最佳取样计划估计景观制图分析Word文档格式.docx

1、一般来说，较大的样本量和较大的样地将导致更高的精度。但是，这将导致成本增加。问题因此成为如何确定适当的组合情节大小和样本大小。许多作者研究了测定情节大小合适的尺寸和最佳范例天然资源清查（Mesavage和Grosenbaugh1956年，亨德里克斯1956; Wiegert1962;奥里根和Arvanitis1966年，王等人。 2001年b，c）项。例如，亨德里克斯（1956）发现，变异通常随更大的地皮大小。然后，他开发了一种方法来确定最佳小区面积的斜坡上的绝对价值为基础作为一个对数的方差回归线函数的对数的情节大小，以及的金钱和时间花费抽样比例对比情节大小。 Wiegert（1962）提出，

2、首要的情节因素的最优规模决定和形状是相对的可变性和相对成本。情节大小和形状时，可以选择的产品相对变率和相对成本最小。此外，柯伦和威廉姆森（1986）讨论样本大小之间的平衡和采样在错误的地点在一个图像水平地面数据时，获得和使用校准和确定的精确度远程遥感数据和相应的产品。传统上，确定样本的大小和情节给予所需的精度是基于一个变化变简单随机抽样。的基础传统方法是一个假设，即有不能样地之间的空间相关性。最近的研究并不支持这一假设。另外，结果得到了地统计学方法倾向于支持一个区域化变量理论认为，一个变量的数据是相似的，当他们发出的指示接近对方，成为具有相似的增长疲软数据之间的间隔距离，最后消失在远处，这就是

3、所谓最高范围的空间变异。这个空间特征样本数据的空间变异性也被称为或依赖。忽略了空间依赖可能导致更高的成本或更大不确定性的抽样设计及估计。方差估计届时的偏颇。80年代以来，许多学者已应用区域化变量理论及Kriging算法在抽样设计（Burgess等人统计学。1981年McBratney和韦伯斯特1981年，1983年;McBratney等。 1981年，奥利1984; Yfantis等。1987年韦伯斯特等人。 1989年; Arvanitis和Reich1991年，阿特金森1991;麦奎尔等人。 1993年;英格伦和Heravi1995年）。克里格可能导致与最小误差方差的无偏估计任何未知位置或

4、研究区块内区，而仅误差方差取决于在一个半方差衡量的空间变异性一个变量，因此，在配置在关系到观测场点或块估计之间的距离和他们。误差方差不依赖于样本数据本身。一旦半方差函数是已知的，例如，通过进行试验样品或使用现有的数据集，估计抽样误差为任何设计方差可计算之前进行采样。另外，由于所需的精度要求（允许最大误差方差），采样计划才能确定。在一般情况下，这些方法侧重于估计方差最小化，以确定理想采样模式的情节位置而言整个景观，并尽量减少样品规模需要达到特定的最高水平错误。 McBratney和韦伯斯特（1981年），McBratney等。 （1981），伯吉斯等。 （1981年）制定的对本地估计抽样方法需要

5、对土壤属性的映射，并表示两假设：一个标准的最大错误克立金插值估计是合理的措施最优的抽样计划;和空间依赖表现在以下方面定量半方差。韦伯斯特等人。 （1989）应用这反映方法取样和smapping辐射。地统计学方法以上根据样地系统的位置整个景观，以确保这个邻国据采样点的一个重要性能是从一个固定的样本大小和研究领域的实际，从而最大限度地减少信息的重复（柯伦1988年）。不同的取样方式，通常包括等边三角形，正方形，并定期六边形，也算是对这些系统样品。一般来说，一个等边采样三角形是最好的，那么正方形和正六边形（McBratney等1981;。韦伯斯特等人1989年。）。Yfantis等。 （1987）进

6、一步比较的效率三个采样模式，以及相同的结论鉴于获得的金块方差一个半方差小于总量的90方差。如果金块效果大于90总方差和采样密度较大超过85的空间变异范围，然后正六边形是最好的。此外，一个研究领域的全球估计估计是当地平均水平。然而，全局误差方差不能直接推导总结本地的差异，因为他们不由于使用了独立的公共数据的估计或相邻的点变异块。这意味着，确定样本量全球估计是从确定不同样本大小为本地映射。对于抽样设计用于全局估计，McBratney和韦伯斯特（1983）开发了一种方法，其中每个观察被用来估计的平均值基于泰森多边形，一个误差方差是计算在每个社区观测点，当时的差异汇集，形成了全球性差异。阿特金森（19

