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Combining remote sensing, data from earlier inventories, and geostatistical interpolation in multisource forest inventory

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Abstract:



Multisource forest inventory with two-phase sampling offers several advantages in the forest management planning when compared with the traditional visual inventory by stands. For example, by combining data from remote sensing imagery with field measurements, it is possible to estimate the forest characteristics of large areas at a more reasonable cost than by using the traditional visual inventory by stands. In this study, the k-nearest-neighbours estimation (k-nn), stand inventory data, and geostatistical interpolation were combined for estimation of five forest variables (mean diameter, mean height, mean age, basal area, and volume) per sample plot and stand. Digitized aerial photograph features, visually interpreted aerial photograph features, and updated stand inventory data were used as the auxiliary data sources in the estimation of forest variables. The results show that, at the sample plot level, the k-nn estimates based on the auxiliary data sources were more accurate than the updated stand inventory data transferred to the plot level. At the stand level, the updated stand inventory data were more accurate than the k-nn estimates. When the k-nn estimates were combined with the updated stand inventory data, the accuracy of the estimates was significantly improved at both the sample plot and stand level. The geostatistical interpolation, which was tested on the stand level estimation, did not result in any further improvement in the accuracy of the estimates.

Par rapport à l'inventaire traditionnel basé sur l'interprétation visuelle des peuplements, l'inventaire des ressources forestières multiples par échantillonnage à deux phases offre plusieurs avantages pour la planification en aménagement forestier. Par exemple, en combinant les données des images satellitaires avec les mesures de terrain, il est possible d'estimer les attributs forestiers sur de grandes superficies à un coût plus raisonnable que l'inventaire traditionnel basé sur l'interprétation visuelle des peuplements. Dans cette étude, l'estimation des k voisins les plus proches, les données d'inventaire des peuplements et l'interpolation géostatistique furent combinées pour estimer à l'échelle de la placette et du peuplement, cinq attributs forestiers : diamètre moyen, hauteur moyenne, âge moyen, surface terrière et volume. Les données extraites des photos aériennes numérisées, celles obtenues par interprétation visuelle des photos aériennes ainsi que les données actualisées d'inventaire des peuplements ont été utilisées comme source de données auxiliaires pour estimer les attributs forestiers. Les résultats montrent qu'à l'échelle de la placette, l'estimation des k voisins les plus proches basée sur les sources de données auxiliaires est plus précise que les données actualisées d'inventaire des peuplements transférées à l'échelle de la placette. À l'échelle du peuplement, les données actualisées d'inventaire des peuplements sont plus précises que l'estimation des k voisins les plus proches. Quand l'estimation des k voisins les plus proches est combinée aux données actualisées d'inventaire des peuplements, la précision des estimations est significativement améliorée à la fois à l'échelle de la placette et du peuplement. L'interpolation géostatistique qui a été testée à l'échelle du peuplement, n'a pas amélioré davantage la précision des estimations.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: April 1, 2003

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nrc/cjfr/2003/00000033/00000004/art00010
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