메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yim, Jong Su (Department of Forest Inventory and Remote Sensing, Faculty of the Forest Sciences and Forest Ecology Georg-August University) Kleinn, Christoph (Department of Forest Inventory and Remote Sensing, Faculty of the Forest Sciences and Forest Ecology Georg-August University) Kim, Sung Ho (Division of Forest Resource Information, Korea Forest Research Institute) Jeong, Jin-Hyun (Division of Forest Resource Information, Korea Forest Research Institute) Shin, Man Yong (Department of Forest Resources, College of Forest Science, Kookmin University)
저널정보
한국산림과학회(구 한국임학회) 한국산림과학회지 한국산림과학회지 제98권 제2호
발행연도
2009.1
수록면
133 - 141 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
This study was conducted to support for determining an efficient sampling design for forest resources assessments in South Korea with respect to statistical efficiency. For this objective, different systematic sampling designs were simulated and compared based on an artificial forest population that had been built from field sample data and satellite data in Yang-Pyeong County, Korea. Using the k-NN technique, two thematic maps (growing stock and forest cover type per pixel unit) across the test area were generated; field data (n=191) and Landsat ETM+ were used as source data. Four sampling designs (systematic sampling, systematic sampling for post-stratification, systematic cluster sampling, and stratified systematic sampling) were employed as optimum sampling design candidates. In order to compute error variance, the Monte Carlo simulation was used (k=1,000). Then, sampling error and relative efficiency were compared. When the objective of an inventory was to obtain estimations for the entire population, systematic cluster sampling was superior to the other sampling designs. If its objective is to obtain estimations for each sub-population, post-stratification gave a better estimation. In order to successfully perform this procedure, it requires clear definitions of strata of interest per field observation unit for efficient stratification.
#forest inventory #systematic sampling #growing stock #artificial forest population #sampling simulation

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0