Entwicklung eines statistisch basierten Schätzers für Punkt-zu-Baum Abstandsverfahren bei Waldinventuren

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Das beantragte Projekt hat zum Ziel, für die Punkt-zu-Baum Stichprobe einen unverzerrten Schätzer beliebiger Baumattribute (wie Stammzahl oder Grundfläche pro Hektar) zu entwickeln. Bislang stehen hierfür lediglich empirisch basierte Approximationsverfahren zur Verfügung bzw. solche für theoretische räumliche Verteilungsmuster, was mit ein Grund dafür ist, dass dieses arbeitsfordernde Probeflächen-Design in Waldinventuren kaum verwendet wird. Die Entwicklungsarbeit soll auf statistischen Überlegungen basieren und auf dem Monte Carlo Ansatz aufbauen, der seit Rubinstein (1981) in der Waldinventurforschung intensiv diskutiert wird (Valentine et al. 2001). Kernstück ist die Entwicklung eines Algorithmus zur Bestimmung der baumindividuellen Aufnahmewahrscheinlichkeiten, welche bei Punkt-zu-Baum Stichprobenverfahren ausschließlich durch die Position der Nachbarbäume definiert. Simulationsrechnungen an zu kartierenden Beständen sollen der Überprüfung der theoretisch entwickelten Ansätze, der Ableitung eines neuen einfachen Näherungsverfahrens und zum Vergleich mit in der Literatur beschriebenen Näherungslösungen dienen. Die Ergebnisse des Projektes werden dazu beitragen, die Verwendung der Punkt-zu-Baum Stichprobenverfahren auf eine solidere theoretische Basis zu stellen. Dies ist neu und ein wesentlicher Fortschritt für die Verfahren der quantitativen Feldforschung in Wald Inventuren und auch für ökologischen Felderhebungen.