所谓的蓄积量，简单来说，就是指一片林子里有多少方的木头。单位可以用（m3/hm2）。
2.什么是反演？
勤劳勇敢智慧的中国人们一直认为，地上的东西，跟卫星拍的影像和地上的地形因素，是存在关系的，而且，从科学的角度来说，应该是一种明确的数学关系，可能是线性，也可能是其它曲线关系。把这个关系找出来，然后由这个方程式计算出一片又一片林子的木头数量来，这就是所谓的反演过程。
用咱们数学来表达就是：Y= f(Xi),因变量Y就是蓄积量，自变量Xi就是各个遥感因子和地理因子。
勤劳勇敢又智慧的科学头脑们一看到方程式，当然就想到：回归。那么数据从何而来？
3.数据的获取
因变量Y的获取：
根据数理统计的抽样方法，根据测树学的样方调查方法，获取蓄积量数据。
小样本30个以上，大样本50个以上，还要考虑用于模型检验的样本xx个。
样地调查因子，除了树高胸径等计算蓄积量所需的常规因子外，别忘了采集GPS坐标。
自变量Xi的获取：
首先确定选择的数据源，什么影像。
在确定选择的因子，是不是每个波段都用？是不是有些重要的比值因子如NDVI，或者某些常用的波段组合因子要考虑进去？（这一节请找参考文献，多多虚心拜读）
地形因子，一般是坡度，坡向，海拔。（要怎么处理和取舍，看情况而定）
再然后，利用获取的GPS地面样地坐标,提取与地面样地坐标对应的遥感光谱值、波段比值、地学因子值(统称为Xi)作为自变量。
4.反演模型的建立
原料准备齐全，那就开工了。
这个反演哪，其实，玩的是数学。
Matlab，SAS，SPSS都可用，把自变量因变量数据丢进去，做相关性检验，主成分分析，线性回归，曲线回归，精度检验。折腾去吧。
反正，很多所谓学者们的思路是，有数据就能出文章，出来文章就是成果，不出文章，你就灭亡！没有文章，你的劳动不是劳动，你也人不是人。
这所谓的模型，通常是多元线性的。
我不知道这是为什么，反正一般都是如此，几千年的奥妙，谁也不用说破！
本文转载自互联网上一位“桃花影落，碧海潮生”博主的文章，感谢分享！