- Disponibilidade de conjuntos de dados
- 2016-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- Provedor de conjunto de dados
- Centro de Tecnologia e Aplicações Geospaciais (GTAC, na sigla em inglês) do Serviço Florestal do USDA (USFS, na sigla em inglês)
- Tags
Descrição
Esse produto faz parte do pacote de dados TreeMap. Ele fornece informações espaciais detalhadas sobre as características da floresta, incluindo o número de árvores vivas e mortas, biomassa e carbono em toda a extensão florestal dos Estados Unidos continentais em 2016.
O TreeMap v2016 contém uma imagem, um mapa quadriculado de 22 bandas com resolução de 30 x 30 m das florestas dos Estados Unidos continentais por volta de 2016. Cada banda representa um atributo derivado de dados selecionados do FIA (e uma banda representa o ID do TreeMap). Exemplos de atributos incluem tipo de floresta, porcentagem de cobertura da copa, estocagem de árvores vivas, biomassa de árvores vivas/mortas e carbono em árvores vivas/mortas.
Os produtos TreeMap são a saída de um algoritmo de machine learning de floresta aleatória que atribui a parcela de análise de inventário florestal (FIA, na sigla em inglês) mais semelhante a cada pixel dos dados de entrada do LANDFIRE em grade. O objetivo é combinar os pontos fortes complementares dos dados detalhados, mas espacialmente esparsos da FIA, com os dados menos detalhados, mas espacialmente abrangentes da LANDFIRE, para produzir estimativas melhores das características florestais em várias escalas. O TreeMap está sendo usado nos setores público e privado para projetos que incluem planejamento de tratamento de combustível, mapeamento de risco de obstáculos e estimativa de recursos de carbono terrestres.
A TreeMap é diferente de outros produtos de vegetação florestal imputada porque fornece um identificador de parcela da FIA para cada pixel, enquanto outros conjuntos de dados fornecem características da floresta, como área basal viva (por exemplo, Ohmann e Gregory 2002; Pierce Jr et al. 2009; Wilson, Lister e Riemann 2012). O identificador de parcela da FIA pode ser vinculado às centenas de variáveis e atributos registrados para cada árvore e parcela no DataMart da FIA, o repositório público de informações de parcelas da FIA (Forest Inventory Analysis 2022a).
A metodologia de 2016 inclui perturbação como uma variável de resposta, resultando em maior precisão no mapeamento de áreas afetadas. A acurácia dentro da classe foi superior a 90% para cobertura florestal, altura, grupo de vegetação e código de perturbação quando comparada aos mapas do LANDFIRE. Pelo menos um pixel dentro do raio das variáveis de validação correspondeu à classe de valores previstos em 57,5% dos casos para cobertura florestal, 80,0% para altura, 80,0% para espécies de árvores com maior área basal e 87,4% para perturbação.
Additional Resources
Consulte a Publicação do TreeMap 2016 para mais informações sobre métodos e avaliação de acurácia.
O TreeMap 2016 Data Explorer é um aplicativo baseado na Web que permite aos usuários visualizar e baixar dados de atributos do TreeMap.
O TreeMap Research Data Archive (em inglês) para fazer o download do conjunto de dados completo, metadados e documentos de suporte.
Gateway de dados raster da árvore de mapa para downloads de dados de atributos da árvore de mapa, metadados e documentos de suporte.
Manual do banco de dados da FIA, versão 9.4 (em inglês), para mais informações sobre os atributos incluídos no TreeMap 2016.
Entre em contato com [sm.fs.treemaphelp@usda.gov] se tiver dúvidas ou solicitações de dados específicas.
Análise de inventário florestal. 2022a. DataMart de análise de inventário florestal. Forest Inventory Analysis DataMart FIADB_1.9.0. 2022. https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html.
Ohmann, Janet L e Matthew J Gregory. 2002. Mapeamento preditivo da composição e estrutura da floresta com análise direta de gradiente e imputação de vizinho mais próximo no Oregon, EUA. Sim. J. Para. Res. 32:725-741. doi: 10.1139/X02-011.
Pierce, Kenneth B Jr, Janet L Ohmann, Michael C Wimberly, Matthew J Gregory e Jeremy S Fried. 2009. Mapping Wildland Fuels and Forest Structure for Land Management: A Comparison of Nearest Neighbor Imputation and Other Methods. Sim. J. Para. Res. 39: 1901-1916. doi:10.1139/X09-102.
Wilson, B Tyler, Andrew J Lister e Rachel I Riemann. 2012. Uma abordagem de imputação de vizinho mais próximo para mapear espécies de árvores em grandes áreas usando parcelas de inventário florestal e dados raster de resolução moderada. Forest Ecol. Manag. 271:182-198. doi: 10.1016/j. foreco.2012.02.002.
