Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2067/2635
Title: Design-based treatment of missing data in forest inventories using canopy heights from aerial laser scanning
Authors: Corona, Piermaria
Chirici, Gherardo
Franceschi, Sara
Maffei, Daniela
Marcheselli, Marzia
Pisani, Caterina
Fattorini, Lorenzo
Keywords: Auxiliary information, nonresponse calibration weighting, unbiasedness, variance estimation, Monte Carlo study;Nonresponse calibration weighting;Unbiasedness;Variance estimation;Monte Carlo study
Issue Date: 2014
Publisher: NRC Research Press
Source: Corona, P. et al. 2014. Design-based treatment of missing data in forest inventories using canopy heights from aerial laser scanning. "Canadian journal of forest research" 44: 892–902
Abstract: 
Nonresponse is often a problem in forest inventories. It may arise when sample plots are inaccessible because of hazardous terrain. To account for this problem, the use of nonresponse calibration weighting is considered in a complete design-based framework, i.e., both nonresponse and survey variables are viewed as fixed characteristics of the plots. Information derived from remotely sensed data is exploited to compensate for the missing plots. Calibration is performed adopting canopy height from airborne laser scanning as an auxiliary variable. Conditions for approximate unbiasedness of the calibration
estimator in two-phase inventories are derived, and some estimators of the sampling variance are proposed. Results from
one-phase inventories are achieved as a particular case. Dummy variables are introduced in the presence of different forest types.
Monte Carlo results support the validity of the procedure. An application to a forest survey carried out in Central Italy is
performed

La non-réponse est souvent un problème en inventaire forestier. Cela se produit lorsque des placettes-échantillons sont inaccessibles en raison de conditions de terrain périlleuses. Pour tenir compte de ce problème, l'utilisation de la pondération par
calage fait partie d'un plan d'échantillonnage complet, c'est-a` -dire qu'a` la fois les variables de non-réponse et les variables
d'inventaire sont considérées comme des caractéristiques fixes des placettes. L'information qui provient de données de télédétection
est utilisée afin de compenser pour les placettes manquantes. L'étalonnage est fait en utilisant la hauteur du couvert forestier, obtenue avec un laser a` balayage aéroporté, comme variable auxiliaire. Les conditions pour une absence approximative de biais de l'estimateur par calage dans un échantillonnage a` deux phases sont démontrées et certains estimateurs de la variance
d'échantillonnage sont proposés. Les résultats d'un échantillonnage a` une seule phase sont considérés comme un cas particulier.
Des variables nominales sont introduites pour représenter différents types forestiers. Les résultats d'une simulation Monte-Carlo
démontrent la validité de la méthode. La méthode est appliquée a` un inventaire forestier réalisé en Italie centrale
URI: http://www.nrcresearchpress.com/doi/abs/10.1139/cjfr-2013-0521#.VA1iOGP5nzo
http://hdl.handle.net/2067/2635
ISSN: 1208-6037
DOI: 10.1139/cjfr-2013-0521
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