Auf unserer Webseite verwenden wir Cookies, die unter „Cookie-Einstellungen anpassen“ näher beschrieben werden. Notwendige Cookies werden für grundlegende Funktionen der Webseite benötigt, um eine optimale Nutzung zu ermöglichen. Dadurch ist gewährleistet, dass die Webseite einwandfrei funktioniert. Darüber hinaus können Sie Cookies für Statistikzwecke zulassen. Diese ermöglichen es uns, die Webseite stetig zu verbessern und Ihr Nutzererlebnis zu optimieren. Ihre Einwilligung zur Nutzung der Statistik-Cookies ist freiwillig und kann in der Datenschutzerklärung dieser Webseite unter „Cookie-Einstellungen“ jederzeit widerrufen werden.
Bedingte Vorhersagefehler für Punkt- und Flächenvorhersagen bei Stichprobeninventuren im Wald
Projekt
Förderkennzeichen: keine Angaben
Laufzeit: 01.01.2004
- 01.01.2006
Forschungszweck: Grundlagenforschung
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.
Abschnittsübersicht
Fachgebiete
- Waldbau