- Доступность набора данных
- 2016-01-01T00:00:00Z–2017-01-01T00:00:00Z
- Поставщик набора данных
- Центр геопространственных технологий и приложений (GTAC) Лесной службы США (USFS)
- Теги
Описание
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. В нем содержится подробная пространственная информация о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод на всей лесной территории континентальной части США в 2016 году.
TreeMap v2016 содержит одно изображение – сеточную карту лесов континентальной части США по состоянию на 2016 год с 22 слоями и разрешением 30 x 30 м. Каждый слой представляет собой атрибут, полученный из выбранных данных FIA (и один слой, представляющий идентификатор TreeMap). Примеры атрибутов: тип леса, процент покрытия кроны, запас живых деревьев, биомасса живых/мертвых деревьев и углерод в живых/мертвых деревьях.
Продукты TreeMap являются результатом работы алгоритма машинного обучения случайного леса, который назначает наиболее похожий участок Forest Inventory Analysis (FIA) каждому пикселю входных данных LANDFIRE с сеткой. Цель состоит в том, чтобы объединить подробные, но пространственно разреженные данные FIA с менее подробными, но пространственно полными данными LANDFIRE для получения более точных оценок характеристик лесов в различных масштабах. TreeMap используется как в частном, так и в государственном секторе для планирования обработки топлива, картирования опасности зацепов и оценки наземных углеродных ресурсов.
TreeMap отличается от других продуктов, содержащих данные о лесной растительности, тем, что предоставляет идентификатор участка FIA для каждого пикселя, тогда как другие наборы данных содержат характеристики леса, такие как площадь поперечного сечения стволов живых деревьев (например, Ohmann and Gregory 2002; Pierce Jr et al. 2009; Wilson, Lister, and Riemann 2012). Идентификатор участка FIA можно связать 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 нарушения в качестве переменной отклика, что повышает точность 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 ствола и 87,4 % для нарушений.
Дополнительные ресурсы
Подробную информацию о методах и оценке точности можно найти в публикации TreeMap 2016.
TreeMap 2016 Data Explorer – это веб-версия приложения, которое позволяет пользователям просматривать и скачивать данные атрибутов TreeMap.
Архив данных исследования TreeMap, где можно скачать полный набор данных, метаданные и сопроводительные документы.
TreeMap Raster Data Gateway – скачивание данных атрибутов TreeMap, метаданные и справочные документы.
Если у вас есть вопросы или вам нужны определенные данные, напишите на адрес sm.fs.treemaphelp@usda.gov.
Анализ лесного инвентаря. 2022a. Forest Inventory Analysis DataMart. Forest Inventory Analysis DataMart FIADB_1.9.0. 2022. https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html.
Ohmann, Janet L and Matthew J Gregory. 2002. Predictive Mapping of Forest Composition and Structure with Direct Gradient Analysis and Nearest- Neighbor Imputation in Coastal Oregon, USA. Канада J. Для. Res. 32:725-741. doi: 10.1139/X02-011.
Pierce, Kenneth B Jr, Janet L Ohmann, Michael C Wimberly, Matthew J Gregory, and Jeremy S Fried. 2009. Mapping Wildland Fuels and Forest Structure for Land Management: A Comparison of Nearest Neighbor Imputation and Other Methods. Канада J. Для. Res. 39: 1901-1916. doi:10.1139/X09-102.
Wilson, B Tyler, Andrew J Lister, and Rachel I Riemann. 2012 г. A Nearest-Neighbor Imputation Approach to Mapping Tree Species over Large Areas Using Forest Inventory Plots and Moderate Resolution Raster Data. Forest Ecol. Управление 271:182-198. doi: 10.1016/j. foreco.2012.02.002.
