영역 샘플링 프레임

Area sampling frame

영역 샘플링 프레임은 가장 전통적인 유형의 샘플링 프레임에 대한 대안입니다.

샘플링 프레임은 종종 표본 조사를 통해 탐색하고자 하는 모집단의 요소 목록으로 정의됩니다. 좀 더 일반적인 개념은 명시적인 목록이 존재하지 않더라도 표본 프레임이 모집단의 요소를 식별하고 액세스할 수 있는 도구임을 고려합니다.[1] 전통적인 샘플링 프레임은 때때로 목록 프레임이라고[2][3] 합니다.

적합한 목록을 사용할 수 없는 경우가 많습니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 이유로 발생할 수 있습니다.

  • 인구 조사와 같은 기존의 목록은 너무 오래되어 더 이상 현재 현실에 부합하지 않습니다.
  • 우리는 목록이 실현 가능하지 않은 개체군, 예를 들어 야생 동물 종을 대상으로 합니다.
  • 모집단은 주어진 지리적 영역에서 연속적인 특징이며 그 요소에 대한 정의는 간단하지 않습니다. 이것은 종종 환경 통계를 생성하도록 설계된 표본 조사에서 발생합니다.

영역 샘플링 프레임은 일반적으로 두 가지 요소로 정의됩니다.

  • 특정 지도 투영에서 대상 영역의 경계입니다.
  • 샘플링할 지리적 단위의 유형입니다. 다음 세 가지 주요 유형의 장치를 언급할 수 있습니다.
    • 포인트. 원칙적으로 점은 무차원이지만, 실용적인 이유로 1 m x 1 m와 같은 일정한 크기를 귀속시킬 수 있습니다. 적절한 크기는 포인트의 위치에 사용되는 도구의 정확도와 연결됩니다. 가능한 도구는 GPS 장치, 정사 사진 또는 위성 이미지입니다. 포인트 샘플링은 첫 번째 단계에서 클러스터를 샘플링하고 두 번째 단계에서 포인트를 샘플링하는 2단계 방식을 기반으로 할 수 있습니다. 또 다른 옵션은 군집화되지 않은 점의 2단계 체계입니다. 대규모 1단계 샘플이 선택됩니다. 층화는 첫 번째 단계 샘플에 대해서만 수행되고 두 번째 단계에서는 층화된 샘플이 선택됩니다.
    • 횡단면. 횡단면은 주어진 길이의 직선 조각입니다. 횡단 샘플링은 선형 경관 요소의 총 길이를 추정하는 데 유용합니다.
    • 다각형으로 정의된 실수 단위입니다. 농업 조사 전문 용어에서 면적 단위는 일반적으로 "세그먼트"라고 불리는데,[4] 기하학의 한 세그먼트가 오히려 면적 샘플링 프레임에 사용되는 횡단의 개념에 해당하더라도 마찬가지입니다. 세그먼트는 일반적으로 일반 그리드를 기준으로 사진 해석을 통해 묘사하거나 자동으로 생성할 수 있습니다.[1] 세그먼트의 최적 크기는 모니터링된 프로세스의 공간적 자기 상관 및 데이터 수집 가격과 표본 단위의[5] 크기를 연결하는 비용 함수에 따라 달라집니다.

적용분야

가장 오래된 응용 영역 샘플링 프레임 분야는 아마도 전통적인 목록 프레임 접근법을 적용할 수 없는 가장 명확한 지리적 구성 요소를 가진 분야 중 하나인 산림 인벤토리였을 것입니다. 같은 이유로 면적 틀은 토양 조사와 공간 통계 도구가 필요한 다른 주제와 같은 많은 환경 주제에 대한 자연스러운 도구로 나타납니다.

농업 통계를 위해 다양한 영역 프레임 접근 방식이 널리 논의되고 비교되었습니다. 1930년대에 미국 농무부 국립 농업 통계국은 면적 단위(세그먼트[4]) 샘플을 기반으로 작물 면적과 수확량을 추정하기 위한 면적 샘플링 프레임을 도입했습니다. 프랑스의 Teruti 조사는[6] 1960년대에 체계적인 점군 표본을 바탕으로 한 접근법을 선택했습니다. 이탈리아 AGRIT 조사는 세그먼트 및 포인트 방법을 비교하면서 다양한 접근 방식을 탐구했습니다.[7] EC 공동 연구 센터는 농업, 임업, 환경 및 인간 정착 연구를 위한 지역 샘플링 프레임 방법론 및 지역 프레임 조사에 대한 많은 연구를 수행했습니다.[8][9]

