現在、衛星画像を使用してバイオマス推定に取り組んでいます。質問の背景を簡単に定義してから、取り組んでいる統計的な質問について説明します。
バックグラウンド
問題
フランスのある地域のバイオマスを推定しようとしています。私の応答はスチームウッドの体積密度（）で、これはバイオマスにほぼ比例します（木材の密度によって異なります...）。
私が持っている独立変数は、この領域で測定された反射率から導き出された植生指数です（調査で使用された衛星は、それを知っている人のためのMODISです）。これらのインデックスは、たとえばNDVI、EVIなどです。インデックスのマップがあり、マップの解像度は250mです。
これらの指標と同じ森林タイプ（バイオームと気候）のボリュームとの間には強い相関があります。したがって、ボリュームがわかっている在庫プロットで、これらのインジケーター（実際にはそれらの時系列）に対してボリューム密度を後退させようとしています。
森林目録
これらのプロットのボリュームは、次のサンプリング方法で推定されます。
- 在庫ノードは、エリアをカバーする通常のグリッドに配置されます。
- プロットは各ノードにアタッチされ、インベントリプロセス（ツリータイプ、ボリューム、キャノピーの高さなど）がこのプロットで発生します。もちろん、私はインベントリプロットだけに関心があり、植生インデックスの値は、プロットを含むピクセルの値です。
プロットのインベントリプロセスは次のとおりです。
- 半径15mの円の中で直径が37.5cmを超える木の測定
- 半径9mの円で直径が22.5cmを超える木の測定
- 半径6mの円で直径が7.5cmを超える木の測定
次に、体積密度は膨張係数を使用して計算されます。
各プロットについて、測定されたすべてのツリーのデータにアクセスできます。
さらに、単一のツリーごとに、相対成長方程式（10％としましょう）を使用しているため、ボリュームが不確実です。
統計が重要な場合...
回帰をより正確にするために、ボリュームの各推定値に対して、この測定の分散/ CIが必要です。これは、IMOで、サンプリングされた木の数と見つかったボリューム密度に依存します。
だから私は2つの問題があります：
私の植生指数が250mのピクセルで測定されているという事実を説明するにはどうすればよいですか？
体積密度は1ピクセルで一定であり、1つのインベントリプロットでこのピクセルをサンプリングすると想定できます。
体積密度の変動性を推定する方法は？
私は木の人口にブートストラップを使うことができると思います。しかし、測定した木の総数はかなり少なくなる可能性があります（7から20 ...）。さらに、サイズに応じて異なる円上の木を測定しているという事実をどのように考慮できますか？また、ピクセル全体を見ていると、変動性はどのように変化しますか？
また、モンテカルロシミュレーションを使用して森をシミュレートし、この森をプロットでランダムにサンプリングして、何が起こっているのかを確認できると考えていました...
私は強い統計的背景を持っていないので、少し迷っています！