7、91年）用同样的方法来设计最优地面为基础的抽样估算平均值归一化植被指数从地基辐射计，它的封面和大麦生物量。本文将展示一个方法调查在设计方面的最佳采样成本效益的基础上区域化变量理论与估算当地Kriging估值和全球覆盖所需的经营宗旨土壤侵蚀。这里的重点将是整体植被覆盖度，虽然结果适用于地面覆盖。它介绍了空间植被覆盖变化为估计方差的大小和情节的任何组合样本大小。地积大小的关系样本大小与空间变异性和差异估计建造和使用制定成本函数。此外，特定的目的是评估现有的效率分层随机抽样由美国陆军土地使用的设计在状态趋势分析方案的案例研究面积，提供建议的目的就潜在的未来优化采样设计。研究区域和数据集研究区位于八七

8、八九公顷组成在得克萨斯州胡德堡，那里的气候特点是通过长期，短期温和夏季炎热，冬天。平均气温在8？ C在元月至29？ C在七月。年平均降水量为81厘米。在胡德堡高程范围从180米到375米以上海平面。大多数斜坡在超过45的2-5的范围内有斜坡在东部的一部分。土壤深度浅到深，适度粘土，石灰石伏基岩。有在研究区共25个土壤类型（王 2001年a）。所有土壤类型的有机物质不到4的内容，是所有排水良好。占主导地位的土壤类型布拉凯特- Topsey联想，多斯实时复杂，Eckrant岩露头复杂，实时岩石露头复杂。这些都是旱地土壤和石灰岩形成;石灰石，泥灰岩和石灰岩和页岩。三共显性土壤类型是非常纳夫斯托尼粉质

9、粘壤土低脊，埃文特粉质粘土上高地，并于terrances克鲁姆粉质粘土。四个主体，三个共显性占领土83.4的土地面积的胡德堡。胡德堡在于跨伯斯和草原植被面积。橡树林地桧主宰东胡德堡。西部和南部的部分胡德堡是热带草原的类型和支配中旬草，小白羊，种子和高大下降德克萨斯州的活橡树分散莫茨冬季草和橡木桧。中部胡德堡的混合物萨凡纳的类型和橡木桧林。一个抽样设计和现场进行了调查据一位土地条件趋势分析（LCTA）绘制存货领域的协议。LCTA方案是作为一种手段，关于军事库存和监测自然资源安装（Tazik等。1992年）。 LCTA使用标准的方法来收集和分析自然资源数据，是陆军的标准土地调查和监测。对于胡德堡L

10、CTA，现场的现货图像过时，88年9月11日，被收购和图像进行几何纠正，就使用通用横轴墨卡托投影地面控制点。无监督的图像分类导致植被16类，并覆盖在土壤类型图，导致他们在23层。较小的地层聚集，导致在总共19层。 191个小区，每个总100 6平方米，随机位于每个阶层地层面积成正比（沃伦等。1990年）。在每191个地块，中心位于100米样。的抽样数量地点是放在平等的间隔时间1米，沿每个样。在每个取样位置，空中篷盖被记录在1989年春季和夏季（Diersing等。每个样带和沿0米，段开始（此后，将被称为小区面积）的k10米（金=1,2,3，.，10）成立时，给予不同长度尺寸是介于10至100米

11、共10个小区的大小进行研究。种树冠百分比盖当时确定了每一个情节，并用于分析。此外，旅游信息，情节安装程序，并在时间上测量了记录，并用于开发成本调查功能。获取和安装时间就占与人为驾驶，行走时，和情节设置。上网时间被定义为工时测量样线。所有的时间分别为调整船员大小。船员大小从二五技术员。由于现场人员并不总是在胡德堡，驾驶单独的活动，走着，情节设置时间相结合。方法本地估计抽样设计，景观映射对于191 LCTA田间小区，假定环Z（u）是一植被覆盖定义在随机函数位置在二维空间，并假设在研究区（胡德堡所有），在总为n（n=191）已获得的观测的Z（UA）的值（=1,2，.，N）的。在统计学，克立格法提供了

