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Effects of height imputation strategies on stand volume estimation

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Abstract:

Subsampling and subsequent imputation of tree heights can improve the predictive performance of stand volume estimation but may also introduce biases. Using coastal Douglas-fir data from southwest Oregon, USA, the predictive performance of several height imputation strategies for estimating stand volume was evaluated. A subsample of 1–15 trees was randomly selected per stand, and missing heights were imputed using a regional Chapman–Richards function with diameter only and diameter plus stand density measures, fitted using a nonlinear least-squares model (NFEM) and a nonlinear mixed-effects model (NMEM). Missing heights were imputed using the regional height–diameter equation and by adjusting the equation with a correction factor (NFEM) or with predicted random effects (NMEM) to calibrate the height–diameter relationship to each stand. Differences in actual stand volumes, calculated with measured heights, and predicted stand volumes, calculated using measured heights for the subsampled trees and predicted heights for those with missing heights, were used to compare the alternative height imputation methods. Precision and bias were poorest for the regional models, especially NMEM, and best for the adjusted models also using NMEM. Results suggest that a similar subsample of heights (n= 4) is required for precise stand volume estimation as has been reported for height.

Le sous-échantillonnage et l’imputation subséquente de la hauteur des arbres peut améliorer la performance prévisionnelle de l’estimation du volume d’un peuplement, mais peut aussi introduire des biais. À l’aide de données sur le douglas de Menzies du sud-ouest de l’Oregon (États-Unis), nous avons évalué la performance prévisionnelle de plusieurs stratégies d’imputation de la hauteur pour estimer le volume des peuplements. Un sous-échantillon de un à 15 arbres a été sélectionné aléatoirement pour chaque peuplement et les hauteurs manquantes ont été imputées en utilisant une fonction régionale de Chapman–Richards basée soit sur des mesures de diamètre seules soit sur des mesures de diamètre et de densité du peuplement. Cette fonction a été ajustée à l’aide des moindres carrés non linéaires (NFEM) et d’effets mixtes non linéaires (NMEM). Les hauteurs manquantes ont été imputées en utilisant l’équation régionale hauteur–diamètre qui a été ajustée avec un facteur de correction (NFEM) ou avec des effets aléatoires de prévision (NMEM) pour étalonner la relation hauteur–diamètre de chaque peuplement. Pour comparer ces méthodes d’imputation de la hauteur, nous avons utilisé les différences de volume de peuplement entre les valeurs réelles, calculées à partir des hauteurs mesurées, et les valeurs prédites, calculées à partir des hauteurs mesurées du sous-échantillon d’arbres et des hauteurs prédites pour les arbres dont la hauteur était manquante. Les moins bonnes valeurs de précision et de biais ont été obtenues avec les modèles régionaux, particulièrement NMEM, alors que les meilleures valeurs ont été obtenues avec les modèles qui utilisaient aussi NMEM. Les résultats indiquent qu’un sous-échantillon similaire de hauteur (n= 4) est requis pour une estimation précise du volume d’un peuplement comme il a déjà été rapporté pour la hauteur.

Document Type: Research Article

Publication date: March 1, 2009

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nrc/cjfr/2009/00000039/00000003/art00018
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