Model-assisted estimation of biomass in a LiDAR sample survey in Hedmark County, Norway

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Inasmuch as LiDAR is becoming an increasingly prominent tool for forest inventory, it is timely to develop a framework to understand the statistical properties of LiDAR-based estimates. A model-assisted approach to estimation and inference when using LiDAR as a tool to inventory aboveground forest biomass is presented. An empirical example is also presented, yet the article’s focus is largely methodological. The sampling plan in the example is viewed as a two-stage design, with slightly different primary sampling units between the profiling and scanning laser surveys. A regression estimator is presented that uses biomass data from the Norwegian National Forest Inventory as the response variable and laser-derived variables as covariates. A major thrust of this article is the presentation of the variance of the estimators of total biomass and biomass per hectare as well as variance estimators.

Dans la mesure où le LiDAR devient un outil de plus en plus important pour l’inventaire forestier, il est opportun d’élaborer un cadre pour comprendre les propriétés statistiques des estimations basées sur le LiDAR. Nous présentons une approche basée sur la modélisation pour faire des estimations et tirer des conclusions lorsque le lidar est utilisé comme outil d’inventaire de la biomasse forestière aérienne. L’article porte avant tout sur la méthodologie bien qu’un exemple empirique soit présenté. Dans l’exemple, le plan d’échantillonnage est considéré comme un dispositif à deux étapes, avec des unités primaires d’échantillonnage légèrement différentes pour les relevés par profilage et par balayage laser. L’estimateur de régression qui est présenté utilise les données de la biomasse de l’inventaire forestier national de la Norvège comme variable de réponse et les variables dérivées du lidar comme covariables. L’idée maîtresse de cet article est la présentation de la variance des estimateurs de la biomasse totale et de la biomasse par hectare, ainsi que les estimateurs de la variance.

Document Type: Research Article

Publication date: January 1, 2011

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