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Inoptimality losses in forest management decisions caused by errors in an inventory based on airborne laser scanning and aerial photographs

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Abstract:

Errors in inventory data may lead to inoptimal decisions that ultimately result in financial losses for forest owners. We estimated the expected monetary losses resulting from data errors that are similar to errors in laser-based forest inventory. The mean loss was estimated for 67 stands by simulating 100 realizations of inventory data for each stand with errors that mimic those in airborne laser scanning (ALS) based inventory. These realizations were used as input data in stand management optimization, which maximized the present value of all future net incomes (NPV). The inoptimality loss was calculated as the difference between the NPV of the optimal solution and the true NPV of the solution obtained with erroneous input data. The results showed that the mean loss exceeded €300·ha–1 (US$425·ha–1) in 84% of the stands. On average, the losses increased with decreasing stand age and mean diameter. Furthermore, increasing errors in the basal area weighted mean diameter and basal area of spruce were found to significantly increase the loss. It has been discussed that improvements in the accuracy of ALS-based inventory could be financially justified.

Les erreurs dans les données d’inventaire peuvent conduire à des décisions sous-optimales qui aboutissent en fin de compte à des pertes financières pour les propriétaires forestiers. Nous avons estimé les pertes monétaires escomptées dues à des erreurs de données semblables aux erreurs de l’inventaire forestier basé sur l’utilisation du laser. La perte moyenne a été estimée pour chacun des 67 peuplements en simulant les données de 100 inventaires dont les erreurs imitent celles de l’inventaire par balayage laser aéroporté. Les données de ces inventaires ont été utilisées comme données d’entrée pour optimiser l’aménagement des peuplements. L’objectif de cette optimisation consistait à maximiser la valeur actualisée de tous les revenus nets futurs (VAN). La perte due à la sous-optimalité a été calculée comme étant la différence entre la VAN de la solution optimale et la VAN réelle de la solution obtenue avec les données d’entrée erronées. Les résultats ont montré que la perte moyenne dépassait 300 €·ha–1 (425 $US·ha–1) dans 84 % des peuplements. En moyenne, les pertes augmentaient avec la diminution de l’âge du peuplement et du diamètre moyen. En outre, la perte augmentait de manière significative avec l’augmentation de l’erreur du diamètre moyen pondéré par la surface terrière et de l’erreur de la surface terrière de l’épinette. Des améliorations dans la précision de l’inventaire par balayage laser aéroporté pourraient être financièrement justifiées.

Document Type: Research Article

Publication date: 2010-12-01

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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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