#读取CSV格式的文件，也可以读取XSL

data1=read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/11%kirng树高025.csv",header=T,na.strings=c("NA"))
data1

#建立线性模型h为因变量，pre.h为自变量，数据来自于data1
model1<-lm(h~pre.h,data=data1)

#给出模型结果
summary(model1)

结果：

estimate为模型参数，0.066881为常数，0.96872位pre.h的系数，调整后的R2是0.8141，并给出了T检验及F检验值

#绘制散点图
plot(h~pre.h,data=data1,xlab="LIDAR提取树高",ylab = "实测树高")

#拟合模型曲线
abline(model1)

#残差值
residuals.lm(model1)

#加入文本
text(x=9,y=16,labels=paste("y=",a,"x+",b,sep=""))
text(x=9,y=15,labels="R2=0.814")

结果就是这样的：