Dieser Bericht verallgemeinert und verbessert frühere Arbeiten über optimale Stichprobenpläne für die Waldinventur. Es werden ferner ausführlichere mathematische Herleitungen gegeben als in den schon publizierten Artikeln. Optimal bedeutet, dass die antizipierte Varianz bei vorgegebenen Kosten minimiert wird, oder umgekehrt. Die antizipierte Varianz ist das Mittel der klassischen Stichprobenvarianz unter einem stochastischem Modell, welches die räumliche Lage der Bäume erzeugt. In diesem räumlichen Modell, das lokale Poisson Modell, sind die Bäume unabhängig und uniform innerhalb Poisson-Straten verteilt. Wir betrachten zwei-phasige zwei-stufige Trakt-Stichproben, für welche die Kosten und die terrestrische Stichprobendichte der zweiten Phase zwischen Gebieten variieren kann. Das Schätzverfahren verwendet Post-Stratizierung bezüglich sogenannter Arbeit-Straten, welche mit den, meistens unbekannten, Poisson-straten nicht identisch sein müssen, was einen "lack of fit" erzeugt. Es ist möglich, die optimalen Stichprobenpläne analytisch abzuleiten. Simulationen und Daten der Schweizerischen Landesforstinventur illustrieren die Theorie.
