Sample-based forest inventories provide reliable information on the status and development of the forest. The sample sizes are thereby chosen in order to meet high estimation precisions for forest attributes on the national, cantonal or forest district level. In order to provide sufficient precision for regions where the sample size is limited, the combination of the terrestrial information with auxiliary data such as derived from remote sensing sources can constitute a cost-saving alternative compared to increasing the terrestrial sample size. Design-based estimation methods developed at ETH Zurich which implement such two-phase inventory concepts have lately been provided by the open-source software package “forestinventory” in the statistical software R. This article explains the principle of a two-phase inventory of small-area estimation and illustrates the workflow by the example of a case study in Embrach (Canton of Zurich). Target variable to be estimated for 22 subregions (small areas) located in the study area (503 ha) was the average timber volume density. The main work steps were (A) the enlargement of the one-phase inventory to a two-phase inventory, (B) the derivation of explanatory variables from remote sensing data (mean vegetation height, standard deviation of the vegetation heights and broadleaf tree proportion), (C) the formulation of a regression model to link these explanatory variables to the terrestrial information, and (D) the calculation of small area estimates (average timber volume density) using forestinventory. Despite average model accuracy (R̂2 = 0.533), it was possible to reduce the variance (as a measure of the estimation accuracy) in the 22 small areas by 40% on average.

Um zuverlässige Informationen über den Zustand und die Entwicklung des Waldes zu erhalten, werden Waldinventuren durchgeführt. In der Regel werden hierfür Stichprobenkonzepte angewendet. Bei diesen ist die Anzahl terrestrischer Probepunkte so gewählt, dass die wichtigsten forstlichen Kennzahlen auf der jeweiligen räumlichen Zielebene (Bund, Kanton, Betrieb) mit der geforderten Genauigkeit geschätzt werden können. Um für ein Teilgebiet genaue Informationen zu erhalten, kann die Ergänzung der terrestrischen Inventur mit Fernerkundungsdaten eine kostengünstige Alternative zur Erhöhung der terrestrischen Stichprobendichte sein. Für solche zweiphasige Inventuren wurden an der ETH Zürich Design-basierte Schätzverfahren (sog. Kleingebietsschätzer) entwickelt und als frei verfügbares Softwarepaket forestinventory in der Statistiksoftware R implementiert. Im Artikel wird das Grundprinzip zweiphasiger Kleingebietsschätzungen erläutert, und es werden die Arbeitsschritte sowie die Effizienz dieser Methode an einem Fallbeispiel in der Region Embrach (Kanton Zürich) aufgezeigt. Zielgrösse ist die Schätzung der mittleren Vorratsdichte in 22 Kleingebieten des Untersuchungsgebiets (503 ha). Die wichtigsten Arbeitsschritte sind (A) die Erweiterung des einphasigen Inventurdesigns (terrestrisches Stichprobennetz) zu einem zweiphasigen, (B) die Ableitung aussagekräftiger erklärender Variablen aus Fernerkundungsquellen (hier: mittlere Vegetationshöhe, Standardabweichung der Vegetationshöhen und Laubholzanteil), (C) die Verknüpfung der erklärenden Variablen mit der terrestrischen Information durch Formulieren eines Prognosemodelles mithilfe der linearen Regression und (D) die Schätzung der Zielgrössen (hier: Vorratsdichte) mithilfe von forestinventory. Trotz mässiger Modellgenauigkeit (R̂2 = 0.53) konnte die Varianz der Schätzungen in den 22 Kleingebieten im Mittel um 40% reduziert werden.

Afin d'obtenir des informations fiables sur l'état et l'évolution de la forêt, il est nécessaire d'effectuer des inventaires forestiers basés en général sur des méthodes par échantillonnage. Le nombre de placettes terrestres échantillonnées est déterminé en fonction de la précision requise pour les grandeurs forestières d'intérêt, et ce dans différentes domaines (e.g. Confédération, cantons, entreprise). Des informations fiables au niveau de sous-domaines (aussi dénommés petits domaines) peuvent être obtenues en utilisant en complément des données issues de la télédétection, ce qui offre une alternative économique à une augmentation du nombre de placettes terrestres. L'EPFZ a développé dans ce but le logiciel forestinventory dans le logiciel de statistique R (libre d'accès) permettant, entre autres, l'utilisation d'estimateurs pour des petits domaines dans le cadre d'inventaires à deux phases. L'article présente les principes fondamentaux des estimateurs à deux phases pour les petits domaines et illustre les étapes de calcul ainsi que l'efficacité de la méthode par une étude de cas effectuée dans la région d'Embrach (canton de Zurich). La variable cible à estimer est la densité moyenne de matériel sur pied dans le domaine entier de 503 ha ainsi que dans 22 petits domaines ci-inclus. Les étapes principales sont (A) l'élargissement de l'inventaire monophasé à un inventaire biphasé, (B) l'identification de variables explicatives obtenues par télédétection (dans le cas présent la hauteur moyenne et l'écart type de la hauteur de la canopée ainsi que la proportion de feuillus) impactant significativement la variable cible, (C) l'élaboration d'un modèle de régression multiple reliant la variable cible aux variables explicatives et (D) l'utilisation du logiciel forestinventory pour l'estimation des petits domaines. En dépit d'un coefficient de détermination plutôt modeste (R̂2 = 0.53), la variance des estimations a pu être réduite pour les 22 petits domaines considérés en moyenne de 40%.

small area estimation, regression estimators, design-based, methodology, case study
This content is only available as a PDF.
© 2018 Schweiz Z Forstwes
2018