areas. Sample (field) plot size has

areas. Sample (field) plot size has long been considered a key sampling design parameter and focal point for
optimization in forest surveys, because of its impact on sampling effort and the estimation accuracy of forest
inventory attributes. In this study, we demonstrate how plot size and co-registration error interact to
influence the estimation of LiDAR canopy height and density metrics, regression model coefficients, and the
prediction accuracy of least-squares estimators of TAGB. We made use of simulated forest canopies and

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พื้นที่ ขนาดตัวอย่าง (field) พล็อตถือสุ่มคีย์พารามิเตอร์ออกและจุดโฟกัสสำหรับ
เพิ่มประสิทธิภาพในการสำรวจป่า เนื่องจากผลกระทบความพยายามสุ่มตัวอย่างและการประเมินความถูกต้องของป่า
คุณลักษณะของสินค้าคงคลัง ในการศึกษานี้ เราสาธิตวิธีการโต้ตอบข้อผิดพลาดขนาดและลงทะเบียนร่วมแผนการ
influence ประเมินของ LiDAR ฝาครอบความสูงและความหนาแน่นวัด ถดถอยแบบจำลอง coefficients และ
ทำนายแม่นยำ estimators กำลังสองน้อยสุดของ TAGB เราทำใช้ canopies ป่าจำลอง และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พื้นที่ ตัวอย่าง (ด้าน) ขนาดพล็อตได้รับการพิจารณาพารามิเตอร์ตัวอย่างที่สำคัญในการออกแบบและจุดโฟกัสสำหรับ
การเพิ่มประสิทธิภาพในการสำรวจป่าเพราะผลกระทบต่อความพยายามในการเก็บตัวอย่างและการประเมินความถูกต้องของป่า
คุณลักษณะสินค้าคงคลัง ในการศึกษานี้เราแสดงให้เห็นว่าพล็อตขนาดและโต้ตอบข้อผิดพลาดร่วมลงทะเบียนที่จะ
มีอิทธิพลต่อการประเมินของ LiDAR ความสูงหลังคาและความหนาแน่นของการวัดค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยแบบและ
ความถูกต้องของการคาดการณ์อย่างน้อยสี่เหลี่ยมประมาณของ TAGB เราทำให้การใช้พันธุป่าจำลองและ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พื้นที่ ตัวอย่าง ( จึงละมั่ง ) แปลงตัวอย่างขนาดได้รับการถือว่าเป็นคีย์ตัวอย่างการออกแบบพารามิเตอร์และจุดโฟกัสสำหรับ
optimization ในการสำรวจป่า เพราะผลกระทบต่อความพยายามและการประมาณจำนวนความถูกต้องของแอตทริบิวต์สินค้าคงคลังป่า

ในการศึกษาครั้งนี้ได้แสดงให้เห็นถึงวิธีการแปลงขนาดและข้อผิดพลาดการลงทะเบียน Co โต้ตอบ

ในfl uence ประมาณความสูง LIDAR หลังคาและความหนาแน่นวัดแบบจำลองการถดถอย coef จึง cients และ
ทำนายความถูกต้องของวิธีตัวประมาณของ tagb . เราใช้หลังคาและป่าจำลอง