Bandas
Tamanho do pixel
30 metros
Bandas
| Nome | Unidades | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|
ALSTK |
% | metros | Meia de Natal com árvore viva. A soma dos valores de porcentagem de ocupação de todas as árvores vivas na condição. |
BALIVE |
ft^2/acre | metros | Área basal de árvores vivas. Área basal em pés quadrados por acre de todas as árvores vivas ≥ 1,0 polegada de d.b.h./d.r.c. amostradas na condição. |
CANOPYPCT |
% | metros | Cobertura de áreas verdes. Derivado do Forest Vegetation Simulator. |
CARBON_D |
toneladas/acre | metros | Carbono, Standing Dead. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) / 2 /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
CARBON_DWN |
toneladas/acre | metros | Carbon, Down Dead. Carbono (toneladas por acre) de material lenhoso com mais de 7,6 cm de diâmetro no solo, tocos e raízes com mais de 7,6 cm de diâmetro. Estimativa de modelos com base na área geográfica, no tipo de floresta e na densidade de carbono das árvores vivas (Smith e Heath, 2008). |
CARBON_L |
toneladas/acre | metros | Carbon, Live Above Ground. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) / 2 /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
DRYBIO_D |
toneladas/acre | metros | Biomassa de árvores mortas secas em pé, acima do solo. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
DRYBIO_L |
toneladas/acre | metros | Biomassa seca de árvores vivas, acima do solo. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
FLDSZCD |
metros | Código da classe de tamanho do campo: classificação atribuída pelo campo da classe de diâmetro predominante (com base na estocagem) de árvores vivas na condição. |
|
FLDTYPCD |
metros | Campo "Código do tipo de floresta": um código que indica o tipo de floresta, atribuído pela equipe de campo, com base nas espécies de árvores ou grupos de espécies que formam uma pluralidade de todo o estoque vivo. A equipe de campo avalia o tipo de floresta com base no hectare de terra florestal ao redor da parcela, além das espécies amostradas na condição. |
|
FORTYPCD |
metros | Código do tipo de floresta do algoritmo: é o tipo de floresta usado para fins de geração de relatórios. Ele é derivado principalmente usando um algoritmo de computador, exceto quando menos de 25% das amostras de parcela representam uma condição florestal específica ou em alguns outros casos. |
|
GSSTK |
% | metros | Meia de Natal para plantas em crescimento. A soma dos valores de porcentagem de ocupação de todas as árvores de crescimento na condição. |
QMD_RMRS |
em | metros | Diâmetro quadrático médio do estande. Rocky Mountain Research Station. O diâmetro médio quadrático, ou o diâmetro da árvore de área basal média, na condição. Com base em árvores vivas ≥ 1,0 polegada de d.b.h./d.r.c. Coletado apenas por determinadas unidades de trabalho da FIA. |
SDIPCT_RMRS |
% | metros | Índice de densidade de povoamento. Rocky Mountain Research Station. Uma medida relativa da densidade de um povoamento de árvores vivas (≥ 2,5 cm de DAP/DRC) na condição, expressa como uma porcentagem do índice máximo de densidade de povoamento (SDI, na sigla em inglês). Coletado apenas por determinadas unidades de trabalho da FIA. |
STANDHT |
ft | metros | Altura das árvores dominantes. Derivado do Forest Vegetation Simulator. |
STDSZCD |
metros | Código da classe de tamanho padrão do algoritmo: uma classificação da classe de diâmetro predominante (com base no estoque) de árvores vivas na condição atribuída usando um algoritmo. |
|
TPA_DEAD |
