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dc.contributor.advisor Kleinn, Christoph Prof. Dr. de
dc.contributor.author Yim, Jong-Su de
dc.date.accessioned 2009-02-26T15:12:17Z de
dc.date.accessioned 2013-01-18T11:02:04Z de
dc.date.available 2013-01-30T23:50:12Z de
dc.date.issued 2009-02-26 de
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B118-C de
dc.description.abstract Zur Bereitstellung von grundlegenden und statistisch gesicherten Informationen über Waldressourcen als Grundlage für Forstpolitische Entscheidungsträger und zum Monitoring der vorhandenen Ressourcen wurde in Korea eine neue nationale Waldinventur (NFI) eingeführt. Die hier gewonnenen Informationen dienen weiterhin als Grundlage für eine Reihe von internationalen Prozessen. In Bezug auf großräumige Waldinventuren ist die derzeitige methodische Forschungstätigkeit stark auf den Einsatz von Fernerkundungsdaten und die Grundlagen statistischer Stichproben fokussiert. Hierbei steht vor allem die Frage im Vordergrund, wie großflächig verfügbare Fernerkundungsinformationen möglichst effizient mit terrestrischen Datengrundlagen kombiniert werden können. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in diesem Kontext mit der Frage, wie ein effizientes Stichprobendesign speziell für die koreanischen Bedingungen entwickelt werden kann und überprüft in diesem Zusammenhang die Möglichkeiten Satellitendaten in der koreanischen NFI zu integrieren.In den Kapiteln 2 und 3 wird die Integration von Satellitendaten und Inventurdaten mit dem Ziel einer Klassifikation von Waldtypen und der Schätzung von forstlichen Parametern mit Hilfe von pixel-basierten Ansätzen überprüft. Trotz verschiedener möglicher Fehlerquellen im Rahmen der Klassifizierung von thematischen Karten auf Grundlage eines k-Nearest Neighbor Ansatzes, sind die resultierenden Karten eine geeignete Grundlage für die Erstellung von Forsteinrichtungsplänen sowie Grundlage für die Ableitung großflächiger Waldstatistiken. Um die Eignung des Verfahrens im Rahmen der koreanischen NFI zu verbessern, besteht weiterhin Forschungsbedarf in Hinblick auf eine optimale räumliche Auflösung bzw. eine angemessene Definition der Untersuchungseinheiten.In der koreanischen NFI wurde ein Stichprobendesign festgelegt, das eine vorbestimmte statistische Genauigkeit mit einem limitierten Budget erfüllt. Durch die Verwendung eines optimierten Clusterplot designs, das auf Grundlage von statistischen und praktischen Überlegungen entwickelt wurde, kann eine Effizienzsteigerung erzielt werden, mit der die Aufnahme zusätzlicher Informationen zu geringeren Kosten ermöglicht wird (Kapitel 4). Die Optimierung des Plot Designs wurde auf Grundlage von Simulationen basierend auf generierten Populationen auf Grundlage von k-NN Karten durchgeführt. Bei gleichem Aufwand stellte sich hierbei die systematische Stichprobe mit einer post-Stratifizierung als effizienter als andere Stichprobenverfahren heraus (Kapitel 5). Es wird die Schlussfolgerung gezogen, dass die verwendete Post-Stratifizierung ein sehr geeignetes Verfahren ist, da nicht nur Informationen auf Ebene der einzelnen Straten zur Verfügung gestellt werden können, sondern eine höhere Genauigkeit erzielt werden kann.Post-Stratifizierte Stichproben sind weiterhin geeignet um thematische Karten zu verbessern. Um diesen Ansatz in der koreanischen NFI zu verwenden, ist eine klare Definition einzelner Straten erforderlich. de
dc.format.mimetype application/pdf de
dc.language.iso eng de
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/de/ de
dc.title Development of efficient forest inventory techniques for forest resource assessment in South Korea de
dc.type doctoralThesis de
dc.title.translated Entwicklung effizienter Inventurmethoden zur großräumigen Erfassung von Waldressourcen in Süd-Korea de
dc.contributor.referee Saborowski, Joachim Prof. Dr. de
dc.date.examination 2008-12-12 de
dc.subject.dnb 500 Naturwissenschaften de
dc.description.abstracteng A new National Forest Inventory (NFI) program in South Korea has been implemented to provide reliable forest resource information for forest policy decision-making and monitoring at the national level. In addition, the information is used as an important input data for international processes. In large area forest inventories, methodological researches are focused heavily on remote sensing and sampling issues and deals with the question of how to efficiently combine them. In this context, this thesis was conducted to develop the most efficient sampling design in Korean forest conditions and to evaluate the applicability of satellite data into the Korean NFI.In Chapters 2 and 3, digital satellite data are integrated with forest inventory data for mapping forest cover types and estimating forest attributes based on pixel-based approaches. Despite several error sources of forest thematic maps from the k-Nearest Neighbor (k-NN) technique, they are useful data sources for supporting sustainable forest management plans and for reporting forest statistics for large- and small-area units. There is a need for more research on a suitable spatial resolution (i.e., definition of the observation unit) to improve the correspondence with the Korean NFI s definition.For the Korean NFI, a sampling design would be determined to fulfill a specified precision with a limited budget. By using an efficient cluster plot that was developed based both statistical and practical efficiencies; it allows the collection of additional information at lower cost (Chapter 4). In order to search the most efficient sampling design, several sampling designs are simulated based on an artificial population, which is generated from the k-NN maps. When comparing same sampling efforts, systematic sampling with post-stratification is superior to other sampling designs in Chapter 5. It is concluded that post-stratification is a very useful and cost-effective approach because it not only provides information for several forest strata, but can produce improved precision. Post-stratified samples can also contribute to improve the uncertainty of thematic maps. In order to apply this approach to the Korean NFI, it is necessary to have clear definitions of the forest strata of interest per field observation unit. de
dc.subject.topic Forest Sciences and Forest Ecology de
dc.subject.ger Großräumige Waldinventur de
dc.subject.ger Stichprobensimulation de
dc.subject.ger Optimierung des Clusterform de
dc.subject.ger Fernerkundung de
dc.subject.ger k-NN de
dc.subject.ger Süd-Korea de
dc.subject.eng large area forest inventory de
dc.subject.eng sampling simulation de
dc.subject.eng cluster plot optimization de
dc.subject.eng remote sensing de
dc.subject.eng k-NN de
dc.subject.eng South Korea de
dc.subject.bk 48.03 de
dc.subject.bk 48.10 de
dc.subject.bk 48.30 de
dc.identifier.urn urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2047-5 de
dc.identifier.purl webdoc-2047 de
dc.affiliation.institute Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie de
dc.subject.gokfull YVT 000: Forstvermessung und -kartierung de
dc.subject.gokfull Luftbildauswertung de
dc.subject.gokfull YYZ 300: Asien {Forstwesen regional} de
dc.identifier.ppn 601503155 de

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