Olika metoder har använts för att uppskatta mängden ovan jordskogsbiomassa över landskapen och för att skapa kartor över biomassa för specifika bestånd eller pixlar över ägande- eller projektområden. Utan en korrekt uppskattningsmetod kan markförvaltare sluta med felaktiga uppskattningar av biomassa, vilket skulle kunna leda till att de fattar sämre beslut i sina framtida förvaltningsplaner. Målet med denna studie var att jämföra olika imputeringsmetoder för att förutsäga skogens biomassa och basareal, i en projektplaneringsskala (<20.000 hektar) på Malheur National Forest, som ligger i östra Oregon, USA. Vi undersökte den prediktiva prestanda linjär regression, geografisk viktad regression (GWR), lutning närmaste granne (GNN), mest liknande granne (MSN), slumpmässig skogsimputation, och k-nearest granne (k-nn) för att uppskatta biomassa (tons/acre) och basal area (sq. meter per tunnland) över 19.000 tunnland på Malheur National Forest. För att testa de olika metoderna analyserades en kombination av markinventeringsytor, ljusdetektering och spännvidd (LiDAR) data, satellitbilder och klimatdata, och deras rotmedelvärde kvadratfel (RMSE) och skevhet beräknades. Resultaten tyder på att k-nn (k = 5) hade den lägsta RMSE-nivån och den lägsta andelen bias. Den näst mest exakta metoden bestod av k-nn (k = 3), följt av GWR-modellen, och slumpmässig skogsimputation. För basal area förutsägelse, GWR-modellen hade den lägsta RMSE och minst mängd bias. Den näst mest exakta metoden var k-nn (k = 5), följt av k-nn (k = 3) och den slumpmässiga skogsmetoden. För båda mätvärdena var GNN-metoden den minst korrekta baserad på rankningen av RMSE och partiskhet.
Nyligen Gagliasso et al. REF undersökte den prediktiva prestandan för linjär regression, geografisk viktad regression, lutning närmast granne, mest liknande granne, RF imputation och k-Nearest Neighbour (kNN) för att uppskatta biomassa och basareal.
A Comparison of Selected Parametric and Non-Parametric Imputation Methods for Estimating Forest Biomass and Basal Area
{'venue': None, 'journal': 'Open Journal of Forestry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}