contagem/acre | metros | Árvores mortas por acre. Número de árvores mortas em pé por acre (DIA >= 5"). Calculado com a seguinte consulta da FIA: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
TPA_LIVE |
contagem/acre | metros | Árvores vivas por acre. Número de árvores vivas por acre (DIA > 1"). Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1)) |
Value |
metros | Valores brutos do conjunto de dados de identificadores da árvore de mapa. Esse conjunto de dados é útil para ver agrupamentos espaciais de valores de parcela modelados individuais. |
|
VOLBFNET_L |
sawlog-board-ft/acre | metros | Volume, Live (regra de registro: Int’l ¼ inch). Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum VOLBFNET * TPA_UNADJ WHERE (((TREE.TREECLCD)=2) AND ((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
VOLCFNET_D |
ft^3/acre | metros | Volume, Standing Dead. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
VOLCFNET_L |
ft^3/acre | metros | Volume, Live. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
Tabela de classes FLDSZCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | Não estocado: atende à definição de terra acessível e uma das seguintes condições se aplica: (1) menos de 10% estocado por árvores, mudas e árvores jovens e não classificado como árvores de cobertura ou (2) para várias espécies florestais em que os padrões de estocagem não estão disponíveis, menos de 10% de cobertura de árvores, mudas e árvores jovens. |
| 1 | #feba12 | ≤12,4 cm (mudas/árvores jovens). Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens, e pelo menos 2/3 da cobertura de copa em árvores com menos de 12, 7 cm de DAP/DRC. |
| 2 | #ffff00 | 12,7 a 22,6 cm (madeiras macias)/ 12,7 a 27,7 cm (madeiras duras). Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em coníferas com diâmetro de 12,7 a 22,6 cm e/ou árvores de madeira de lei com DAP de 12,7 a 27,7 cm e/ou árvores de bosque com DRC de 12,7 a 22,6 cm. |
| 3 | #38a800 | 23 a 50 cm (madeiras macias)/ 28 a 50 cm (madeiras duras). Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em coníferas com diâmetro de 22,8 a 50,5 cm e/ou árvores de madeira de lei com DAP de 27,9 a 50,5 cm e/ou árvores de floresta com DRC de 22,8 a 50,5 cm. |
| 4 | #73dfff | 50,8 a 101,3 cm. Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa, se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em árvores com 50,8 a 101,3 cm de DAP. |
| 5 | #5c09fc | 40 polegadas ou mais. Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em árvores com mais de 101,6 cm de DAP. |
Tabela de classes FLDTYPCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Pinus banksiana |
| 102 | #c765ec | Pinheiro-vermelho |
| 103 | #efdbcc | Pinheiro-branco-americano |
| 104 | #a8a9f2 | Pinheiro-branco-americano / cicuta-do-leste |
| 105 | #d0ce83 | Cicuta do leste |
| 121 | #47d0b6 | Abeto-balsâmico |
| 122 | #9d86a6 | Picea glauca |
| 123 | #a5f77a | Picea rubens |
| 124 | #dcf4d9 | Picea rubens / abeto-balsâmico |
| 125 | #64e1f7 | Picea mariana |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Cedro-branco-do-norte |
| 128 | #87cc75 | Abeto de Fraser |
| 141 | #84d7eb | Pinheiro-de-folhas-longas |
| 142 | #ef4677 | Pinus elliottii |
| 161 | #97f2ad | Pinheiro-de-loblolly |
| 162 | #d45549 | Pinus echinata |
| 163 | #63f3ac | Pinheiro-da-virgínia |
| 164 | #f58de4 | Pinus clausa |
| 165 | #e9c991 | Pinus pungens |
| 166 | #ddbef2 | Pinus serotinus |
| 167 | #bba847 | Pinus rigida |
| 171 | #95eacd | Cedro-da-virgínia |
| 182 | #a6827b | Junípero das Montanhas Rochosas |
| 184 | #bca28a | Floresta de zimbro |
