Zusammenfassung
Die Effizienz moderner Verfahren der Datenerhebung sowie deren zugehörige Auswertung hängen immer mehr von der Güte der Vor- oder Zusatzinformationen ab. Die Verfügbarkeit von Big Data liefert heutzutage ganz neue und andersartige Möglichkeiten, Schätzungen in der amtlichen und institutionellen Statistik zu verbessern, stellt aber auch Herausforderungen an die Qualität der Resultate auf, die diskutiert werden müssen.
In der Forstinventur wird schon seit einiger Zeit die Verwendung von Fernerkundungsdaten diskutiert und sogar umgesetzt. Im Rahmen dieser Arbeit werden die aktuell diskutierten Verfahren vorgestellt und konkrete Schätzungen für Rheinland-Pfalz durchgeführt. Abschließend werden die Herausforderungen an zukünftige Anwendungen vorgestellt, die sich im Rahmen von Big Data durch die allgemeine Verfügbarkeit von Satellitendaten ergeben.
Abstract
The efficiency of modern data ascertainment methods as well as their evaluation rely increasingly on the accuracy of auxiliary information. In the age of Big Data, new types of data sources create opportunities to further improve the quality of estimates in official and institutional statistics. However, these data yield challenges for the quality of the output which has to be discussed.
In forest inventory, the use of remote sensing data is already in discussion and in use for estimating forest biomass. Within this paper, the currently discussed methods are presented and applied to data from the federal state Rhineland-Palatinate, Germany. Within the scope of Big Data, especially the availability of remote sensing data as well as challenges for future estimation methods are discussed.
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Danksagung
Die Forschungsarbeiten wurden vom Statistischen Bundesamt im Rahmen des Forschungsprojektes RIFOSS (Research Innovation for Official and Survey Statistics) und vom Land Rheinland-Pfalz durch die Forschungsinitiative des Landes im Rahmen des Forschungsprojektes TriCSS (Trier Centre for Sustainable Systems) durchgeführt. Die Autoren danken den Geldgebern für die finanzielle Unterstützung der Forschungsarbeiten. Die Autoren danken den beiden Reviewern für wertvolle Hinweise, die zu einer Verbesserung der Lesbarkeit des Artikels beigetragen haben.
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Münnich, R., Wagner, J., Hill, J. et al. Schätzung von Holzvorräten unter Verwendung von Fernerkundungsdaten. AStA Wirtsch Sozialstat Arch 10, 95–112 (2016). https://doi.org/10.1007/s11943-016-0186-0
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