.png){kind=icon}
返回
Brief Communication: Borderline Trees in Point Sampling
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1007/s44392-026-00078-9.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
点抽样因其速度优势在森林抽样中广受欢迎。用户无需离开样地中心点即可获得单位面积基面积的估计值。然而，边缘树木是常见情况，即用户无法通过仪器判断树木是否应纳入样地。相较于通过比较测量的水平距离与极限距离来准确确定样本状态，用户通常简单地将每棵边缘树木计数。这种方法节省时间但可能引入偏差。本研究通过模拟表明，偏差通常很小（<1%），但在估计值接近理论最大值前会急剧增加。如果用户能接受微小偏差，模拟显示通过将原用于检查边缘树木的时间部分用于测量更多样地，可获得类似10%的估计精度提升。尽管存在这些潜在精度增益，检查边缘树木仍是良好实践。若需更高精度但时间和资源有限，明智做法是不检查边缘树木，而是设计包含更多样地的调查方案。
Keyword:
Forest sampling
Simulation
Variable radius plots
Estimation
期刊
J
IF:
1.8
论文数:
42
被引数:
0
机构
引用论文
.png){kind=icon}
Plotless Timber Estimates—New, Fast, EasyGrosenbaugh, L.R. 无样地木材估计——新、快速、简便。J. For. 1952, 50, 322–337. [Google Scholar] [CrossRef]
PREAI
分享收藏分享收藏Comparing Double-Sampling Efficiency Using Various Estimators with Fixed-Area and Point Sampling比较固定面积抽样和点抽样的双抽样效率，使用各种估计量
OAAI
OAAI分享收藏 没有更多内容
没有更多内容