植被生物物理与生物化学参量反演的传统的多元统计分析方法
通常是利用逐步回归分析方法筛选出反射率光谱或其变换形式(如导数光谱、对数光谱等)与某个生物物理或生物化学参量关系密切的若干个波段，建立统计回归方程；然后利用该方程对未知样本的参量进行预测，估算精度。这种方法的优点是简单易行，对实验室可控条件下测得的光谱进行应用时，一般都能取得满意的结果。但是应用到野外测量数据或遥感图像上时，由于受大气、冠层几何条件、冠层结构、土壤背景等因素的影响，所建立的回归方程往往缺乏鲁棒性和普适性，即波段选择对所使用的数据依赖性很强，不同研究者使用不同的数据集选中的波段差异很大，而且有些入选的波段根本与待预测的变量间没有直接或间接的联系。
为此,不少研究者尝试对多元回归方法进行改进。反射率光谱去包络，然后利用吸收深度(或吸收面积)进行归一化，在此基础上采用逐步多元回归方法对植物氮、木质素和纤维素含量进行估测，获得了很好的验证效果。应用该方法对叶片生化组分进行了反演，证实的改进方法在一定条件下表现良好。
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