Unrestricted guided transect sampling for surveying sparse species

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Abstract:

We present a modification of an earlier presented method using prior auxiliary information in the layout of survey strips. The idea is to imitate a skilled surveyor who purposively seeks the species of interest. Yet, the method “unrestricted guided transect sampling” (UGTS) is a probability sampling method. In comparison with a strip survey using no auxiliary information, UGTS gave 11%–64% lower standard errors for estimates of species population size in three simulated forest types. In a test in six stands where European aspen (Populus tremula L.) and an epiphytic moss (Orthotrichum speciosum Nees) had been mapped, UGTS gave a small improvement in some stands but considerably higher standard errors in other stands with kNN estimates of volume of deciduous trees derived from satellite images as covariate values. With covariates values simulated from aspen basal area, UGTS gave 8%–75% lower standard error than a strip survey using no auxiliary information. The study shows a gain in precision by using auxiliary information both in the design and in estimation when surveying sparse species but also that the correlation between the covariate and the variable of interest has to be relatively strong to make the method worthwhile.

Nous avons proposé précédemment une méthode d’échantillonnage en bandes qui utilise de l’information auxiliaire (covariable) préalable pour établir la disposition des bandes. Nous présentons une version modifiée de cette méthode en tentant d’imiter un inventoriste expérimenté qui cherche délibérément une essence donnée. Il s’agit encore d’une méthode d’échantillonnage probabiliste: l’échantillonnage libre par virée guidée (ELVG). Comparativement à l’échantillonnage en bandes sans l’utilisation d’une covariable, l’ELVG a diminué l’erreur type de l’estimation de la taille de la population de l’essence de 11%–64% dans trois types de forêt simulée. Dans un autre test où le peuplier (Populus tremula L.) et les mousses épiphytes (Orthotrichum speciosum Nees) avaient été cartographiés dans six peuplements, l’ELVG a entraîné une faible diminution de l’erreur type dans certains peuplements, mais une augmentation considérable dans d’autres peuplements lorsque l’estimation du volume des arbres feuillus dérivée d’images satellitaires par la méthode kNN était utilisée comme covariable. Enfin, à l’aide de covariables simulées pour la surface terrière du peuplier, l’ELVG a diminué l’erreur type de 8%–75% par rapport à l’échantillonnage en bandes sans covariable. Ainsi, cette étude montre qu’un gain de précision à la fois dans le plan de sondage et l’estimation peut être obtenu par l’utilisation d’une covariable pour l’inventaire d’essences rares, mais que la corrélation entre la covariable et la variable d’intérêt doit être relativement forte pour que la méthode vaille la peine d’être utilisée.

Document Type: Research Article

Publication date: December 1, 2007

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