| 185 | #cff3f4 | Bosque de pinhão / junípero |
| 201 | #c1ded5 | Abeto de Douglas |
| 202 | #948ee9 | Cedro-de-Port-Orford |
| 221 | #d0ef5b | Pinheiro-ponderosa |
| 222 | #e29af0 | Cedro-do-incenso |
| 224 | #c34bc3 | Pinheiro-de-açúcar |
| 225 | #e6acb8 | Pinheiro de Jeffrey |
| 226 | #ea3b34 | Pinheiro-de-Coulter |
| 241 | #724353 | Pinheiro-branco-ocidental |
| 261 | #f2c7a0 | Abeto branco |
| 262 | #6ab27f | Pinheiro-de-Douglas vermelho |
| 263 | #f1f3d3 | Abeto nobre |
| 264 | #ea5aba | Abeto prateado do Pacífico |
| 265 | #edc7e1 | Picea engelmannii |
| 266 | #4965e2 | Abeto de Engelmann / abeto subalpino |
| 267 | #a0f4c4 | Abeto grande |
| 268 | #5697de | Abeto subalpino |
| 269 | #5defc4 | Picea pungens |
| 270 | #e8f384 | Cicuta-da-montanha |
| 271 | #cc63bd | Cedro-do-alasca |
| 281 | #e16f3d | Pinheiro-de-lodgepole |
| 301 | #f5da68 | Cicuta-do-oeste |
| 304 | #a63bcf | Cedro-vermelho-do-oeste |
| 305 | #51d0dd | Picea sitchensis |
| 321 | #6bc5b6 | Larício-do-oeste |
| 341 | #f2f4a5 | Sequoia |
| 361 | #576abe | Pinheiro-de-botões |
| 362 | #b56f7c | Pinheiro-branco do sudoeste |
| 365 | #dca5ca | Pinheiro-de-rabo-de-raposa / pinheiro-de-bristlecone |
| 366 | #67eff4 | Pinheiro-flexível |
| 367 | #ca5483 | Pinheiro-de-casca-branca |
| 368 | #a8bf86 | Outras madeiras macias ocidentais |
| 369 | #aff6e9 | Juniperus occidentalis |
| 371 | #a53394 | Coníferas mistas da Califórnia |
| 381 | #e9e2eb | Pinheiro-silvestre |
| 383 | #d0cfad | Outras coníferas exóticas |
| 384 | #eee1b3 | Picea abies |
| 385 | #e4db79 | Introdução do lariço |
| 401 | #ec42f6 | Pinheiro-branco-americano / carvalho-vermelho-do-norte / freixo-branco |
| 402 | #7e9f81 | Cedro-vermelho-oriental / madeira de lei |
| 403 | #4a7196 | Pinheiro-de-folhas-longas / carvalho |
| 404 | #5cd76e | Pinheiro-de-folhas-curtas / carvalho |
| 405 | #37999a | Pinheiro-da-virgínia / carvalho-vermelho-do-sul |
| 406 | #ed54dd | Pinheiro-de-loblolly / madeira de lei |
| 407 | #6792f0 | Pinheiro-bravo / madeira de lei |
| 409 | #82eb3e | Outro pinheiro / madeira de lei |
| 501 | #b8db98 | Post oak / blackjack oak |
| 502 | #bccc4b | Carvalho-castanheiro |
| 503 | #f22ab1 | Carvalho-branco / carvalho-vermelho / nogueira |
| 504 | #f6e095 | Carvalho-branco |
| 505 | #77989d | Carvalho-vermelho do norte |
| 506 | #718640 | Tulipeiro / carvalho-branco / carvalho-vermelho do norte |
| 507 | #9d4f8d | Sassafrás / caqui |
| 508 | #c376e4 | Sweetgum / yellow-poplar |
| 509 | #7cb133 | Bur oak |
| 510 | #5fa7cc | Carvalho-escarlate |
| 511 | #9ae6e8 | Tulipeiro |
| 512 | #def3b1 | Nogueira-preta |
| 513 | #b88bf2 | Robinia pseudoacacia |
| 514 | #a5f031 | Carvalho-rasteiro do sul |
| 515 | #eeafa3 | Carvalho-castanheiro / carvalho-negro / carvalho-escarlate |
| 516 | #9bd763 | Cerejeira / freixo branco / choupo-amarelo |
| 517 | #b838ee | Ulmeiro / freixo / acácia-negra |
| 519 | #e88fbb | Bordo / carvalho-vermelho |
| 520 | #cce5b9 | Madeiras de lei de terras altas mistas |
| 601 | #ed8a9c | Carvalho-do-pântano / carvalho-cerejeira |
| 602 | #c8ed2d | Sweetgum / Carvalho de Nuttall / Carvalho-salgueiro |
| 605 | #f0bd53 | Carvalho-de-cúpula / nogueira-d'água |
| 606 | #60dad1 | Cedro-branco-do-atlântico |
| 607 | #c790c1 | Cipreste-calvo / tupelo aquático |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / tupelo de pântano / bordo-vermelho |
| 609 | #8e6a31 | Cipreste-de-folha-caduca / cipreste-dos-pântanos |
| 701 | #cecceb | Freixo-preto / Ulmeiro-americano / Bordo-vermelho |
