- Доступность набора данных
- 2016-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- Производитель наборов данных
- Центр геопространственных технологий и приложений (GTAC) Лесной службы Министерства сельского хозяйства США (USFS) Google Earth Engine
- Теги
- карта деревьев
Описание
Этот продукт является частью пакета данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и содержание углерода на всей территории лесов континентальной части Соединенных Штатов в 2016 году.
TreeMap v2016 содержит одно изображение — 22-канальную сетчатую карту лесов континентальной части Соединенных Штатов с разрешением 30 x 30 м, приблизительно 2016 года. Каждый канал представляет собой атрибут, полученный из выбранных данных FIA (и один канал представляет собой идентификатор TreeMap). Примеры атрибутов включают тип леса, процент сомкнутости крон, плотность посадки живых деревьев, биомассу живых/мертвых деревьев и содержание углерода в живых/мертвых деревьях.
Продукты TreeMap являются результатом работы алгоритма машинного обучения на основе случайного леса, который присваивает каждому пикселю входных данных LANDFIRE, представленных в виде сетки, наиболее похожий участок анализа лесной инвентаризации (FIA). Цель состоит в том, чтобы объединить взаимодополняющие преимущества подробных, но пространственно разреженных данных FIA с менее подробными, но пространственно полными данными LANDFIRE для получения более точных оценок характеристик леса в различных масштабах. TreeMap используется как в частном, так и в государственном секторах для таких проектов, как планирование обработки горючих материалов, картирование опасности сухостоя и оценка наземных углеродных ресурсов.
TreeMap отличается от других продуктов, основанных на расчетах лесной растительности, тем, что каждому пикселю присваивается идентификатор участка FIA, в то время как другие наборы данных предоставляют характеристики леса, такие как площадь поперечного сечения стволов деревьев (например, Ohmann and Gregory 2002; Pierce Jr et al. 2009; Wilson, Lister, and Riemann 2012). Идентификатор участка FIA может быть связан с сотнями переменных и атрибутов, зарегистрированных для каждого дерева и участка в FIA DataMart, общедоступном хранилище информации об участках FIA (Forest Inventory Analysis 2022a).
Методология 2016 года включает в себя нарушение как переменную отклика, что приводит к повышению точности картирования нарушенных территорий. Точность внутри класса составила более 90% для лесного покрова, высоты, группы растительности и кода нарушения по сравнению с картами LANDFIRE. По крайней мере один пиксель в радиусе валидационных участков соответствовал классу прогнозируемых значений в 57,5% случаев для лесного покрова, 80,0% для высоты, 80,0% для видов деревьев с наибольшей площадью поперечного сечения стволов и 87,4% для нарушения.
Дополнительные ресурсы
Более подробную информацию о методах и оценке точности см. в публикации TreeMap 2016 .
TreeMap 2016 Data Explorer — это веб-приложение, позволяющее пользователям просматривать и загружать атрибутивные данные TreeMap.
Архив исследовательских данных TreeMap содержит полный набор данных для скачивания, метаданные и сопроводительные документы.
Шлюз растровых данных TreeMap для загрузки атрибутивных данных TreeMap, метаданных и справочной документации.
Для получения более подробной информации об атрибутах, включенных в TreeMap 2016, см. руководство по базе данных FIA (версия 9.4 ).
По всем вопросам или запросам на предоставление конкретных данных обращайтесь по адресу [sm.fs.treemaphelp@usda.gov].
Анализ лесной инвентаризации. 2022a. Историческая база данных анализа лесной инвентаризации. Историческая база данных анализа лесной инвентаризации FIADB_1.9.0. 2022. https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html .
Оманн, Джанет Л. и Мэтью Дж. Грегори. 2002. Прогнозирующее картирование состава и структуры леса с помощью прямого градиентного анализа и метода ближайшего соседа в прибрежной зоне Орегона, США. Can. J. For. Res. 32:725-741. doi: 10.1139/X02-011 .
