Abstract
Príspevok je zameraný na zvýšenie kvality informácií získavaných o lese a krajine, najmä na zistenie a odstránenie systematického vychýlenia v existujúcich údajoch a na ich korekciu a aktualizáciu pomocou malého rozsahu kontrolného výberového zisťovania. Pozornosť sa venuje postupom známym pod názvom "List Sampling". Vytvorený je digitálny les o výmere vyše 1 600 ha, v ktorom sú simulované správne a o -15 až -25 % vychýlené údaje o kruhovej základni 257 porastov. Skúšajú sa tri spôsoby výberu kontrolných porastov (jednoduchý systematický výber, PPS a PPP výber), v nich sa pomocou počítačového programu STPSI simuluje zistenie skutočnej kruhovej základne na kruhových skusných plochách a výsledky z kontrolného výberu sa spracúvajú zodpovedajúcimi algoritmami (Regresia, Ratio, PPS a PPP). Porovnaním vychýlených, skorigovaných a správnych údajov sa odvodzujú štatistické i skutočné rámce presnosti všetkých skúšaných variantov a formulujú sa poznatky o ich vlastnostiach a podmienkach pre širšie praktické využitie.