В настоящее время я работаю над оценками биомассы с использованием спутниковых изображений. Я быстро определю фон своего вопроса, а затем объясню статистический вопрос, над которым я работаю.
Фон
проблема
Я пытаюсь оценить биомассу во Франции. Мой ответ - объемная плотность паровой древесины (в ), которая более или менее пропорциональна биомассе (в зависимости от плотности древесины ...).
Независимые переменные, которые у меня есть, это индексы растительности, полученные из измеренных коэффициентов отражения в этой области (спутник, использованный в исследовании, - MODIS для тех, кто его знает). Эти индексы, например, NDVI, EVI и т. Д. У меня есть карты индексов, и разрешение карт составляет 250м.
Между этими показателями и объемом в одном и том же типе леса (биом и климат) существует сильная корреляция. Поэтому я пытаюсь регрессировать объемную плотность по этим показателям (фактически их временным рядам) на графиках инвентаризации, где я знаю объем.
Лесные запасы
Объем на этих участках оценивается с помощью следующего метода отбора проб:
- Инвентарные узлы размещаются на регулярной сетке, охватывающей территорию.
- Участок привязан к каждому узлу, и на этом участке происходит процесс инвентаризации (типы деревьев, объемы, высота навеса и т. Д.). Конечно, меня интересует только инвентарный график, а значения моих индексов растительности - это значение пикселя, содержащего график.
Процесс инвентаризации на участке выглядит следующим образом:
- Мера деревьев, которые имеют диаметр> 37,5 см в радиусе круга 15 м
- Мера деревьев, которые имеют диаметр> 22,5 см в радиусе 9 м
- Мера деревьев, которые имеют диаметр> 7,5 см в радиусе 6 м
Объемная плотность затем рассчитывается с использованием коэффициентов расширения.
Для каждого графика у меня есть доступ к данным для всех измеренных деревьев.
Более того, для каждого отдельного дерева у меня есть неопределенность по объему из-за использования аллометрических уравнений (скажем, 10%).
Где важны статистические данные ...
Чтобы мои регрессии были более точными, мне нужно для каждой оценки объема дисперсия / CI этой меры. Это зависит, IMO, от количества отобранных деревьев и найденной объемной плотности.
Итак, у меня есть две проблемы:
Как объяснить тот факт, что мои показатели растительности измеряются на пикселе 250 м?
Я могу предположить, что объемная плотность постоянна на протяжении одного пикселя, и что я пробую этот пиксель с одним графиком инвентаризации.
Как оценить изменчивость моей объемной плотности?
Я думаю, что я мог бы использовать начальную загрузку на дереве населения. Но мое общее количество измеренных деревьев может быть довольно маленьким (от 7 до 20 ...). Кроме того, как я могу принять во внимание тот факт, что я измеряю деревья на разных кругах в зависимости от их размеров? И как должна изменяться изменчивость, если я смотрю на весь пиксель?
Я также думал, что смогу использовать симуляцию Монте-Карло для имитации леса, а затем случайным образом отобрать этот лес на графиках, чтобы увидеть, что происходит ...
У меня нет сильного статистического фона, поэтому я немного растерялся!