Пирс, Кеннет Б. мл., Джанет Л. Оманн, Майкл К. Уимберли, Мэтью Дж. Грегори и Джереми С. Фрид. 2009. Картирование горючих материалов и структуры лесов для управления земельными ресурсами: сравнение метода ближайшего соседа и других методов. Can. J. For. Res. 39: 1901-1916. doi:10.1139/X09-102 .
Уилсон, Б. Тайлер, Эндрю Дж. Листер и Рейчел И. Риман. 2012. Метод ближайшего соседа для картирования видов деревьев на больших территориях с использованием участков лесной инвентаризации и растровых данных среднего разрешения. Лесная экология и управление. 271:182-198. doi: 10.1016/j. foreco.2012.02.002 .
Группы
Размер пикселя
30 метров
Группы
| Имя | Единицы | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|
ALSTK | % | метры | Показатель плотности посадки всех живых деревьев. Сумма значений процента плотности посадки всех живых деревьев в заданных условиях. |
BALIVE | фут²/акр | метры | Площадь поперечного сечения ствола живого дерева. Площадь поперечного сечения ствола в квадратных футах на акр всех живых деревьев с диаметром ствола на высоте груди/глубиной над уровнем моря ≥1,0 дюйма, отобранных в данных условиях. |
CANOPYPCT | % | метры | Реальный растительный покров. Создано на основе симулятора лесной растительности. |
CARBON_D | тонны/акр | метры | Углерод, мертвый углерод. Рассчитано с помощью следующего запроса FIA: Сумма (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 | тонны/акр | метры | Углерод в отмерших древесных породах. Содержание углерода (тонн на акр) в древесном материале диаметром более 3 дюймов на земле, а также в пнях и их корнях диаметром более 3 дюймов. Оценка производится на основе моделей, учитывающих географическую область, тип леса и плотность углерода в живых деревьях (Смит и Хит, 2008). |
CARBON_L | тонны/акр | метры | Углерод, живущий над землей. Рассчитывается с помощью следующего запроса 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 | тонны/акр | метры | Сухая надземная биомасса мертвых деревьев. Рассчитано с помощью следующего запроса 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 | тонны/акр | метры | Сухая живая биомасса дерева, надземная часть. Рассчитано с помощью следующего запроса 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 | метры | Код класса размера насаждения в полевых условиях — присвоенная в полевых условиях классификация преобладающего (на основе плотности посадки) диаметра живых деревьев в пределах данного состояния. | |
FLDTYPCD | метры | Код типа леса, присвоенный полевым работником, — это код, указывающий на тип леса, определяемый полевыми работниками на основе видов деревьев или групп видов, составляющих большинство всего поголовья скота. Полевые работники оценивают тип леса, исходя из площади лесных угодий вокруг участка, а также видов, отобранных в зависимости от состояния леса. | |
FORTYPCD | метры | Код типа леса, определяемый алгоритмом — это тип леса, используемый для целей отчетности. Он в основном определяется с помощью компьютерного алгоритма, за исключением случаев, когда менее 25 процентов участка охватывает определенный тип леса, или в некоторых других случаях. | |
GSSTK | % | метры | Плотность поголовья. Сумма значений процента плотности поголовья всех деревьев, находящихся в состоянии покоя. |
