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Estimating Forest Area using Remote Sensing and Regression Estimator

机译：使用遥感和回归估算器估算森林面积

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Area estimates using remotely sensed data is an important subject that has been investigated around the world during the last decade. It plays an important role in the production of vegetation statistic when area frame sample design is used using regression estimator. This technique is used widely in estimation of crop area and yield. This work is carried out utilizing the same method but tested for the tropical forest in Malaysia. The estimates have been conducted using direct expansion from sample survey and regression estimator approaches. The latter result using regression of ground data and satellite data seem more reliable when training pixels are chosen at random subset of the area sampling frame. The regression analyses showed all the land cover class had a very high correlation (r{sup}2 = 0.86 to 0.89). This method is not only practical with accurate estimation for this task but also does not have any additional time and cost implications.
机译：使用遥感数据进行面积估计是一个重要的主题，在过去的十年中，这已在世界范围内进行了调查。当使用回归估计器进行面积框架样本设计时，它在植被统计数据的产生中起着重要作用。该技术被广泛用于估算作物面积和单产。这项工作是使用相同的方法进行的，但已在马来西亚的热带森林中进行了测试。估计是使用样本调查和回归估计器方法的直接扩展进行的。当在区域采样帧的随机子集中选择训练像素时，使用地面数据和卫星数据回归的后一结果似乎更可靠。回归分析表明，所有土地覆盖类别具有很高的相关性（r {sup} 2 = 0.86至0.89）。这种方法不仅可以针对此任务进行准确的估算，而且不存在任何额外的时间和成本影响。

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