| 702 | #b1bef2 | Bétula-preta / sicômoro |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Plátano / noz-pecã / olmo-americano |
| 706 | #efadec | Sugarberry / hackberry / elm / green ash |
| 707 | #da23cf | Bordo-prateado / Ulmeiro-americano |
| 708 | #e4c3c0 | Bordo-vermelho / terras baixas |
| 709 | #bf90e1 | Choupo / salgueiro |
| 722 | #52f3eb | Freixo do Oregon |
| 801 | #a2c9eb | Bordo-açucareiro / faia / bétula amarela |
| 802 | #3ff451 | Cereja preta |
| 805 | #6ab7f2 | Bordo duro / tília |
| 809 | #b3714c | Bordo-vermelho / terras altas |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Bétula-de-papel |
| 903 | #dd82c7 | Bétula cinzenta |
| 904 | #c5f2a0 | Álamo-bálsamo |
| 905 | #e3f2e7 | Cereja-de-passarinho |
| 911 | #b2c2b1 | Amieiro-vermelho |
| 912 | #4ff389 | Bordo-de-folha-grande |
| 921 | #8772e8 | Pinheiro-cinzento |
| 922 | #bb24a1 | Carvalho-negro da Califórnia |
| 923 | #c7f7cd | Carvalho-branco do Oregon |
| 924 | #8fc3c6 | Carvalho-azul |
| 931 | #f13896 | Carvalho-da-costa |
| 933 | #efe92f | Carvalho-da-califórnia |
| 934 | #6c48ae | Carvalho vivo do interior |
| 935 | #b3e8cd | Carvalho-branco da Califórnia (carvalho-do-vale) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Louro da Califórnia |
| 943 | #6a48de | Chinkapin gigante |
| 961 | #c3ab6e | Madrone do Pacífico |
| 962 | #f5f169 | Outras madeiras nobres |
| 971 | #f3c66f | Bosque de carvalhos caducifólios |
| 972 | #4ecb89 | Bosque de carvalhos perenes |
| 973 | #60b0c2 | Bosque de mesquite |
| 974 | #76e45f | Bosque de Cercocarpus (arbusto de montanha) |
| 975 | #b3c5ce | Floresta de bordo intermontana |
| 976 | #ee73af | Madeiras duras de floresta diversas |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmas |
| 995 | #e67774 | Outras madeiras nobres exóticas |
Tabela de classes FORTYPCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Pinus banksiana |
| 102 | #c765ec | Pinheiro-vermelho |
| 103 | #efdbcc | Pinheiro-branco-americano |
| 104 | #a8a9f2 | Pinheiro-branco-americano / cicuta-do-leste |
| 105 | #d0ce83 | Cicuta do leste |
| 121 | #47d0b6 | Abeto-balsâmico |
| 122 | #9d86a6 | Picea glauca |
| 123 | #a5f77a | Picea rubens |
| 124 | #dcf4d9 | Picea rubens / abeto-balsâmico |
| 125 | #64e1f7 | Picea mariana |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Cedro-branco-do-norte |
| 141 | #84d7eb | Pinheiro-de-folhas-longas |
| 142 | #ef4677 | Pinus elliottii |
| 161 | #97f2ad | Pinheiro-de-loblolly |
| 162 | #d45549 | Pinus echinata |
| 163 | #63f3ac | Pinheiro-da-virgínia |
| 164 | #f58de4 | Pinus clausa |
| 165 | #e9c991 | Pinus pungens |
| 166 | #ddbef2 | Pinus serotinus |
| 167 | #bba847 | Pinus rigida |
| 171 | #95eacd | Cedro-da-virgínia |
| 182 | #a6827b | Junípero das Montanhas Rochosas |
| 184 | #bca28a | Floresta de zimbro |
| 185 | #cff3f4 | Bosque de pinhão / junípero |
| 201 | #c1ded5 | Abeto de Douglas |
| 202 | #948ee9 | Cedro-de-Port-Orford |
| 221 | #d0ef5b | Pinheiro-ponderosa |
| 222 | #e29af0 | Cedro-do-incenso |
| 224 | #c34bc3 | Pinheiro-de-açúcar |
| 225 | #e6acb8 | Pinheiro de Jeffrey |
| 226 | #ea3b34 | Pinheiro-de-Coulter |
| 241 | #724353 | Pinheiro-branco-ocidental |
| 261 | #f2c7a0 | Abeto branco |
| 262 | #6ab27f | Pinheiro-de-Douglas vermelho |
| 263 | #f1f3d3 | Abeto nobre |
| 264 | #ea5aba | Abeto prateado do Pacífico |
| 265 | #edc7e1 | Picea engelmannii |
| 266 | #4965e2 | Abeto de Engelmann / abeto subalpino |
| 267 | #a0f4c4 | Abeto grande |
| 268 | #5697de | Abeto subalpino |
| 269 | #5defc4 | Picea pungens |
| 270 | #e8f384 | Cicuta-da-montanha |
