현재 위성 이미지를 사용하여 바이오 매스 추정을 진행하고 있습니다. 질문의 배경을 빠르게 정의한 다음 현재 진행중인 통계 질문을 설명하겠습니다.
배경
문제
프랑스 지역의 바이오 매스를 추정하려고합니다. 내 대답은 스팀 우드 부피 밀도 ( )이며 바이오 우드에 비례합니다 (나무 밀도에 따라 다름 ...).
내가 가지고있는 독립적 인 변수는이 지역의 측정 된 반사율에서 파생 된 초목 지수입니다 (연구에 사용 된 위성은 그것을 알고있는 사람들을 위해 MODIS입니다). 이 지수는 예를 들어 NDVI, EVI 등입니다. 나는 지수의지도를 가지고 있으며,지도의 해상도는 250m입니다.
이 지표와 같은 산림 유형 (생물 군계 및 기후)의 양 사이에는 강한 상관 관계가 있습니다. 그래서 볼륨을 알고있는 인벤토리 플롯에서 이러한 지표 (실제로 시계열)에 대한 볼륨 밀도를 회귀하려고합니다.
산림 인벤토리
이 도표의 부피는 다음 샘플링 방법으로 추정됩니다.
- 인벤토리 노드는 해당 영역을 덮는 일반 그리드에 배치됩니다.
- 플롯이 각 노드에 첨부되고이 플롯에서 인벤토리 프로세스 (트리 유형, 볼륨, 캐노피 높이 등)가 발생합니다. 물론 나는 인벤토리 플롯에만 관심이 있고 식물 인덱스의 값은 플롯을 포함하는 픽셀의 값입니다.
플롯의 인벤토리 프로세스는 다음과 같습니다.
- 반경 15m 원에서 직경이> 37.5cm 인 나무의 치수
- 9m 반경 원에서 직경이 22.5cm 이상인 나무의 치수
- 6m 반경 원에서 지름> 7.5cm 인 나무 측정
그런 다음 팽창 계수를 사용하여 부피 밀도를 계산합니다.
각 플롯에 대해 모든 측정 된 트리의 데이터에 액세스 할 수 있습니다.
또한, 각각의 단일 트리에 대해, 등각 방정식의 사용으로 인해 부피에 대한 불확실성이 있습니다 (10 %라고 말하십시오).
통계가 중요한 곳 ...
회귀가 더 정확 해지려면 각 측정 량에 대해이 측정 값의 분산 / CI가 필요합니다. 이것은 샘플링 된 나무의 수와 발견 된 부피 밀도에 따라 IMO에 의존합니다.
그래서 두 가지 문제가 있습니다.
내 식생 지수가 250m 픽셀 이상으로 측정된다는 사실을 설명하는 방법은 무엇입니까?
볼륨 밀도가 한 픽셀에서 일정하고 하나의 인벤토리 플롯 으로이 픽셀을 샘플링한다고 가정 할 수 있습니다.
체적 밀도의 변동성을 추정하는 방법은 무엇입니까?
나는 나무 인구에 부트 스트랩을 사용할 수 있다고 생각합니다. 그러나 측정 된 나무의 총 수는 꽤 작을 수 있습니다 (7에서 20까지). 또한 크기에 따라 다른 원에서 나무를 측정한다는 사실을 어떻게 고려할 수 있습니까? 전체 픽셀을 보면 가변성이 어떻게 바뀌어야합니까?
또한 Monte Carlo Simulation을 사용하여 숲을 시뮬레이션 한 다음이 숲을 무작위로 플롯하여 어떤 일이 일어나고 있는지 볼 수 있다고 생각했습니다 ...
나는 통계적 배경이별로 없어서 조금 길을 잃었다!