利用挪威国家森林清查与机载激光扫描数据预测并模型辅助估计直径分布
应用统计
2021-03-18 v2
摘要
胸高直径(DBH)分布为经营性和战略性森林管理决策提供了有价值的信息。我们利用挪威国家森林清查和机载激光扫描数据预测DBH分布，并比较了线性混合效应(PPM)、广义线性混合(GLM)和k近邻(NN)模型的预测性能。虽然GLM产生的预测误差小于PPM，但两者都被NN明显超越。因此我们研究了NN模型通过适用于系统抽样的一种模型辅助(MA)估计量，在8.7 Mha研究区内按DBH等级改进干频估计精度的能力。MA估计量产生的效率大于或等于仅使用野外数据的直接估计量。当假定优势树种已知时，与MA估计量相关的相对效率(REs)在2 cm和6 cm DBH等级宽度下分别介于0.95-1.47和0.96-1.67之间。使用预测的树种图代替观测信息，使REs降低了至多10%。
引用
@article{arxiv.2010.07107,
title = {Prediction and model-assisted estimation of diameter distributions using Norwegian national forest inventory and airborne laser scanning data},
author = {Janne Räty and Rasmus Astrup and Johannes Breidenbach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.07107},
year = {2021}
}
备注
Accepted preprint; Canadian Journal of Forest Research