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Regionalization of Variables of Sample Based Forest Inventories at the District Level

dc.contributor.advisorSaborowski, Joachim Prof. Dr.de
dc.contributor.authorNieschulze, Jensde
dc.date.accessioned2003-03-19T15:12:56Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T11:01:08Zde
dc.date.available2013-01-30T23:50:11Zde
dc.date.issued2003-03-19de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B163-2de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2363
dc.description.abstractEine periodische Bewertung des Waldzustandes auf der räumlichen Ebene der Maßnahmenumsetzung ist Voraussetzung für eine nachhaltige Bewirtschaftung. In der klassischen Forsteinrichtung erfolgt die Bewertung auf dieser Ebene, dem Bestand. Die Einführung einer Ökologischen Waldbauplanung und methodische Vorteile führen zu einer Abkehr von der klassischen Forsteinrichtung hin zu Betriebsinventuren auf Stichprobenbasis. Ökonomische Restriktionen erlauben dabei keine ausreichende Stichprobendichte zur Bewertung von Einzelbeständen. Auf der Grundlage der stichprobenweise erhobenen Information werden quantitative computergestützte Modelle entwickelt, die eine Vorhersage dieser Information für Flächen ermöglichen, die von keiner oder zu wenigen Stichproben getroffen wurden. Die Übertragung der Merkmale in die Fläche wird Regionalisierung genannt und erfolgt mit raumbezogenen Informationssystemen hauptsächlich über Hilfsvariable. Die Erhebung der Hilfsvariablen erfolgte mit Methoden der analogen und digitalen Fernerkundung sowohl an den Stichprobenpunkten als auch an den Vorhersagepunkten, aber auch terrestrisch. Techniken der Merkmalsschätzung sind die Stichprobentheorie, die Geostatistik und multivariate statistische Verfahren wie die kanonische Korrelationsanalyse.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyrdiss.htmde
dc.titleRegionalization of Variables of Sample Based Forest Inventories at the District Levelde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedRegionalisierung von Variablen forstlicher Stichprobeninventuren auf Betriebsebenede
dc.contributor.refereeSaborowski, Joachim Prof. Dr.de
dc.date.examination2003-02-14de
dc.subject.dnb500 Naturwissenschaften allgemeinde
dc.description.abstractengSustainable forest management stipulates a periodical assessment of the state of forests at the spatial scale of management activities. Classical forest management planning surveys take place at such a spatial scale, that is, the forest stand. The introduction of continuous cover forestry systems as well as methodological advantages have lad to a replacement of classical forest management planning surveys by sample based inventories at the district level. However, economical constraints do not allow sample densities that enable a statistically sound assessment at the forest stand level. In the present study, based on the pointwise information of the sample based inventory, computer based models are developed that enable a prediction of the said information at the stand level. The resulting spatial generalization is commonly called regionalization. It is accomplished by means of geographical information systems and relies on auxiliary information. The latter is derived by analog and digital softcopy photogrammetry techniques at the sample locations as well as at all prediction locations. Terrestrial surveys are another source of auxiliary information. Geostatistics, sampling theory, and multivariate statistical procedures like the canonical correlation analysis are investigated methods for the feature prediction.de
dc.contributor.coRefereeAkca, Alparslan Prof. Dr.de
dc.contributor.thirdRefereeBiging, Gregory S. Prof. Dr.de
dc.subject.topicForest Sciences and Forest Ecologyde
dc.subject.gerGeostatistikde
dc.subject.gerForstinventurde
dc.subject.gerRegionalisierungde
dc.subject.gerFernerkundungde
dc.subject.gerGISde
dc.subject.gerMonitoringde
dc.subject.engGeostatisticsde
dc.subject.engforest inventoryde
dc.subject.engregionalizationde
dc.subject.engremote sensingde
dc.subject.engGISde
dc.subject.engmonitoringde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-510-8de
dc.identifier.purlwebdoc-510de
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfullYAde
dc.identifier.ppn367314800de


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