True versus perturbed forest inventory plot locations for modeling: a simulation study

Authors: Coulston, John W; Riitters, Kurt H; McRoberts, Ronald E; Reams, Greg A; Smith, William D

Source: Canadian Journal of Forest Research, Volume 36, Number 3, March 2006 , pp. 801-807(7)

Publisher: NRC Research Press

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USDA Forest Service Forest Inventory and Analysis plot information is widely used for timber inventories, forest health assessments, and environmental risk analyses. With few exceptions, true plot locations are not revealed; the plot coordinates are manipulated to obscure the location of field plots and thereby preserve plot integrity. The influence of perturbed plot locations on the development and accuracy of statistical models is unknown. We tested the hypothesis that the influence is related to the spatial structure of the data used in the models. For ordinary kriging we examined the difference in mean square error based on true and perturbed plot locations across a range of spatial autocorrelations. We also examined the difference in mean square error for regression models developed with true and perturbed plot locations across a range of spatial autocorrelations and spatial resolutions. Perturbing plot locations did not significantly influence the accuracy of kriging estimates, but in some situations linear regression model development and accuracy were significantly influenced. Unless the independent variable has high spatial autocorrelation, only coarse spatial resolution data should be used to develop linear regression models.

Les données des placettes du programme d'analyse et d'inventaire forestier du service des forêts du département de l'agriculture des États-Unis sont largement utilisées pour inventorier les ressources ligneuses, évaluer la santé des forêts et analyser les risques environnementaux. À quelques exceptions près, l'emplacement réel de ces placettes n'est pas révélé; leurs coordonnées sont manipulées pour cacher leur localisation sur le terrain et ainsi préserver leur intégrité. De ce fait, l'influence de la modification de l'emplacement des placettes sur le développement et la précision des modèles statistiques est inconnue. Nous avons testé l'hypothèse que cette influence est reliée à la structure spatiale des données utilisées dans les modèles. Pour le krigeage ordinaire, nous avons examiné la différence entre l'erreur quadratique moyenne obtenue avec l'emplacement réel et celle obtenue avec l'emplacement modifié pour une gamme d'autocorrélations spatiales. Nous avons aussi examiné la différence entre l'erreur quadratique moyenne des modèles de régression basés sur l'emplacement réel et l'emplacement modifié pour une gamme d'autocorrélations spatiales et de résolutions spatiales. La modification de l'emplacement des placettes n'a pas influencé significativement la précision des estimations du krigeage mais, dans certaines situations, le développement et la précision du modèle de régression linéaire ont significativement été influencés. Ainsi, à moins que la variable indépendante ait une autocorrélation spatiale élevée, seules les données à faible résolution spatiale devraient être utilisées pour développer les modèles de régression linéai[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: March 1, 2006

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