QMD_RMRS | в | метры | Квадратичный средний диаметр ствола. Исследовательская станция Скалистых гор. Квадратичный средний диаметр, или диаметр дерева со средней площадью поперечного сечения ствола, в зависимости от состояния. Основано на данных по живым деревьям с диаметром ствола на высоте груди/глубиной ствола ≥1,0 дюйма. Данные собираются только определенными рабочими подразделениями FIA. |
SDIPCT_RMRS | % | метры | Индекс плотности древостоя. Научно-исследовательская станция Роки-Маунтин. Относительная мера плотности древостоя для живых деревьев (диаметр ствола на высоте груди/глубина ствола ≥1,0 дюйма) в зависимости от состояния, выраженная в процентах от максимального индекса плотности древостоя (SDI). Собирается только определенными подразделениями FIA. |
STANDHT | футы | метры | Высота доминирующих деревьев. Получено из симулятора лесной растительности. |
STDSZCD | метры | Алгоритмический код класса размера насаждения — классификация преобладающего (на основе плотности посадки) класса диаметра живых деревьев в условиях, заданных с помощью алгоритма. | |
TPA_DEAD | количество/акр | метры | Количество мертвых деревьев на акр. Число мертвых стоящих деревьев на акр (DIA >= 5 дюймов). Рассчитывается с помощью следующего запроса 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 | количество/акр | метры | Количество живых деревьев на акр. Число живых деревьев на акр (диаметр > 1 дюйм). Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1)) |
Value | метры | Исходные значения идентификаторов TreeMap. Этот набор данных полезен для просмотра пространственных группировок значений отдельных смоделированных участков. | |
VOLBFNET_L | пиломатериалы-доски-футы/акр | метры | Объём, в реальном времени (логарифмическая шкала: Int'l ¼ дюйма). Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Sum VOLBFNET * TPA_UNADJ WHERE (((TREE.TREECLCD)=2) AND ((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
VOLCFNET_D | куб. фута/акр | метры | Объем, "мертвый" объем. Рассчитывается с помощью следующего запроса 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 | куб. фута/акр | метры | Объем, в режиме реального времени. Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
Таблица классов FLDSZCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | Не засаженная деревьями территория - соответствующая определению доступной земли и имеющая одно из следующих условий: (1) менее 10 процентов территории засажено деревьями, саженцами и молодыми деревьями и не классифицируется как покровная растительность, или (2) для некоторых видов лесных растений, для которых стандарты засаженности отсутствуют, менее 10 процентов полога деревьев, саженцев и молодых деревьев. |
| 1 | #feba12 | ≤4,9 дюйма (саженцы/молодые деревья). Плотность посадки не менее 10 процентов (или 10 процентов сомкнутости крон, если стандарты плотности посадки отсутствуют) у деревьев, саженцев и молодых деревьев, при этом не менее 2/3 сомкнутости крон приходится на деревья с диаметром ствола менее 5,0 дюймов на высоте груди/глубине кроны. |
| 2 | #ffff00 | 5,0-8,9 дюймов (хвойные породы)/ 5,0-10,9 дюймов (лиственные породы). Не менее 10 процентов плотности посадки (или 10 процентов сомкнутости крон, если стандарты плотности посадки отсутствуют) приходится на деревья, саженцы и молодые деревья; и не менее одной трети сомкнутости крон приходится на деревья диаметром более 5,0 дюймов на высоте груди/глубине ствола, а большая часть сомкнутости крон приходится на хвойные породы диаметром 5,0-8,9 дюймов и/или лиственные породы диаметром 5,0-10,9 дюймов на высоте груди, и/или лесные деревья диаметром 5,0-8,9 дюймов на высоте груди. |
| 3 | #38a800 | 9,0-19,9 дюймов (хвойные породы)/ 11,0-19,9 дюймов (лиственные породы). Не менее 10 процентов плотности посадки (или 10 процентов сомкнутости крон, если стандарты плотности посадки недоступны) приходится на деревья, саженцы и молодые деревья; и не менее одной трети сомкнутости крон приходится на деревья диаметром более 5,0 дюймов на высоте груди/глубине ствола, а большая часть сомкнутости крон приходится на хвойные породы диаметром 9,0-19,9 дюймов и/или лиственные породы диаметром от 11,0 до 19,9 дюймов на высоте груди, и/или лесные деревья диаметром 9,0-19,9 дюймов на высоте груди. |
| 4 | #73dfff | 20,0-39,9 дюймов. Не менее 10 процентов плотности посадки (или 10 процентов сомкнутости крон, если стандарты плотности посадки недоступны) приходится на деревья, саженцы и молодые деревья; и не менее одной трети сомкнутости крон приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди более 5,0 дюймов, а большая часть сомкнутости крон приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди 20,0-39,9 дюймов. |
| 5 | #5c09fc | 40,0+ дюймов. Не менее 10 процентов плотности посадки (или 10 процентов сомкнутости крон, если стандарты плотности посадки недоступны) приходится на деревья, саженцы и молодые деревья; и не менее одной трети сомкнутости крон приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди более 5,0 дюймов, а большая часть сомкнутости крон приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди не менее 40,0 дюймов. |
Таблица классов FLDTYPCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | сосна Джека |
| 102 | #c765ec | Красная сосна |
| 103 | #efdbcc | Восточная белая сосна |
| 104 | #a8a9f2 | Восточная белая сосна / восточная тсуга |
| 105 | #d0ce83 | Восточная тсуга |
| 121 | #47d0b6 | пихта бальзамическая |
| 122 | #9d86a6 | Белая ель |
| 123 | #a5f77a | Красная ель |
| 124 | #dcf4d9 | Красная ель / пихта бальзамическая |
| 125 | #64e1f7 | Черная ель |
| 126 | #afa9b0 | Тамарак |
| 127 | #f2c531 | северный белый кедр |
| 128 | #87cc75 | пихта Фрейзера |
| 141 | #84d7eb | Сосна длиннохвойная |
| 142 | #ef4677 | Слацканская сосна |
| 161 | #97f2ad | Сосна ладанная |
| 162 | #d45549 | Короткохвойная сосна |
| 163 | #63f3ac | Виргинская сосна |
| 164 | #f58de4 | Песчаная сосна |
| 165 | #e9c991 | Сосновый лес Столовой горы |
| 166 | #ddbef2 | Сосновый пруд |
| 167 | #bba847 | Сосновая смола |
| 171 | #95eacd | Восточный красный кедр |
| 182 | #a6827b | можжевельник Скалистых гор |
| 184 | #bca28a | Можжевеловый лес |
| 185 | #cff3f4 | Сосново-можжевеловый лес |
| 201 | #c1ded5 | Дугласова пихта |
| 202 | #948ee9 | Порт-Орфорд-кедр |
| 221 | #d0ef5b | Сосна Пондероза |
| 222 | #e29af0 | кедр благовонный |
| 224 | #c34bc3 | Сахарная сосна |
| 225 | #e6acb8 | Джеффри Пайн |
| 226 | #ea3b34 | Сосна Култера |
| 241 | #724353 | Западная белая сосна |
| 261 | #f2c7a0 | Белая пихта |
| 262 | #6ab27f | Красная пихта |
| 263 | #f1f3d3 | пихта благородная |
| 264 | #ea5aba | тихоокеанская пихта серебристая |
| 265 | #edc7e1 | Ель Энгельмана |
| 266 | #4965e2 | Ель Энгельмана / субальпийская пихта |
| 267 | #a0f4c4 | пихта большая |
| 268 | #5697de | пихта субальпийская |
| 269 | #5defc4 | Голубая ель |
| 270 | #e8f384 | Горная тсуга |
| 271 | #cc63bd | Аляскинский жёлтый кедр |
| 281 | #e16f3d | Сосна скрученная |
| 301 | #f5da68 | Западная тсуга |
| 304 | #a63bcf | Западный красный кедр |
| 305 | #51d0dd | Ситхинская ель |
| 321 | #6bc5b6 | Западная лиственница |
| 341 | #f2f4a5 | секвойя |
| 361 | #576abe | Сосна шишковидная |
| 362 | #b56f7c | Белая сосна юго-западного региона |
| 365 | #dca5ca | Сосна лисьехвостая / сосна остистая |
| 366 | #67eff4 | Гибкая сосна |
| 367 | #ca5483 | Сосна белокорая |
| 368 | #a8bf86 | Различные виды хвойных пород западных регионов |
| 369 | #aff6e9 | западный можжевельник |
| 371 | #a53394 | Калифорнийская смешанная хвойная порода |
| 381 | #e9e2eb | Шотландская сосна |
| 383 | #d0cfad | Другие экзотические хвойные породы древесины |
| 384 | #eee1b3 | ель обыкновенная |
| 385 | #e4db79 | Завезённая лиственница |
| 401 | #ec42f6 | Восточная белая сосна / северный красный дуб / белый ясень |
| 402 | #7e9f81 | Восточный красный кедр / лиственная древесина |
| 403 | #4a7196 | Сосна длиннохвойная / дуб |
| 404 | #5cd76e | Сосна коротколистная / дуб |
| 405 | #37999a | Виргинская сосна / южный красный дуб |
| 406 | #ed54dd | Сосна ладанная / лиственная древесина |
| 407 | #6792f0 | Сланцевая сосна / лиственная древесина |
| 409 | #82eb3e | Другая сосна/твердая древесина |
| 501 | #b8db98 | Дуб черешчатый / дуб черешчатый |
| 502 | #bccc4b | Каштановый дуб |
| 503 | #f22ab1 | Белый дуб / красный дуб / гикори |
| 504 | #f6e095 | Белый дуб |
| 505 | #77989d | Северный красный дуб |
| 506 | #718640 | Желтолистник / белый дуб / северный красный дуб |
| 507 | #9d4f8d | Сассафрас / хурма |
| 508 | #c376e4 | Ликвидамбар / желтый тополь |
| 509 | #7cb133 | дуб бур |
| 510 | #5fa7cc | Алый дуб |
| 511 | #9ae6e8 | Жёлтый тополь |
| 512 | #def3b1 | Черный орех |
| 513 | #b88bf2 | Черная акация |
| 514 | #a5f031 | южный кустарниковый дуб |
| 515 | #eeafa3 | Каштановый дуб / черный дуб / алый дуб |
| 516 | #9bd763 | Вишня / белый ясень / желтый тополь |
| 517 | #b838ee | Вяз / ясень / черная акация |
| 519 | #e88fbb | Красный клен / дуб |
| 520 | #cce5b9 | Смешанные лиственные леса на возвышенностях |
| 601 | #ed8a9c | Болотный каштановый дуб / дуб черешчатый |
| 602 | #c8ed2d | Лимонник / дуб Наттолла / ивовый дуб |
| 605 | #f0bd53 | Дуб черешчатый / водяной гикори |
| 606 | #60dad1 | Атлантический белый кедр |
| 607 | #c790c1 | Болдкистер / водяной тупело |
| 608 | #54c7ef | Свитбей / болотный тупело / красный клен |
| 609 | #8e6a31 | болотный кипарис / кипарис прудовый |
| 701 | #cecceb | Черный ясень / Американский вяз / Красный клен |
| 702 | #b1bef2 | Речная береза / платан |
| 703 | #f077ef | Коттонвуд |
| 704 | #969aca | Ива |
| 705 | #c4ec84 | платан / пекан / американский вяз |
| 706 | #efadec | Сахарная ягода / каркас / вяз / зеленая ясень |
| 707 | #da23cf | Клён серебристый / Американский вяз |
| 708 | #e4c3c0 | Красный клен / низинная местность |
| 709 | #bf90e1 | тополь / ива |
| 722 | #52f3eb | Орегонский ясень |
| 801 | #a2c9eb | Сахарный клен / бук / желтая береза |
| 802 | #3ff451 | Черная вишня |
| 805 | #6ab7f2 | Твердый клен / липа |
| 809 | #b3714c | Красный клён / высокогорный |
| 901 | #d28f25 | Аспен |
| 902 | #f59550 | бумажная береза |
| 903 | #dd82c7 | Серая береза |
| 904 | #c5f2a0 | бальзамический тополь |
| 905 | #e3f2e7 | Вишня на булавке |
| 911 | #b2c2b1 | Красная ольха |
| 912 | #4ff389 | Клен крупнолистный |
| 921 | #8772e8 | Серая сосна |
| 922 | #bb24a1 | Калифорнийский чёрный дуб |
| 923 | #c7f7cd | Орегонский белый дуб |
| 924 | #8fc3c6 | Голубой дуб |
| 931 | #f13896 | вечнозелёный дуб прибрежный |
| 933 | #efe92f | Живой дуб в каньоне |
| 934 | #6c48ae | Внутренний дуб |
| 935 | #b3e8cd | Калифорнийский белый дуб (долинный дуб) |
| 941 | #e8a882 | Таноак |
| 942 | #b3e0f0 | Калифорнийский лавр |
| 943 | #6a48de | Гигантский каштан |
| 961 | #c3ab6e | Тихоокеанская мадрона |
| 962 | #f5f169 | Другие породы древесины |
| 971 | #f3c66f | Лиственный дубовый лес |
| 972 | #4ecb89 | Вечнозеленый дубовый лес |
| 973 | #60b0c2 | Мескитовый лес |
| 974 | #76e45f | Лесной массив из церкокарпуса (горного кустарника). |
| 975 | #b3c5ce | Межгорный кленовый лес |
| 976 | #ee73af | Различные лиственные породы деревьев в лесной зоне |
| 982 | #9473b4 | Мангровые заросли |
| 983 | #80d9a8 | Пальмы |
| 995 | #e67774 | Другие экзотические породы древесины |
Таблица классов FORTYPCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | сосна Джека |
| 102 | #c765ec | Красная сосна |
| 103 | #efdbcc | Восточная белая сосна |
| 104 | #a8a9f2 | Восточная белая сосна / восточная тсуга |
| 105 | #d0ce83 | Восточная тсуга |
| 121 | #47d0b6 | пихта бальзамическая |
| 122 | #9d86a6 | Белая ель |
| 123 | #a5f77a | Красная ель |
| 124 | #dcf4d9 | Красная ель / пихта бальзамическая |
| 125 | #64e1f7 | Черная ель |
| 126 | #afa9b0 | Тамарак |
| 127 | #f2c531 | северный белый кедр |
| 141 | #84d7eb | Сосна длиннохвойная |
| 142 | #ef4677 | Слацканская сосна |
| 161 | #97f2ad | Сосна ладанная |
| 162 | #d45549 | Короткохвойная сосна |
| 163 | #63f3ac | Виргинская сосна |
| 164 | #f58de4 | Песчаная сосна |
| 165 | #e9c991 | Сосновый лес Столовой горы |
| 166 | #ddbef2 | Сосновый пруд |
| 167 | #bba847 | Сосновая смола |
| 171 | #95eacd | Восточный красный кедр |
| 182 | #a6827b | можжевельник Скалистых гор |
| 184 | #bca28a | Можжевеловый лес |
| 185 | #cff3f4 | Сосново-можжевеловый лес |
| 201 | #c1ded5 | Дугласова пихта |
| 202 | #948ee9 | Порт-Орфорд-кедр |
| 221 | #d0ef5b | Сосна Пондероза |
| 222 | #e29af0 | кедр благовонный |
| 224 | #c34bc3 | Сахарная сосна |
| 225 | #e6acb8 | Джеффри Пайн |
| 226 | #ea3b34 | Сосна Култера |
| 241 | #724353 | Западная белая сосна |
| 261 | #f2c7a0 | Белая пихта |
| 262 | #6ab27f | Красная пихта |
| 263 | #f1f3d3 | пихта благородная |
| 264 | #ea5aba | тихоокеанская пихта серебристая |
| 265 | #edc7e1 | Ель Энгельмана |
| 266 | #4965e2 | Ель Энгельмана / субальпийская пихта |
| 267 | #a0f4c4 | пихта большая |
| 268 | #5697de | пихта субальпийская |
| 269 | #5defc4 | Голубая ель |
| 270 | #e8f384 | Горная тсуга |
| 271 | #cc63bd | Аляскинский жёлтый кедр |
| 281 | #e16f3d | Сосна скрученная |
| 301 | #f5da68 | Западная тсуга |
| 304 | #a63bcf | Западный красный кедр |
| 305 | #51d0dd | Ситхинская ель |
| 321 | #6bc5b6 | Западная лиственница |
| 341 | #f2f4a5 | секвойя |
| 361 | #576abe | Сосна шишковидная |
| 362 | #b56f7c | Белая сосна юго-западного региона |
| 365 | #dca5ca | Сосна лисьехвостая / сосна остистая |
| 366 | #67eff4 | Гибкая сосна |
| 367 | #ca5483 | Сосна белокорая |
| 368 | #a8bf86 | Различные виды хвойных пород западных регионов |
| 369 | #aff6e9 | западный можжевельник |
| 371 | #a53394 | Калифорнийская смешанная хвойная порода |
| 381 | #e9e2eb | Шотландская сосна |
| 383 | #d0cfad | Другие экзотические хвойные породы древесины |
| 384 | #eee1b3 | ель обыкновенная |
| 385 | #e4db79 | Завезённая лиственница |
| 401 | #ec42f6 | Восточная белая сосна / северный красный дуб / белый ясень |
| 402 | #7e9f81 | Восточный красный кедр / лиственная древесина |
| 403 | #4a7196 | Сосна длиннохвойная / дуб |
| 404 | #5cd76e | Сосна коротколистная / дуб |
| 405 | #37999a | Виргинская сосна / южный красный дуб |
| 406 | #ed54dd | Сосна ладанная / лиственная древесина |
| 407 | #6792f0 | Сланцевая сосна / лиственная древесина |
| 409 | #82eb3e | Другая сосна/твердая древесина |
| 501 | #b8db98 | Дуб черешчатый / дуб черешчатый |
| 502 | #bccc4b | Каштановый дуб |
| 503 | #f22ab1 | Белый дуб / красный дуб / гикори |
| 504 | #f6e095 | Белый дуб |
| 505 | #77989d | Северный красный дуб |
| 506 | #718640 | Желтолистник / белый дуб / северный красный дуб |
| 507 | #9d4f8d | Сассафрас / хурма |
| 508 | #c376e4 | Ликвидамбар / желтый тополь |
| 509 | #7cb133 | дуб бур |
| 510 | #5fa7cc | Алый дуб |
| 511 | #9ae6e8 | Жёлтый тополь |
| 512 | #def3b1 | Черный орех |
| 513 | #b88bf2 | Черная акация |
| 514 | #a5f031 | южный кустарниковый дуб |
| 515 | #eeafa3 | Каштановый дуб / черный дуб / алый дуб |
| 516 | #9bd763 | Вишня / белый ясень / желтый тополь |
| 517 | #b838ee | Вяз / ясень / черная акация |
| 519 | #e88fbb | Красный клен / дуб |
| 520 | #cce5b9 | Смешанные лиственные леса на возвышенностях |
| 601 | #ed8a9c | Болотный каштановый дуб / дуб черешчатый |
| 602 | #c8ed2d | Лимонник / дуб Наттолла / ивовый дуб |
| 605 | #f0bd53 | Дуб черешчатый / водяной гикори |
| 606 | #60dad1 | Атлантический белый кедр |
| 607 | #c790c1 | Болдкистер / водяной тупело |
| 608 | #54c7ef | Свитбей / болотный тупело / красный клен |
| 609 | #8e6a31 | болотный кипарис / кипарис прудовый |
| 701 | #cecceb | Черный ясень / Американский вяз / Красный клен |
| 702 | #b1bef2 | Речная береза / платан |
| 703 | #f077ef | Коттонвуд |
| 704 | #969aca | Ива |
| 705 | #c4ec84 | платан / пекан / американский вяз |
| 706 | #efadec | Сахарная ягода / каркас / вяз / зеленая ясень |
| 707 | #da23cf | Клён серебристый / Американский вяз |
| 708 | #e4c3c0 | Красный клен / низинная местность |
| 709 | #bf90e1 | тополь / ива |
| 722 | #52f3eb | Орегонский ясень |
| 801 | #a2c9eb | Сахарный клен / бук / желтая береза |
| 802 | #3ff451 | Черная вишня |
| 805 | #6ab7f2 | Твердый клен / липа |
| 809 | #b3714c | Красный клён / высокогорный |
| 901 | #d28f25 | Аспен |
| 902 | #f59550 | бумажная береза |
| 903 | #dd82c7 | Серая береза |
| 904 | #c5f2a0 | бальзамический тополь |
| 905 | #e3f2e7 | Вишня на булавке |
| 911 | #b2c2b1 | Красная ольха |
| 912 | #4ff389 | Клен крупнолистный |
| 921 | #8772e8 | Серая сосна |
| 922 | #bb24a1 | Калифорнийский чёрный дуб |
| 923 | #c7f7cd | Орегонский белый дуб |
| 924 | #8fc3c6 | Голубой дуб |
| 931 | #f13896 | вечнозелёный дуб прибрежный |
| 933 | #efe92f | Живой дуб в каньоне |
| 934 | #6c48ae | Внутренний дуб |
| 935 | #b3e8cd | Калифорнийский белый дуб (долинный дуб) |
| 941 | #e8a882 | Таноак |
| 942 | #b3e0f0 | Калифорнийский лавр |
| 943 | #6a48de | Гигантский каштан |
| 961 | #c3ab6e | Тихоокеанская мадрона |
| 962 | #f5f169 | Другие породы древесины |
| 971 | #f3c66f | Лиственный дубовый лес |
| 972 | #4ecb89 | Вечнозеленый дубовый лес |
| 973 | #60b0c2 | Мескитовый лес |
| 974 | #76e45f | Лесной массив из церкокарпуса (горного кустарника). |
| 975 | #b3c5ce | Межгорный кленовый лес |
| 976 | #ee73af | Различные лиственные породы деревьев в лесной зоне |
| 982 | #9473b4 | Мангровые заросли |
| 983 | #80d9a8 | Пальмы |
| 991 | #e6a25e | Павловния |
| 992 | #f8f3b7 | Мелалеука |
| 995 | #e67774 | Другие экзотические породы древесины |
| 999 | #d5cc36 | Не в наличии |
Таблица классов STDSZCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 1 | #38a800 | Крупный диаметр — это участки с общей плотностью посадки не менее 10 (базовые 100); где более 50 процентов посадки приходится на деревья среднего и крупного диаметра; и где плотность посадки деревьев крупного диаметра равна или превышает плотность посадки деревьев среднего диаметра. |
| 2 | #ffff00 | Средний диаметр — это участки с общей плотностью посадки не менее 10 (базовые 100); где более 50 процентов посадки приходится на деревья среднего и большого диаметра; и где плотность посадки деревьев большого диаметра меньше, чем плотность посадки деревьев среднего диаметра. |
| 3 | #feba12 | Малый диаметр – участки с общей плотностью посадки не менее 10 (базовая стоимость 100), на которых не менее 50 процентов посадки составляют деревья малого диаметра. |
| 5 | #c62363 | Не заселённые лесные угодья — лесные массивы, где стоимость всего живого поголовья составляет менее 10. |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Имя | Тип | Описание |
|---|---|---|
| год | ИНТ | Год выпуска продукта. |
| landfire_ver | НИТЬ | Версия Landfire использовалась в качестве эталонных и целевых данных для импутации. |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Лесная служба Министерства сельского хозяйства США не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, включая гарантии товарной пригодности и пригодности для конкретной цели, а также не несет никакой юридической ответственности за точность, надежность, полноту или полезность этих геопространственных данных, а также за ненадлежащее или неправильное использование этих геопространственных данных. Эти геопространственные данные и связанные с ними карты или графические изображения не являются юридическими документами и не предназначены для использования в качестве таковых. Данные и карты не могут быть использованы для определения права собственности, правового описания или границ, юридической юрисдикции или ограничений, которые могут действовать на государственных или частных землях. Природные опасности могут быть или не быть отображены на данных и картах, и землепользователям следует проявлять должную осторожность. Данные являются динамическими и могут изменяться со временем. Пользователь несет ответственность за проверку ограничений геопространственных данных и за их использование в соответствии с ними.
Эти данные были собраны при финансовой поддержке правительства США и могут быть использованы без дополнительных разрешений или платы. При использовании этих данных в публикации, презентации или другом исследовательском продукте, пожалуйста, укажите соответствующую ссылку.
Цитаты
Райли, Карин Л.; Гренфелл, Исаак К.; Финни, Марк А.; Шоу, Джон Д. 2021. TreeMap 2016: Модель лесов континентальной части Соединенных Штатов на уровне отдельных деревьев примерно в 2016 году. Форт-Коллинз, Колорадо: Архив исследовательских данных Лесной службы. https://doi.org/10.2737/RDS-2021-0074.
Исследуйте мир с помощью Earth Engine.
Редактор кода (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);