| 271 | #cc63bd | Cedro-do-alasca |
| 281 | #e16f3d | Pinheiro-de-lodgepole |
| 301 | #f5da68 | Cicuta-do-oeste |
| 304 | #a63bcf | Cedro-vermelho-do-oeste |
| 305 | #51d0dd | Picea sitchensis |
| 321 | #6bc5b6 | Larício-do-oeste |
| 341 | #f2f4a5 | Sequoia |
| 361 | #576abe | Pinheiro-de-botões |
| 362 | #b56f7c | Pinheiro-branco do sudoeste |
| 365 | #dca5ca | Pinheiro-de-rabo-de-raposa / pinheiro-de-bristlecone |
| 366 | #67eff4 | Pinheiro-flexível |
| 367 | #ca5483 | Pinheiro-de-casca-branca |
| 368 | #a8bf86 | Outras madeiras macias ocidentais |
| 369 | #aff6e9 | Juniperus occidentalis |
| 371 | #a53394 | Coníferas mistas da Califórnia |
| 381 | #e9e2eb | Pinheiro-silvestre |
| 383 | #d0cfad | Outras coníferas exóticas |
| 384 | #eee1b3 | Picea abies |
| 385 | #e4db79 | Introdução do lariço |
| 401 | #ec42f6 | Pinheiro-branco-americano / carvalho-vermelho-do-norte / freixo-branco |
| 402 | #7e9f81 | Cedro-vermelho-oriental / madeira de lei |
| 403 | #4a7196 | Pinheiro-de-folhas-longas / carvalho |
| 404 | #5cd76e | Pinheiro-de-folhas-curtas / carvalho |
| 405 | #37999a | Pinheiro-da-virgínia / carvalho-vermelho-do-sul |
| 406 | #ed54dd | Pinheiro-de-loblolly / madeira de lei |
| 407 | #6792f0 | Pinheiro-bravo / madeira de lei |
| 409 | #82eb3e | Outro pinheiro / madeira de lei |
| 501 | #b8db98 | Post oak / blackjack oak |
| 502 | #bccc4b | Carvalho-castanheiro |
| 503 | #f22ab1 | Carvalho-branco / carvalho-vermelho / nogueira |
| 504 | #f6e095 | Carvalho-branco |
| 505 | #77989d | Carvalho-vermelho do norte |
| 506 | #718640 | Tulipeiro / carvalho-branco / carvalho-vermelho do norte |
| 507 | #9d4f8d | Sassafrás / caqui |
| 508 | #c376e4 | Sweetgum / yellow-poplar |
| 509 | #7cb133 | Bur oak |
| 510 | #5fa7cc | Carvalho-escarlate |
| 511 | #9ae6e8 | Tulipeiro |
| 512 | #def3b1 | Nogueira-preta |
| 513 | #b88bf2 | Robinia pseudoacacia |
| 514 | #a5f031 | Carvalho-rasteiro do sul |
| 515 | #eeafa3 | Carvalho-castanheiro / carvalho-negro / carvalho-escarlate |
| 516 | #9bd763 | Cerejeira / freixo branco / choupo-amarelo |
| 517 | #b838ee | Ulmeiro / freixo / acácia-negra |
| 519 | #e88fbb | Bordo / carvalho-vermelho |
| 520 | #cce5b9 | Madeiras de lei de terras altas mistas |
| 601 | #ed8a9c | Carvalho-do-pântano / carvalho-cerejeira |
| 602 | #c8ed2d | Sweetgum / Carvalho de Nuttall / Carvalho-salgueiro |
| 605 | #f0bd53 | Carvalho-de-cúpula / nogueira-d'água |
| 606 | #60dad1 | Cedro-branco-do-atlântico |
| 607 | #c790c1 | Cipreste-calvo / tupelo aquático |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / tupelo de pântano / bordo-vermelho |
| 609 | #8e6a31 | Cipreste-de-folha-caduca / cipreste-dos-pântanos |
| 701 | #cecceb | Freixo-preto / Ulmeiro-americano / Bordo-vermelho |
| 702 | #b1bef2 | Bétula-preta / sicômoro |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Plátano / noz-pecã / olmo-americano |
| 706 | #efadec | Sugarberry / hackberry / elm / green ash |
| 707 | #da23cf | Bordo-prateado / Ulmeiro-americano |
| 708 | #e4c3c0 | Bordo-vermelho / terras baixas |
| 709 | #bf90e1 | Choupo / salgueiro |
| 722 | #52f3eb | Freixo do Oregon |
| 801 | #a2c9eb | Bordo-açucareiro / faia / bétula amarela |
| 802 | #3ff451 | Cereja preta |
| 805 | #6ab7f2 | Bordo duro / tília |
| 809 | #b3714c | Bordo-vermelho / terras altas |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Bétula-de-papel |
| 903 | #dd82c7 | Bétula cinzenta |
| 904 | #c5f2a0 | Álamo-bálsamo |
| 905 | #e3f2e7 | Cereja-de-passarinho |
| 911 | #b2c2b1 | Amieiro-vermelho |
| 912 | #4ff389 | Bordo-de-folha-grande |
