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Systematic sampling is easy, efficient, and widely used, though it is not generally recognized that a systematic sample may be drawn from the population of interest with or without restrictions on randomization. The restrictions or the lack of them determine which estimators are unbiased, when using the sampling design as the basis for inference. We describe the selection of a systematic sample, with and without restriction, from populations of discrete elements and from linear and areal continuums (continuous populations). We also provide unbiased estimators for both restricted and unrestricted selection. When the population size is known at the outset, systematic sampling with unrestricted selection is most likely the best choice. Restricted selection affords estimation of attribute totals for a population when the population size--for example, the area of an areal continuum--is unknown. Ratio estimation, however, is most likely a more precise option when the selection is restricted and the population size becomes known at the end of the sampling. There is no difference between restricted and unrestricted selection if the sampling interval or grid tessellates the frame in such a way that all samples contain an equal number of measurements. Moreover, all the estimators are unbiased and identical in this situation. L'echantillonnage systematique est simple, efficace et largement utilise, bien qu'il ne soit pas communement accepte qu'on puisse prelever un echantillon systematique dans la population visee avec ou sans contraintes sur le caractere aleatoire de l'echantillonnage. La presence ou l'absence de contraintes determine quels estimateurs sont non biaises lorsqu'on utilise le plan d'echantillonnage comme base pour faire de l'inference statistique. Nous decrivons la selection d'un echantillonnage systematique avec et sans contraintes a partir de populations d'elements discrets et a partir de continuums lineaire et areal (populations continues). Nous fournissons egalement des estimateurs non biaises a la fois pour une selection avec ou sans contraintes. Lorsque la taille de la population est connue au depart, l'echantillonnage systematique par selection sans contraintes est tres probablement le meilleur choix. La selection avec contraintes permet d'estimer les totaux des attributs pour une population lorsque la taille de la population est inconnue (par exemple l'aire d'un continuum areal). Cependant, l'estimation par ratio est fort probablement une option plus precise lorsque le choix est soumis a des contraintes et que la taille de la population devient connue a la fin de l'echantillonnage. Il n'y a pas de difference entre la selection avec contraintes et la selection sans contraintes si l'intervalle d'echantillonnage et la grille du damier sont tels que tous les echantillons contiennent un nombre egal de mesures. En outre, tous les estimateurs sont identiques et sans biais dans cette situation. [Traduit par la Redaction], Introduction Systematic sampling designs are widely used in natural resource assessment and monitoring surveys. The regular dispersion of units within systematic samples can appreciably increase precision and almost always simplifies [...]

Abstract: Perpendicular distance sampling (PDS) is a fast probability-proportional-to-size method for inventory of downed wood. However, previous development of PDS had limited the method to estimating only one variable (such [...]