高光谱遥感能够实现冠层生化特性的大规模绘图。本研究探讨了从印度尼西亚Berau三角洲的红树林中回收氮，磷，钾，钙，镁和钠浓度的可能性。
该研究的目的是（1）评估叶面化学检索的准确性，（2）比较基于支持向量回归（SVR）的模型的性能，即ε-SVR，ν-SVR和最小二乘SVR（LS） -SVR），基于偏最小二乘回归（PLSR）的模型，以及（3）研究哪种光谱变换最适合。
简介
红树林生长在热带和亚热带的潮间带沿海栖息地。它们是地球上受威胁最严重的脆弱生态系统之一，并受到人类活动的持续压力 。
材料和方法
研究区位于印度尼西亚东加里曼丹省的Berau三角洲 。
研究区域的位置（数据来源：Bakosurtanal，印度尼西亚，2000年）。
[XL,yl,XS,YS,beta,PCTVAR] = plsregress(X,y,10); plot(1:10,cumsum(100*PCTVAR(2,:)),'-bo');xlabel('Number of PLS components');
ylabel('Percent Variance Explained in y');
yfit = [ones(size(X,1),1) X]*beta;
residuals = y - yfit;
stem(residuals)
xlabel('Observation');
ylabel('Residual');
光谱波长的相对重要性
基于CRDR（最高性能的光谱变换技术）的模型用于分析光谱带的相对重要性。 LS-SVR和PLSR系数显示相似的模式，表明SVR p-矢量包含类似于PLSR系数的信息，并且可以以相同的方式解释。
使用CRDR转换反射率估算N的光谱带的相对重要性。系数通过除以它们各自的标准偏差归一化。
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