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Edge-correction needs in estimating indices of spatial forest structure

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Abstract:

Indices quantifying spatial forest structure are frequently used to monitor spatial aspects of tree attributes including biodiversity in research plots of limited size. The treatment of edge trees, which are close to the plot boundaries, can affect the estimation of such indices that include neighbour effects, since some of their neighbours are likely to fall outside the plot. This paper investigates whether and under what circumstances edge-correction methods are necessary and evaluates the performance of six different approaches: no edge correction, translation, reflection, buffer zone, and two new nearest-neighbour methods. The performance of edge-correction methods depends strongly on the algorithmic structure of the indices and the spatial pattern of tree positions involved. Some edge-correction methods introduce more error than ignoring edge bias altogether. For indices accounting for the diversity of tree positions and especially for those computing angles, translation or buffer zone methods reduce the estimation error regardless of the sample size. The use of the reflection method is associated with large bias values. One of the new nearest-neighbour edge-correction methods proves to be capable of reducing the bias considerably. The results confirm the need for sufficiently large monitoring plots to avoid bias from edge effects. Where this is impossible, neighbours beyond the plot boundary need to be included in the survey, thus providing unbiased estimates but at the cost of extra measurements. Sensitivity analysis is required for newly introduced indices prior to their first application.

Des indices qui permettent de quantifier la structure spatiale de la forêt sont fréquemment utilisés pour faire le suivi de l'aspect spatial des attributs des arbres, incluant la biodiversité dans les placettes expérimentales à superficie restreinte. Le traitement des arbres situés en bordure de la placette peut affecter l'estimation de ces indices puisque certains de leurs voisins peuvent vraisemblablement se retrouver à l'extérieur de la placette. Cet article examine si des méthodes de correction des effets de bordure sont nécessaires et dans quelles circonstances. Les auteurs analysent également la performance de six approches différentes : aucune correction de l'effet de bordure, translation, réflexion, zone tampon et deux nouvelles méthodes du plus proche voisin. La performance des méthodes de correction est fortement dépendante de la structure de l'algorithme des indices et de la configuration spatiale de la position des arbres concernés. Certaines méthodes de correction introduisent une erreur plus importante que le fait de simplement ignorer les biais dus à l'effet de bordure. Pour le groupe d'indices qui tiennent compte de la diversité dans la position des arbres et spécialement pour ceux qui servent au calcul des angles, les méthodes de translation et de la zone tampon réduisent l'erreur d'estimation sans égard à la taille de l'échantillon. La méthode par réflexion génère des biais élevés. L'une des deux nouvelles méthodes du plus proche voisin a pu considérablement réduire le biais. Les résultats confirment la nécessité que les placettes aient une superficie suffisamment grande pour éviter les biais dus aux effets de bordure. Lorsque cela est possible, les voisins situés à l'extérieur des limites de la placette devraient être inclus dans l'inventaire pour obtenir des estimations non biaisées au prix, cependant, de mesures supplémentaires. Il est nécessaire de procéder à l'analyse de sensibilité des nouveaux indices avant de les utiliser pour la première fois.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: July 1, 2006

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