Forest inventory of small areas combining the calibration estimator and a spatial model

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Abstract:

The use of satellite images is considered to compute improved weights for field plots when estimating totals of forest variables over a region by weighted sums of plot measurements. It is intuitively appealing, and necessary in growth projections for management planning, that the weight of each plot can be interpreted as the total area of similar forest in the region. This way we can get a sound description for the whole region so that the relations and distributions of all predicted forest variables resemble the true population. Area interpretation is possible if the weights are positive and the same for all target variables. A calibration estimator provides such weights. If we need estimates for small subregions (counties in this study), we should utilize plots outside the current subregion. A spatial variogram model is suggested for computing the variance of the proposed small-area calibration estimator. Kriging provides optimal weights under such model, but the area interpretation for weights would not be possible. Estimation of county results using data from the Finnish National Forest Inventory and Landsat TM satellite showed that (i) outside plots should be utilized from a constant area around the county, i.e., the inclusion range should decrease when the size of the county increases, (ii) the combined use of neighboring plots and satellite data may lead to a large reduction in the error variance for small counties. In its current form, the method does not produce predictions for individual pixels.

L'utilisation d'images satellitaires est considérée pour le calcul de poids améliorés sur des parcelles de terrain, lors de l'estimation du total des variables forestières, pour une région donnée. Cette estimation est obtenue par la sommation pondérée des mesures des parcelles. Il est intuitivement intéressant, et nécessaire dans le cas des projections de croissance servant à la planification d'aménagement, que le poids de chaque parcelle puisse être interprété comme la surface totale d'une forêt similaire de la région. Ainsi, une bonne description pour la totalité de la région peut être obtenue, de sorte que les relations et distributions de toutes les variables prédites de la forêt correspondent à la vraie population. L'interprétation de la région est possible lorsque les poids sont positifs et équivalents pour toutes les variables ciblées. Un estimateur de calibrage permet d'obtenir de tels poids. Si des estimés pour de petites sous-régions sont désirés (comtés dans le cadre de cette étude), des parcelles se trouvant à l'extérieur de la sous- région devraient être utilisées. Un modèle de variogramme spatial a été suggéré pour calculer la variance de l'estimateur de calibrage qui est proposé pour de petites régions. La méthode du crigeage permettrait d'obtenir des poids optimaux pour un tel modèle mais l'interprétation de la région à partir des poids serait alors impossible. L'estimation des résultats des comtés à partir de données provenant de l'inventaire forestier national finlandais et d'images satellitaires Landsat TM montrent que (i) des parcelles externes devraient être utilisées à partir d'une zone constante aux environs du comté, c'est-à-dire que le taux d'inclusion devrait diminuer lorsque la taille du comté augmente et que (ii) l'utilisation combinée de parcelles voisines et de données satellitaires peut conduire à une importante réduction de l'erreur sur la variance, pour de petits comtés. Dans sa forme actuelle, la méthode ne fournit pas de prédictions pour les pixels individuels.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: September 1, 2001

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