In this paper, we investigate the i

In this paper, we investigate the impacts of plot size and coregistration
error on the precision and accuracy of LiDAR height and
density metrics, regression model coefficients, and the prediction
accuracy of least-squares estimators. We focus on TAGB as the target
variable of interest, because of its importance as a key indicator of
ecosystem productivity, carbon storage, and biodiversity (Houghton
et al., 2009). Also, TAGB is jointly determined by tree mass and sizefrequency
(Li et al., 2008; Næsset & Gobakken, 2008; Ni-Meister et al.,
2010), and so provides for a more comprehensive analysis of the way
in which plot size and co-registration error interact and propagate in

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เราตรวจสอบผลกระทบของขนาดการลงจุดและ coregistration
ข้อผิดพลาดในความแม่นยำและความถูกต้องของความสูง LiDAR และ
วัดความหนาแน่น ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยแบบจำลอง และคำทำนาย
ความถูกต้องของ estimators กำลังสองน้อยสุด เราเน้น TAGB เป็นเป้าหมาย
น่าสนใจ เนื่องจากมีความสำคัญเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของตัวแปร
ประสิทธิภาพระบบนิเวศ เก็บคาร์บอน และความหลากหลายทางชีวภาพ (Houghton
et al., 2009) ยัง TAGB ร่วมกำหนดโดยแผนภูมิมวลและ sizefrequency
(Li et al., 2008 Gobakken Næsset & 2008 Ni-Meister et al.,
2010), และเพื่อ ให้การวิเคราะห์ที่ครอบคลุมมากขึ้นของทาง
ที่พล็อตขนาดและร่วมลงทะเบียนผิดพลาดโต้ตอบ และเผยแพร่ใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราจะตรวจสอบผลกระทบของขนาดแปลงและ coregistration
ข้อผิดพลาดในความแม่นยำและความถูกต้องของ LiDAR ความสูงและ
ความหนาแน่นของตัวชี้วัดค่าสัมประสิทธิ์ตัวแบบการถดถอยและการทำนาย
ความถูกต้องของประมาณอย่างน้อยสี่เหลี่ยม เรามุ่งเน้นการ TAGB เป็นเป้าหมาย
ตัวแปรที่น่าสนใจเพราะความสำคัญของมันเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของ
การผลิตระบบนิเวศเก็บคาร์บอนและความหลากหลายทางชีวภาพ (ฮัฟตั้น
et al., 2009) นอกจากนี้ TAGB ถูกกำหนดร่วมกันโดยมวลต้นไม้และ sizefrequency
(Li et al, 2008. Næsset & Gobakken 2008. Ni-Meister, et al,
2010) และเพื่อให้การวิเคราะห์ที่ครอบคลุมมากขึ้นของวิธีการ
ในการที่พล็อตขนาด และร่วมลงทะเบียนโต้ตอบข้อผิดพลาดและเผยแพร่ใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เราศึกษาผลกระทบของขนาดแปลงและ coregistration
ผิดพลาดในความแม่นยำและความถูกต้องของความสูง lidar และ
ความหนาแน่นวัดแบบจำลองการถดถอยและสัมประสิทธิ์การทำนาย
ความถูกต้องของวิธีตัวประมาณ เรามุ่งเน้น tagb เป็นเป้าหมาย
ตัวแปรของดอกเบี้ย เพราะความสำคัญของมันเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของ
ระบบนิเวศการผลิตคาร์บอน , กระเป๋า ,และความหลากหลายทางชีวภาพ ( Houghton
et al . , 2009 ) นอกจากนี้ tagb ร่วมกำหนดโดยมวลต้นไม้ และ sizefrequency
( Li et al . , 2008 ; n æ sset & gobakken , 2008 ; ฉัน Meister et al . ,
) ) และเพื่อให้มีการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมมากขึ้นของวิธีการ
ที่แปลงขนาดและข้อผิดพลาดการลงทะเบียน Co โต้ตอบ และเผยแพร่ใน