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A statistical estimator to propagate height prediction errors into a general volume model

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In most large-scale inventories, volume models rely on predicted heights instead of measured heights. The effect of height predictions over volume estimate uncertainty is therefore a crucial issue. In this study, we designed a statistical estimator that enables the propagation of tree height prediction errors into a general volume model. The proposed estimator relies on the assumption that both the volume model and the height–diameter model that provides the height predictions do not exhibit any lack of fit. This estimator was tested against a Monte Carlo simulation for 90 plots from three typical forest types in Quebec, Canada (hardwood, mixedwood, and softwood). The results show that the estimator provides plot volume predictions with error variances that fit those estimated using the Monte Carlo simulation. The estimator developed in this study may be useful to quickly provide the uncertainty associated with plot volume predictions in large-scale inventories.

Dans la plupart des inventaires à grande échelle, les modèles de volume sont basés sur des hauteurs prédites plutôt que mesurées. L’effet des prévisions de la hauteur sur l’incertitude des estimations du volume a donc une grande importance. Dans cette étude, nous avons formulé un estimateur statistique qui permet la propagation des erreurs de prévision de la hauteur des arbres dans un modèle général de volume. L’estimateur proposé est basé sur l’hypothèse qu’il n’y a aucun manque d’ajustement du modèle de volume et de la relation hauteur–diamètre qui fournit les estimations de la hauteur. Cet estimateur a été testé à l’aide d’une simulation de Monte Carlo pour 90 parcelles provenant de trois types forestiers typiques (feuillu, mixte et résineux) du Québec, au Canada. Les résultats indiquent que l’estimateur fournit des prévisions du volume des parcelles dont la variance de l’erreur est similaire à celle qui a été estimée par la simulation de Monte Carlo. L’estimateur qui a été mis au point dans cette étude peut être utile pour fournir rapidement l’incertitude associée aux prévisions du volume des parcelles des inventaires à grande échelle.

Document Type: Research Article

Publication date: 2010-10-01

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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