Model-assisted estimation of domain totals, areas, and densities in two-stage sample survey designs
Notice bibliographique
Résumé
Model-assisted, two-stage forest survey sampling designs provide a means to combine airborne remote sensing data, collected in a sampling mode, with field plot data to increase the precision of national forest inventory estimates, while maintaining important properties of design-based inventories, such as unbiased estimation and quantification of uncertainty. In this study, we present a comprehensive set of model-assisted estimators for domain-level attributes in a two-stage sampling design, including new estimators for densities, and compare the performance of these estimators with standard poststratified estimators. Simulation was used to assess the statistical properties (bias, variability) of these estimators, with both simple random and systematic sampling configurations, and indicated that (1) all estimators were generally unbiased and (2) the use of lidar in a sampling mode increased the precision of the estimators at all assessed field sampling intensities, with particularly marked increases in precision at lower field sampling intensities. Variance estimators are generally unbiased for model-assisted estimators without poststratification, while variance estimators for model-assisted estimators with poststratification were increasingly biased as field sampling intensity decreased. In general, these results indicate that airborne remote sensing data, collected as an intermediate level of sampling, can be used to increase the efficiency of national forest inventories in remote regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».