Spatial precision of Kriging methods for sample data in forestry

信息系统与系统集成与监控数据的关联。Nach räumlicher Interpolation entsteen daraus eindrucksvolle Konturliniengrafiken，die zur Präsentation der Daten，zur Entwickung von Hypothen enüber Ursachen für Deren räumliche Variablität zur forstlichen Raum-and MaünahmenPlanung herangezogen en n n nnnnen en n在DER REGELL WERDEN DABE北JEDOCH INFORMATION EN UBER DER DEVERZIZIZIZION DER DARSTELLNG Völlig VERACHLässigt，DER DER REGELLING Völlig VERLIG VERACHLässigt，Ableitung ungesicherter Schlussfolgerungen Vorschub leisten kann.这是一种新的方法和一种新的方法。在此基础上，我们提出了两种不同的解决方案：a)在全球范围内进行协商，b)在全球范围内建立机制，b)在全球范围内定义Sowie von Kriterien zur Einschätzung der Räumlichen Genauigkeit der gewonnenen Prognosen and Konturen und c)die Bstigmung räumlicher Konfizbereiche Ergänzung der“scharfen”Linien。

Der Aufbau forstlicher und forstökologischer Informationssysteme ermöglicht die Integration vieler relevanter Stichproben- und Monitoringdaten. Nach räumlicher Interpolation entstehen daraus eindrucksvolle Konturliniengrafiken, die zur Präsentation der Daten, zur Entwicklung von Hypothesen über Ursachen für deren räumliche Variabilität und zur forstlichen Raum- und Maßnahmenplanung herangezogen werden können. In der der Regel werden dabei jedoch Informationen über die Präzision dieser Darstellung völlig vernachlässigt, was einer allzu unkritischen Interpretation und der Ableitung ungesicherter Schlussfolgerungen Vorschub leisten kann. Es sollen Methoden und Kriterien entwickelt werden, die zur Ableitung möglichst genauer Konturlinien sowie zur Einschätzung ihrer Genauigkeit führen. Leitende Aufgabenstellungen sind dabei a) die Verbesserung der Genauigkeit des verwendeten Interpolationsmechanismus durch die Verwendung nichtlinearer Verfahren, b) die Herleitung einer Definition sowie von Kriterien zur Einschätzung der räumlichen Genauigkeit der gewonnenen Prognosen und Konturen und c) die Bestimmung räumlicher Konfidenzbereiche zur Ergänzung der "scharfen" Linien.