| 921 | #8772e8 | Pinheiro-cinzento |
| 922 | #bb24a1 | Carvalho-negro da Califórnia |
| 923 | #c7f7cd | Carvalho-branco do Oregon |
| 924 | #8fc3c6 | Carvalho-azul |
| 931 | #f13896 | Carvalho-da-costa |
| 933 | #efe92f | Carvalho-da-califórnia |
| 934 | #6c48ae | Carvalho vivo do interior |
| 935 | #b3e8cd | Carvalho-branco da Califórnia (carvalho-do-vale) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Louro da Califórnia |
| 943 | #6a48de | Chinkapin gigante |
| 961 | #c3ab6e | Madrone do Pacífico |
| 962 | #f5f169 | Outras madeiras nobres |
| 971 | #f3c66f | Bosque de carvalhos caducifólios |
| 972 | #4ecb89 | Bosque de carvalhos perenes |
| 973 | #60b0c2 | Bosque de mesquite |
| 974 | #76e45f | Bosque de Cercocarpus (arbusto de montanha) |
| 975 | #b3c5ce | Floresta de bordo intermontana |
| 976 | #ee73af | Madeiras duras de floresta diversas |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmas |
| 991 | #e6a25e | Paulownia |
| 992 | #f8f3b7 | Melaleuca |
| 995 | #e67774 | Outras madeiras nobres exóticas |
| 999 | #d5cc36 | Não estocado |
Tabela de classes STDSZCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 1 | #38a800 | Diâmetro grande: áreas com um valor de estoque vivo de pelo menos 10 (base 100), mais de 50% do estoque em árvores de diâmetro médio e grande e o estoque de árvores de diâmetro grande igual ou maior que o de árvores de diâmetro médio. |
| 2 | #ffff00 | Diâmetro médio: áreas com um valor de estoque vivo de pelo menos 10 (base 100), mais de 50% do estoque em árvores de diâmetro médio e grande e o estoque de árvores de diâmetro grande menor que o de árvores de diâmetro médio. |
| 3 | #feba12 | Diâmetro pequeno: áreas com um valor de estoque vivo de pelo menos 10 (base 100) em que pelo menos 50% do estoque são árvores de diâmetro pequeno. |
| 5 | #c62363 | Não estocado: terra florestal com valor de estoque vivo inferior a 10. |
Propriedades de imagens
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| ano | INT | Ano do produto. |
| landfire_ver | STRING | Versão do Landfire usada como dados de referência e destino para imputação. |
Termos de Uso
Termos de Uso
O Serviço Florestal do USDA não oferece garantias, expressas ou implícitas, incluindo as garantias de comercialização e adequação a uma finalidade específica, nem assume qualquer responsabilidade legal pela precisão, confiabilidade, integridade ou utilidade desses dados geoespaciais ou pelo uso inadequado ou incorreto deles. Esses dados geoespaciais e mapas ou gráficos relacionados não são documentos legais e não devem ser usados como tal. Os dados e mapas não podem ser usados para determinar título, propriedade, descrições ou limites legais, jurisdição ou restrições que possam estar em vigor em terras públicas ou privadas. Os riscos naturais podem ou não ser representados nos dados e mapas, e os usuários de terra precisam ter cautela. Os dados são dinâmicos e podem mudar com o tempo. O usuário é responsável por verificar as limitações dos dados geoespaciais e usá-los de acordo com elas.
Esses dados foram coletados com financiamento do governo dos EUA e podem ser usados sem permissões ou taxas adicionais. Se você usar esses dados em uma publicação, apresentação ou outro produto de pesquisa, use a citação adequada.
Citações
Riley, Karin L.; Grenfell, Isaac C.; Finney, Mark A.; Shaw, John D. 2021. TreeMap 2016: um modelo no nível da árvore das florestas dos Estados Unidos contíguos por volta de 2016. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. https://doi.org/10.2737/RDS-2021-0074.