12、可能性估计本地化的未知点，块，并从中其误差方差基于空间变异性植被覆盖。它被认为是变现一个随机过程（Journel和Huijbregts1978年）。设Z（美）=压+电子（美），其中MV是Z的当地平均在当地的五区，也就是为所有所有u环Z（美） = mV时，和E（U）和一个具有零随机函数的意思。据内在的平稳性假设，实验变异函数的C（H）总结的空间依赖，可以计算为：其中H是分离向量，或者滞后的距离发出的指示时，N（h）是成对的所有设置欧氏距离，环Z（UA）和环Z（尿酸+高）是数据在UA的空间位置值和变量Z尿酸+ h分别。是的变异函数经常使用球形模型，指数，高斯和其他模型（Goovaerts1997年

13、）。对于例如，一个球状模型是：其中，C0和C1是金块和结构差异，分别和C+ c0的C1是窗台参数，一个是空间依赖于范围该模型的价值等于最大。滞后距离为零（高=0），块金方差代表噪声项，这是一个衡量短期变异和抽样误差。范围，意见可以被认为是空间依赖性，超出这个范围，意见可以认为基本上是独立。由于距离h的增大，半方差各不相同，接近其极限值。假定地统计学数学模型点值可称为点模型（即点普通克里格法）。当一个测绘单位的大小或空间分辨率与地块大小一致其中地面数据收集，点克里格法应该用于当地的估计。 A点克立金插值估计是在位置的加权平均在其附近的测量和可采用公式（3），其误差方差可以推导公式（4）。其中C（

14、尿酸，）和C（尿酸，友联）是semivariancesUA与地点之间U和UA与军装，分别和N（u）是样本数邻里中的数据。为了确保估计是公正和克里金方差最小化，权重嘉是派生使他们的总和为1。克里格提供最好的和无偏估计，同时尽量减少误差方差（Journel和Huijbregts1978;Goovaerts1997年）。给定一个函数的半方差模型在LCTA场设计图是随机的地方位于方程（4）可用于估计在整个点差异景观。此外，与模拟的半方差，其他样本的设计进行评估。从式（4），点误差方差或他们（标准误差）平方根仅依赖上半方差，因此，在配置观察地块相对于点要估计和它们之间的距离。克里金错误不依赖于LCTA数

15、字数据值的植被覆盖自己。如果一克立金插值最大方差估计被认为是一个合理的衡量的采样计划和有系统的善良抽样的被使用，则公式（4）可作为基础上的最佳取样设计可以实现的。针对不同的差异系统抽样设计可以计算出来。也就是说，可以得出不同的差异和通过改变样本大小的策划，因为距离地块间是样本大小的功能，当采用系统取样。给定一个精度要求（允许的最大误差方差），抽样方案的最佳估计为当地OR映射才能确定网格模式进行系统取样和各向异性变异系统抽样通常可以完成基于三个采样模式之一：等边三角形，方形，六角形网格和常规。假设观测点分别位于等边多边形的顶点，预计点设在中心。鉴于单位采样密度，最大距离据估计，点或块就近采样点的

16、等边三角形是0.6304，0.7071为正方形和六边形0.8773，从理论上讲，在一个等边三角形取样格比方形和六角形网格更好。植被覆盖的空间变异可定向（各向异性）。各向异性会导致在不同方向的不同semivariances两点之间的距离相同。这需要不同的网格间距为不同的用方向指定的精度。一般来说，格点间距首先确定在其中最大的方向变异性存在，在其他方向的网格间距，然后得出使用各向异性率（McBratney等。1981）。对于这种各向异性，一个采样类型矩形网格被推荐为最佳采样网格（Journel和Huijbregts1978年）。全球估计抽样设计对于植被的全球估计方差包括基于分层随机抽样可估计使用经

17、典估计方法（例如，科克伦1977;汤普森1992年）。全球变化可确定不同假设比例分配样本量。全球变化也可估计使用区块克利金法，如果假定地块将在整个系统位于风景。区块克利金法涉及到的数据的情况下是点值，但对于平均值的空间块估计。在植被的清单和测绘，地图单位通常表示块或分区域V和较场大阴谋。对于这种情况，块普通克里格法应使用（McBratney等1981;Goovaerts1997年）： 其中Z五（美）和R2千伏（u）是估计，其克立格法方差为中心的V座位置，和N（u）是样本数 LV是一个拉格朗日参数，cua;？半变异之间的平均电压VTH观测点和V座，并犬瘟热，VTH为区块内变异（平均半方差点之间）

