scholarly journals SIMEX and standard error estimation in semiparametric measurement error models

2009 ◽  
Vol 3 (0) ◽  
pp. 318-348 ◽  
Author(s):  
Tatiyana V. Apanasovich ◽  
Raymond J. Carroll ◽  
Arnab Maity
Keyword(s):  
Measurement Error ◽  
Error Estimation ◽  
Standard Error ◽  
Error Models ◽  
Measurement Error Models ◽  
Standard Error Estimation

PENILAIAN KESEHATAN TERUMBU KARANG MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2 DI PULAU PAHAWANG, LAMPUNG, INDONESIA

2018 ◽  
Vol 2 ◽  
pp. 125
Author(s):  
Lukman Hakim
Keyword(s):  
Error Estimation ◽  
Standard Error ◽  
Red Edge ◽  
Standard Error Estimation

<p>Perairan laut Lampung sebagai bagian kecil dari ekosistem terumbu karang Indonesia terindikasi memiliki tren penurunan kualitas karena aktivitas pelayaran dan pariwisata yang ekstensif khususnya di Pulau Pahawang. Kontrol kondisi terumbu karang pada wilayah ini menjadi kegiatan vital dalam rangkaian konservasi sumber daya laut. Sayangnya, pemetaan kesehatan terumbu karang memerlukan survei detail yang memakan banyak waktu, biaya, dan tenaga. Citra sebagai produk data penginderaan jauh hadir sebagai solusi monitoring terumbu karang secara cepat, murah, dan dalam jangkauan wilayah yang relatif luas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memetakan kesehatan terumbu karang melalui citra WorldView-2 (WV-2) serta menguji akurasi peta yang dihasilkan. Metode yang digunakan untuk memetakan kesehatan terumbu karang adalah transformasi nilai <em>pixel</em> pada <em>band-band</em> WV-2 menjadi nilai original objek dengan urutan: 1) koreksi atmosfer (<em>Top of Atmospheric Reflectance)</em>, 2) koreksi kilap air (<em>sun glint</em>), dan 3) koreksi kolom air (metode <em>lyzenga</em>) menghasilkan 15 <em>band</em> DII (<em>depth invariant bottom index</em>). Kelima belas <em>band</em> DII tersebut diubah menjadi nilai kesehatan terumbu karang dengan cara regresi antara nilai <em>pixel</em> pada <em>band</em> DII dengan nilai rasio kesehatan terumbu karang aktual yang diperoleh dari proses kalkulasi acak titik foto transek di lapangan. Tiga tipe regresi (linier, eksponen, dan polinomial) dilakukan untuk melihat persamaan terbaik yang bisa digunakan untuk mentransformasi nilai <em>pixel</em> ke nilai kesehatan terumbu karang. Persamaan terbaik kemudian diimplementasikan menjadi model kesehatan terumbu karang untuk kemudian diuji akurasi menggunakan metode <em>Standard Error Estimation</em>. Hasil terbaik diperoleh pada regresi antara rasio kesehatan terumbu karang dengan <em>b</em><em>and</em> DII <em>Coastal Red-Edge</em> dengan koefisien determinasi (R<sup>2</sup>) sebesar 0,6553 dan akurasi pemetaan sebesar 70,191%. Nilai tersebut menunjukan bahwa citra WV-2 memiliki potensi untuk menjadi instrumen monitoring ekosistem marine yang layak.</p><p><strong>Kata Kunci: </strong>Depth Invariant Bottom Index, Kesehatan Terumbu Karang, Lyzenga, Regresi, WorldView-2<strong></strong></p>

scholarly journals A Moment-Adjusted Imputation Method for Measurement Error Models

Biometrics ◽  
2011 ◽  
Vol 67 (4) ◽  
pp. 1461-1470 ◽  
Author(s):  
Laine Thomas ◽  
Leonard Stefanski ◽  
Marie Davidian
Keyword(s):  
Measurement Error ◽  
Imputation Method ◽  
Error Models ◽  
Measurement Error Models

Using measurement error models to account for georeferencing error in species distribution models

Ecography ◽  
2015 ◽  
Vol 39 (3) ◽  
pp. 305-316 ◽  
Author(s):  
Jorge Velásquez-Tibatá ◽  
Catherine H. Graham ◽  
Stephan B. Munch
Keyword(s):  
Measurement Error ◽  
Species Distribution ◽  
Species Distribution Models ◽  
Distribution Models ◽  
Error Models ◽  
Measurement Error Models

Standard error estimation for mixed flood distributions with historic maxima

2015 ◽  
Vol 26 (3) ◽  
pp. 229-242
Author(s):  
John M. Grego ◽  
Philip A. Yates ◽  
Kaiwen Mai
Keyword(s):  
Error Estimation ◽  
Standard Error ◽  
Standard Error Estimation
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document