在20%范围内；
The validation testing showed the relative error of the predicted models is less than 20%.
因此建立合适的目标函数和反演模型是非常重要的。
So it is very important to establish an appropriate objective function and the inversion model.
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