Adding uncertainty to forest inventory plot locations: effects on analyses using geospatial data

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Abstract:

The Forest Inventory and Analysis (FIA) program of the USDA Forest Service alters plot locations before releasing data to the public to ensure landowner confidentiality and sample integrity, but using data with altered plot locations in conjunction with other spatially explicit data layers produces analytical results with unknown amounts of error. We calculated the potential error from using altered location data in combination with other data layers that varied in mean map unit size. The incidence of errors associated with the use of altered plot locations exhibited a strong inverse relationship to the mean map unit size of the other data sets used in the analyses. For a 30m× 30m resolution land cover map, plot misclassification rates ranged from 32% to 66%, whereas only 1%–10% of plots were misclassified for ecological subsection data (mean polygon size 9067km2). Housing density data derived from the US Decennial Census (mean polygon size = 5.7km2) represented an intermediate condition, with 5%–70% of data points misclassified when altered plot locations were used. These analyses demonstrate the impacts of altering FIA plot locations and represent an important step toward making the FIA database more helpful to a broad variety of end users.

Le Service des forêts du département de l’Agriculture des États-Unis modifie la localisation des placettes avant de rendre publiques les données de son programme d’inventaire et d’analyse forestiers pour préserver la confidentialité des propriétaires fonciers et l’intégrité des échantillons. Mais l’utilisation de données provenant de placettes dont la localisation a été modifiée, conjointement avec d’autres couches de données spatialement explicites, produit des résultats analytiques qui comportent des erreurs dont l’ampleur est inconnue. Nous avons calculé l’erreur potentielle reliée à l’utilisation de données de localisation modifiées combinées à d’autres couches de données dont la taille moyenne de l’unité cartographique était variable. Il y avait une forte relation inverse entre l’incidence des erreurs associées aux placettes dont la localisation avait été modifiée et la taille de l’unité cartographique des autres données utilisées dans les analyses. Pour une carte de couverture végétale avec une résolution de 30m × 30m, le taux d’erreur de classification variait de 32% à 66% alors que pour les données de sous-sections écologiques dont la taille moyenne des polygones était de 9067km2, seulement 1%–10% des placettes étaient mal classées. Les données de densité résidentielle dérivées du recensement décennal américain, dont la taille moyenne des polygones est de 5,7km2, représentent une situation intermédiaire avec 5%–70% d’erreur de classification lorsque les placettes dont la localisation a été modifiée étaient utilisées. Ces analyses démontrent les impacts de la modification de la localisation des placettes du programme d’inventaire et d’analyse forestiers et constituent un pas important pour rendre la base de données de ce programme plus utile à une grande variété d’utilisateurs.

Document Type: Research Article

Publication date: November 1, 2007

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