18、内的块五为了确保这些估计是公正的克里格法和方差最小化，kav块重量，使他们的推导金额为1。类似点克里格，当块克里格法是用来估计在一个未知的位置值或块，估计是最好，因为克立格法是公正和估算的局部误差方差最小。但是，它可能不是最好的整个。也就是说，全球平均不能直接来自区块克利金法，因为使用变量可能不超过该地区的固定和一个半变异往往是更可靠的内附近的一个社区。另一方面，全球估计，理论上，可与当地平均块的预算时对小社区。但是，相应的全球估计差异无法计算简单相加当地块方差的估计，因为普通数据用于估计邻近块，使本地的估计是不是独立的。该解决方案是使用一个泰森多边形法细分成n多边形的区域，使得有一个在每个多

19、边形的观察，与观测来估计多边形平均水平。如果多边形的面积相等，为例如，具有相等的正方形网格，一观察地块位于每个中心多边形，全球估计方差R2的R可近似（McBratney和Webster1983）：其中R2的S是一个正方形的估计方差，冒中，S脼是之间的平均半变异中央观察情节U和所有unsampled地块在广场上，和C冒S中，S脼广场内该区块克利金估计是用来估计两个C冒中，S和C脼冒S中，S脼。相同的论点适用于其他网格，如等边三角网格。因此，如公式（4）局部估计，需要的最佳样本数为全球平均估计可确定使用公式（7）。空间变异及小区面积最近的研究表明，由于块金方差下降的半方差模型，结构的变迁和范围值随

20、图大小（Atkinson和柯伦1997年，王等人。2001年c）。因此，金块，结构和范围价值观是阴谋尺寸的函数。的关系可线性或非线性的。在这项研究中，假设是块金方差之间的关系并绘出尺寸可带非线性建模经验模型，并为双方的关系结构的变迁和范围值线性机型：其中，C0，C1和一个都是金块的价值和结构差异，以及范围的统计资料，分别为中，B1- B3的是回归参数，PL是小区的大小。基于变异函数估计与191 LCTA场地块，参数金块和结构的差异和范围值估计在大小方面的不同情节从10到100米的间隔的变化与10米这将导致相应的估计块金，结构，参数和范围，从而克里格法差异和相应的克立格不同的标准误差小区的大小。

21、成本估算收集数据所需的时间是一个函数然而，单位成本每个这样的组成部分，地块间旅行，情节设置和测量，需要加以明确。设n为样本大小，一个地区的总研究范围;复数情节大小和T trav_unit，TS和Tm_unit旅行在时间上的成本单位之间的距离情节，情节设置和情节计量单位的大小，分别为。总样本的成本函数使用的是：其中TS是一个常数，所有的阴谋。根据成本数据和坐标每一个情节，这是可以计算的距离现有样品之间的任何两个地块。旅游和安装总成本与回归距离。该总线性模型截距旅游和安装成本作为距离的函数然后可以进行估计。安装成本被认为是作为一个不断为任何规模的情节，假设情节设置时间不改变小区面积变化，因此量化的

22、值截取回归模型。成本及Kriging局部和全局的差异可被评估的样本大小和情节的基础大小与这些成本和方差函数。局部和全局的差异取决于半方差测量空间的依赖变量，对观测场配置相对于点或块估计，并在点或块之间的距离。一旦这些功能与原来的估计LCTA样品，样本设计原LCTA可以进行评估，以及与其他设计配置不同的情节，样本大小是小于或大于所用什么更大原LCTA库存，并绘制大小。因此，我们建议使用抽样即根据设计区域化变量理论，我们比较这些设计为基础的成本和方差估计有古典文化与设计中取得的样本。Fortran和C+程序进行了开发和采用与S- Plus的空间统计结合？到进行分析。结果作为例子，图1显示了191的

23、位置样地和植被覆盖的百分比为50和100米的地块，分别为。假设的独立性，经典的估计标准误差对于植被覆盖的全球估计与上分层比例随机抽样分配（科克伦1977;汤普森1992）利用现有的LCTA191地块，每个样品100米62为1.30。样品的总成本都100米样地一千五百二十七点四零小时。图2显示了观测和模拟整体植被覆盖主场迎战积变异函数大小使用球形模型（公式2）基于样地的191 LCTA。所有的变异函数是各向同性的。当小区面积为10米，空间相关性较弱，可被认为是一个纯块金效应。该变异函数在不同的形状和结构小区面积10-50米，然后又成了类似。块金方差与总方差的模拟半方差增加小区面积下降，而结构的变迁和范围值增加。在金块和总的跌幅最大差异，并在结构最大升幅变异发生时，小区面积10去-20米这些值趋于稳定后70米该块金方差，方差结构和范围对情节大小值分别装有：