Explorar com o Earth Engine
Editor de código (JavaScript)
// Load the full dataset var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/TreeMap/v2016'); // Get the 2016 image var tm2016 = dataset.filterDate('2016', '2017').first(); // 'Official' TreeMap 2016 palettes var bamako = ['00404d', '134b42', '265737', '3a652a', '52741c', '71870b', '969206', 'c5ae32', 'e7cd68', 'ffe599']; var bamako_r = JSON.parse(JSON.stringify(bamako)).reverse(); var lajolla = ['ffffcc','fbec9a','f4cc68','eca855','e48751','d2624d','a54742','73382f','422818','1a1a01']; var lajolla_r = JSON.parse(JSON.stringify(lajolla)).reverse(); var imola = ['1a33b3','2446a9','2e599f','396b94','497b85','60927b','7bae74','98cb6d','c4ea67','ffff66']; var imola_r = JSON.parse(JSON.stringify(imola)).reverse(); // Select all 22 attributes var alstk = tm2016.select('ALSTK'); var balive = tm2016.select('BALIVE'); var canopypct = tm2016.select('CANOPYPCT'); var carbon_d = tm2016.select('CARBON_D'); var carbon_dwn = tm2016.select('CARBON_DWN'); var carbon_l = tm2016.select('CARBON_L'); var drybio_d = tm2016.select('DRYBIO_D'); var drybio_l = tm2016.select('DRYBIO_L'); var fldszcd = tm2016.select('FLDSZCD'); var fldtypcd = tm2016.select('FLDTYPCD'); var fortypcd = tm2016.select('FORTYPCD'); var gsstk = tm2016.select('GSSTK'); var qmd_rmrs = tm2016.select('QMD_RMRS'); var sdipct_rmrs = tm2016.select('SDIPCT_RMRS'); var standht = tm2016.select('STANDHT'); var stdszcd = tm2016.select('STDSZCD'); var tpa_dead = tm2016.select('TPA_DEAD'); var tpa_live = tm2016.select('TPA_LIVE'); var value = tm2016.select('Value'); var volbfnet_l = tm2016.select('VOLBFNET_L'); var volcfnet_d = tm2016.select('VOLCFNET_D'); var volcfnet_l = tm2016.select('VOLCFNET_L'); // Add all attributes to the map with the 'official' visualization Map.addLayer(alstk, {'min': 0, 'max': 100, 'palette': bamako_r}, 'ALSTK: All-Live-Tree Stocking (percent)', false); Map.addLayer(balive, {'min': 24, 'max': 217, 'palette': bamako_r}, 'BALIVE: Live Tree Basal Area (ft²)', false); Map.addLayer(canopypct, {'min': 0, 'max': 100, 'palette': bamako_r}, 'CANOPYPCT: Live Canopy Cover (percent)', false); Map.addLayer(carbon_d, {'min': 0, 'max': 9, 'palette': lajolla}, 'CARBON_D: Carbon, Standing Dead (tons/acre)', false); Map.addLayer(carbon_dwn, {'min': 0, 'max': 7, 'palette': lajolla}, 'CARBON_DWN: Carbon, Down Dead (tons/acre)', false); Map.addLayer(carbon_l, {'min': 2, 'max': 59, 'palette': lajolla_r}, 'CARBON_L: Carbon, Live Above Ground (tons/acre)', false); Map.addLayer(drybio_d, {'min': 0, 'max': 10, 'palette': lajolla}, 'DRYBIO_D: Dry Standing Dead Tree Biomass, Above Ground (tons/acre)', false); Map.addLayer(drybio_l, {'min': 4, 'max': 118, 'palette': lajolla_r}, 'DRYBIO_L: Dry Live Tree Biomass, Above Ground (tons/acre)', false); Map.addLayer(fldszcd, {}, 'FLDSZCD: Field Stand-Size Class Code', false); Map.addLayer(fldtypcd, {}, 'FLDTYPCD: Field Forest Type Code'); Map.addLayer(fortypcd, {}, 'FORTYPCD: Algorithm Forest Type Code', false); Map.addLayer(gsstk, {'min': 0, 'max': 100, 'palette': bamako_r}, 'GSSTK: Growing-Stock Stocking (percent)', false); Map.addLayer(qmd_rmrs, {'min': 2, 'max': 25, 'palette': bamako_r}, 'QMD_RMRS: Stand Quadratic Mean Diameter (in)', false); Map.addLayer(sdipct_rmrs, {'min': 6, 'max': 99, 'palette': bamako_r}, 'SDIPCT_RMRS: Stand Density Index (percent of maximum)', false); Map.addLayer(standht, {'min': 23, 'max': 194, 'palette': bamako_r}, 'STANDHT: Height of Dominant Trees (ft)', false); Map.addLayer(stdszcd, {}, 'STDSZCD: Algorithm Stand-Size Class Code', false); Map.addLayer(tpa_dead, {'min': 38, 'max': 126, 'palette': bamako}, 'TPA_DEAD: Dead Trees Per Acre', false); Map.addLayer(tpa_live, {'min': 252, 'max': 1666, 'palette': bamako_r}, 'TPA_LIVE: Live Trees Per Acre', false); Map.addLayer(value.randomVisualizer(), {}, 'Value: TreeMap ID', false); Map.addLayer(volbfnet_l, {'min': 441, 'max': 36522, 'palette': imola_r}, 'VOLBFNET_L: Volume, Live (sawlog-board-ft/acre)', false); Map.addLayer(volcfnet_d, {'min': 5, 'max': 1326, 'palette': imola_r}, 'VOLCFNET_D: Volume, Standing Dead (ft³/acre)', false); Map.addLayer(volcfnet_l, {'min': 137, 'max': 5790, 'palette': imola_r}, 'VOLCFNET_L: Volume, Live (ft³/acre)', false); // Set basemap Map.setOptions('TERRAIN'); // Center map on CONUS Map.setCenter(-95.712891, 38, 5);