Ing. Ing. María Quirós-Segovia

Doctoral thesis

Geographically Weighted Regressions (GWR) in forestry modelling

Geograficky vážená regrese v lesnickém modelování
Abstract:
Obsahem dizertační práce je podrobná studie o geograficky vážené regresi (GWR)a jejím využití v lesnickém modelování. Analyzovány byly monokultury borovicehalepské (Pinus halepensis Mill.) v provincii Murcia ve Španělsku.Dizertační práce je rozdělena do pěti částí: (1) Výběr lokální a zobecněné výškovéfunkce (2) Fitování výškové funkce pomocí smíšeného regresního modelu (LMM) aGWR, přičemž v případě …more
Abstract:
In this dissertation thesis a comprehensive study of the Geographically WeightedRegression and its utilization in forestry modelling was made. The analysed area waslocated in the Spanish region of Murcia, and monospecific stands of Pinus halepensisMill were studied.The thesis can be divided in five parts: (1) Selection of a local and a generalizedheight-diameter equation. (2) Fitting of the height …more
 
 
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 6. 3. 2018

Thesis defence

  • Supervisor: doc. Ing. Karel Drápela, CSc.
  • Reader: Radim Adolt, Ing., Ph.D., Zdeněk Adamec, Ing., Lúbomír Scheer, externi

Citation record

Full text of thesis

Accessibility: Významnou výhodou GWR oproti jiným metodám je fakt, že je schopná odhadnoutparametry modelu v jakémkoliv místě zájmového území bez nutnosti dodatečnýchměření. Z tohoto důvodu je GWR vhodná pro použití na velkých územích a její využitímůže ušetřit čas i finanční náklady v lesnickém modelování.
The advantage of GWR over other methodologies, is that is able to determine thespatial location of every model parameter without additional measurements. ThereforeGWR is able to model large areas with the consequent saving of time and money.

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty