高光谱实验报告三

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1、评分实验三（数据处理）姓名：郜庆科学号：2012303200109、实验过程（描述实验的主要步骤，列出主要方法）【1】、回归分析利用Excel中自带的回归分析工具对数据进行回归分析，得到结果如表所示:回归统计MultipleR0.999999RSquare0.999998AdjustedKSquare0.999996标准误差1.59E-05观测值20方差分祈dfSSMSSignificanceE回归分析70.0012340.000176695553.41.12E-32残差123.04E-092.53E-10总计190.001234Coeffic

2、ients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept0.0001058.39E-051.2497670.23521-7.8E-050.000288-7.8E-050.000288XVariable1-2E-061.82E-06-1.119780.284721-6E-061.93E-06-6E-061.93E-06XVariable2-5.439680.149242-36.44861.17E-13-5.76485-5.1145-5.76485-5.1145XVariable330

3、.008560.83584735.901991.39E-1328.1874131.8297228.1874131.82972XVariable4-67.16981.881489-35.70031.49E-13-71.2692-63.0704-71.2692-63.0704XVariable577.085592.13648936.080491.32E-1372.4305881.740672.4305881.7406XVariable6-46.81411.298246-36.05951.32E-13-49.6427-43.9854-49.6427-

4、43.9854XVariable713.327970.3549937.544688.19E-1412.5545114.1014312.5545114.10143从回归统计表中可以得到其相关系数R值为0.999999,所以表明自变量与因变量之间有很大的相关性。K平方为复决定系数，上述复相关系数K的平方。用来说明自变量解释因变量y变差的程度，以说明因变量y的拟合效果。此案例中的复决定系数为0.99998,表明用用自变量可解释因变量变差的99.98%,该值越大，模型拟合效果很好。调整后的复决定系数R2,该值为0.999996,说明自变量能说明因变量y

5、的99.99%,因变量y的0.0001%要由其他因素来解释。方差分析表中的SignificanceF（F显著性统计量）的P值为1.12E-32,明显小于显著性水平0.05,所以说该回归方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为0。在回归参数表中，可以得到各个X的回归系数和相关性等。【2】、使用Excel的作图功能绘制冠层的光谱曲线，波长作为x轴，反射率作为y轴。864系列11系列2系列3系列4系列5系歹ijl■系夕J2系夕d3系列4系列5-4由于数据样本过于繁多，所以只挑选了前5个样本进行显示，如图所示，很显然，在1427-1613波段

6、存在较明显的区别，所以我们取这个区间范围的数据进行重新显示，由于原始波段从350开始，所以这里的波段应该是1777-1963,其显示结果如下所示：前5个样本差异处10•5【3】、作物叶绿素含量和N含量的相关性分析使用数据分析中的相关系数分析，对叶绿素和N的两列数据进行相关系数分析，分析界面如下:得到结果如下所示：列10.958487得到结果说明叶绿素和N之间存在较大的相关性，相关系数为0.958487。【4】、呻绿素、N含量和各波段反射率的相关性分析此次方法与上述相关性分析方法相同，不过需要在很多个数据前加上一列值为叶绿素值（或N值），在分析时

7、，只需要看第一列的相关系数就可以确定与各个波段的相关系数了，其相关系数结果如下所示：'a1;pi*rlcti1i各！„■,,JLo!,』♦一ki1Hi利2利3W4M5列6M7!H8W$?H10!Kn好12对13M利15WieMi?丨，丨丨,0123456789w:1:2:3:4:5列列列列列列列列列列列£列列列列列列列列列列列列列234567892UU13IU15U17181920212223242526-O.O3OM-ao2»»-acwse-0.03156-a03291-0.03356-O.O34U-a«»T-a03^5-^O3S2«-0.W

8、4»-0.03196HK02W-0.027-0.02137-aoi«3HK0194T-a«ws-A«2W-ao245e-ao2»i-a025460.W