위성 영상의 응용 사례가 급증하면서 지역 샘플링 프레임에 대한 관심이 높아졌는데, 이는 통계를 위한 원격 감지의 사용과 위성 영상의 통합으로 샘플링 프레임 및 관련 추정기의 품질이 향상되었기 때문일 [10]뿐만 아니라 위성 영상을 샘플링해야 할 수도 있기 때문입니다.[5][11] 위성영상 분석을 통한 주제도 검증은 면적 샘플링 프레임의[12] 주요 응용분야 중 하나가 되었습니다.

참고문헌

  1. ^ a b "Handbook on Master Sampling Frames for Agricultural Statistics". docplayer.net. Retrieved 2023-12-11.
  2. ^ Turner, Anthony G. (5 December 2003). "Sampling frames and master samples" (PDF). Millenium development goals indicators. Retrieved January 6, 2024.
  3. ^ Carfagna, Elisabetta (2015). "Combining list frames with different kinds of area frame" (PDF). International Statistical Institute, 60th ISI World Statistics Congress Proceedings. Retrieved January 6, 2024.
  4. ^ a b Boryan, Claire; Yang, Zhengwei; Di, Liping; Hunt, Kevin (November 2014). "A New Automatic Stratification Method for U.S. Agricultural Area Sampling Frame Construction Based on the Cropland Data Layer". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 7 (11): 4317–4327. Bibcode:2014IJSTA...7.4317B. doi:10.1109/JSTARS.2014.2322584. ISSN 1939-1404. S2CID 11727236.
  5. ^ a b Gallego, Francisco Javier (2012-03-20). "The efficiency of sampling very high resolution images for area estimation in the European Union". International Journal of Remote Sensing. 33 (6): 1868–1880. Bibcode:2012IJRS...33.1868G. doi:10.1080/01431161.2011.602993. ISSN 0143-1161. S2CID 128680455.
  6. ^ Chakir, Raja; Laurent, Thibault; Ruiz-Gazen, Anne; Thomas-Agnan, Christine; Vignes, Céline (November 2016). "Spatial scale in land use models: Application to the Teruti-Lucas survey". Spatial Statistics. 18: 246–262. Bibcode:2016SpaSt..18..246C. doi:10.1016/j.spasta.2016.06.009.
  7. ^ Benedetti, Roberto, ed. (2010). Agricultural survey methods: based on papers presented at the 1998, 2001, 2004 and 2007 International Conferences on Agricultural Statistics. Chichester: Wiley. ISBN 978-0-470-74371-3.
  8. ^ Gallego Pinilla, Francisco (2015). Area Sampling frames for Agricultural and Environmental Statistics: Short guidelines for developing countries. Luxembourg: Publications Office of the European Union. pp. 3–25. ISBN 978-92-79-54000-4.
  9. ^ Tenerelli, Patrizia; Gallego, Javier F.; Ehrlich, Daniele (September 2015). "Population density modelling in support of disaster risk assessment". International Journal of Disaster Risk Reduction. 13: 334–341. Bibcode:2015IJDRR..13..334T. doi:10.1016/j.ijdrr.2015.07.015.
  10. ^ Carfagna, Elisabetta; Gallego, F. Javier (2006-12-14). "Using Remote Sensing for Agricultural Statistics". International Statistical Review. 73 (3): 389–404. doi:10.1111/j.1751-5823.2005.tb00155.x. S2CID 15112469.
  11. ^ Achard, Frédéric; Eva, Hugh D.; Stibig, Hans-Jürgen; Mayaux, Philippe; Gallego, Javier; Richards, Timothy; Malingreau, Jean-Paul (2002-08-09). "Determination of Deforestation Rates of the World's Humid Tropical Forests". Science. 297 (5583): 999–1002. Bibcode:2002Sci...297..999A. doi:10.1126/science.1070656. ISSN 0036-8075. PMID 12169731. S2CID 46315941.
  12. ^ Olofsson, Pontus; Foody, Giles M.; Herold, Martin; Stehman, Stephen V.; Woodcock, Curtis E.; Wulder, Michael A. (2014-05-25). "Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change". Remote Sensing of Environment. 148: 42–57. Bibcode:2014RSEnv.148...42O. doi:10.1016/j.rse.2014.02.015. ISSN 0034-4257.