A three-phase sampling extension of the generalized regression estimator with partially exhaustive information

We consider three-phase sampling schemes in which one component of the auxiliary information is known in the very large sample of the so-called null phase and the second component is available only in the large sample of the first phase, whereas the second phase provides the terrestrial inventory data. We extend to three-phase sampling the generalized regression estimator that applies when the null phase is exhaustive, for global and local estimation, and derive its asymptotic design-based variance. The new three-phase regression estimator is particularly useful for reducing substantially the computing time required to treat exhaustively very large data sets generated by modern remote sensing technology such as LiDAR.

Nous proposons un nouvel estimateur pour les inventaires forestiers utilisant des plans de sondage à trois phases pour lesquels l’information auxiliaire consiste en une première composante connue en chaque point de la phase « nulle » et une seconde composante connue seulement en chaque point de la première phase, alors que la deuxième phase consiste en l’inventaire terrestre. Nous proposons une nouvelle version de l’estimateur par regression, aussi bien pour l’estimation globale que locale, et nous donnons la variance asymptotique sous le plan de sondage. Le nouvel estimateur est particulièrement utile pour réduire substantiellement le temps de calcul requis pour un traitement exhaustif de très grandes bases de données obtenues par les moyens modernes de télédétection tels que LiDAR.