Bedingte Vorhersagefehler für Punkt- und Flächenvorhersagen bei Stichprobeninventuren im Wald

森林抽样调查中点和面预测的条件预测误差

• 批准号: 5425436
• 负责人: Professor Dr. Joachim Saborowski
• 金额: --
• 依托单位: Abteilung Ökoinformatik, Biometrie und Waldwachstum
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2003-12-31 至 2007-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5425436?language=en
• 关键词: Bedingte; Vorhersagefehler; Punkt; und; Fl

Krigingverfahren, häufig mit Hilfsvariablen, sind interessante Verfahren für viele Fragen der Waldinventur, Waldstrukturanalyse und Regionalisierung von Stichprobendaten. Verbreitete Fehlermaße für die in diesen Gebieten vorgenommenen räumlichen Punkt- und Flächenvorhersagen sind Kriging- und Dispersionsvarianz, die beide nicht unmittelbar mit dem klassischen Stichprobenfehler designbasierter Verfahren verglichen werden können. In anderen Anwendungsgebieten sind sie bereits häufig kritisiert worden, da sie Erwartungswerte über alle Realisierungen des unterstellten Prozessmodells darstellen und als solche unabhängig von den konkreten Messwerten sind. In diesem Projekt sollen deshalb die Möglichkeiten zur Schätzung des bedingten MSPE (mean square prediction error), gegeben die Messwerte, auf der Basis geostatistischer Modelle untersucht werden. Neben theoretischen Lösungen in Spezialfällen wird dabei die bedingte Simulation stochastischer Prozesse bei unterschiedlichen Verteilungsannahmen eine zentrale Rolle spielen. Weiterhin soll die Anwendbarkeit der Verfahren anhand von realen forstlichen Stichprobendaten untersucht werden. Als modellabhängiges Fehlermaß ist der geschätzte bedingte MSPE schließlich auch ein potentielles Maß für die Fehler, die aus systematischen Stichproben resultieren.

两国与瓦尔迪文纳特尔国家之间的跨学科关系，该地区位于Stich Probendaten地区。该地区是世界传播的可能原因，该地区是世界传播的可能原因。该地区是世界传播的可能因素，该地区是世界传播的可能因素。 Verglichen WerdenKönnen。在Anderen Anwendungsgebieten Sind Sie BereitsHäufigKritisiert Worden，Da SieErwartungswerteüberAlleaLleiseierUneisierungen des unterstellteltelten prozessmodells darstellen darstellen und and als solcheunabhängigvonunabhängigvon den konkreten konkreten konkreten konkreten messwertensind。在Diesem projekt sollen deshalb die diemöglichkeitenZurSchätzungdes Bedingten Mspe（均为正方形预测错误），Gegeben Die Messwerte，Auf der，Auf der基础模型是不可能的。该模型是不可能的。该模型是一种在生活状态生活和生活的过程中，是一种生活方式的好方法。 MaßFürDie Fehler，Die Aus Systematischen Resuctess。