Диапазоны частот
Диапазоны частот
Размер пикселя: 30 метров (все диапазоны)
| Название | Единицы | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|
ALSTK |
% | 30 метров | Посадка живых деревьев. Сумма значений процента запаса всех живых деревьев в состоянии. |
BALIVE |
кв. фт/акр | 30 метров | Площадь поперечного сечения стволов живых деревьев. Площадь поперечного сечения ствола в квадратных футах на акр всех живых деревьев с диаметром ствола на высоте груди или диаметром у корневой шейки не менее 1,0 дюйма, отобранных в соответствии с условием. |
CANOPYPCT |
% | 30 метров | Live Canopy Cover. На основе данных Forest Vegetation Simulator. |
CARBON_D |
тонн/акр | 30 метров | Углерод, сухостой. 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)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
CARBON_DWN |
тонн/акр | 30 метров | Углерод, вниз, мертвый. Углерод (тонн на акр) в древесных материалах диаметром более 3 дюймов на земле, а также в пнях и их корнях диаметром более 3 дюймов. Оценка основана на моделях, учитывающих географический регион, тип леса и плотность углерода в живых деревьях (Smith and Heath 2008). |
CARBON_L |
тонн/акр | 30 метров | Carbon, Live Above Ground. Рассчитывается по следующему запросу 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 |
тонн/акр | 30 метров | Биомасса сухих стоящих мертвых деревьев, надземная. Рассчитывается 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 |
тонн/акр | 30 метров | Сухая биомасса живых деревьев, надземная. Рассчитывается по следующему запросу 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 |
30 метров | Код класса размера древостоя. Классификация преобладающего (на основе запаса) класса диаметра живых деревьев в пределах состояния, присвоенная на месте. |
|
FLDTYPCD |
30 метров | Код типа леса. Код, указывающий на тип леса, присвоенный полевой бригадой на основе видов деревьев или групп видов, составляющих большую часть всех живых насаждений. Полевая бригада оценивает тип леса на основе акра лесных угодий вокруг участка, а также видов, отобранных в соответствии с условиями. |
|
FORTYPCD |
30 метров | Algorithm Forest Type Code – тип леса, используемый для создания отчетов. В основном он определяется с помощью компьютерного алгоритма, за исключением случаев, когда менее 25 % участка соответствует определенному состоянию леса, или некоторых других ситуаций. |
|
GSSTK |
% | 30 метров | Growing-Stock Stocking. Сумма значений процента запаса всех деревьев растущего запаса в условии. |
QMD_RMRS |
дюйм. | 30 метров | Среднеквадратичный диаметр деревьев в древостое. Rocky Mountain Research Station. Среднеквадратичный диаметр или диаметр дерева со средней площадью поперечного сечения ствола на высоте груди. На основе живых деревьев с диаметром на высоте груди или диаметром у корневой шейки не менее 1,0 дюйма. Собирается только определенными подразделениями FIA. |
SDIPCT_RMRS |
% | 30 метров | Индекс плотности древостоя. Rocky Mountain Research Station. Относительная мера плотности древостоя для живых деревьев (≥1,0 дюйма d.b.h./d.r.c.) в данном состоянии, выраженная в процентах от максимального индекса плотности древостоя (SDI). Собирается только определенными подразделениями FIA. |
STANDHT |
фут. | 30 метров | Высота доминирующих деревьев. На основе данных Forest Vegetation Simulator. |
STDSZCD |
30 метров | Код класса размера древостоя по алгоритму – классификация преобладающего (на основе запаса) класса диаметра живых деревьев в пределах состояния, назначенного с помощью алгоритма. |
|
TPA_DEAD |
количество/акр | 30 метров | Мертвые деревья на акр. Количество мертвых стоящих деревьев на акр (диаметр >= 12,7 см). 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 | 30 метров | Живые деревья на акр. Количество живых деревьев на акр (диаметр > 1 дюйма). Рассчитывается по следующему запросу FIA: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1)) |
Value |
30 метров | Необработанные значения набора данных идентификатора TreeMap. Этот набор данных полезен для просмотра пространственных группировок отдельных смоделированных значений участков. |
|
VOLBFNET_L |
sawlog-board-ft/acre | 30 метров | Объем, живой (правило журнала: Int’l ¼ inch). Рассчитывается по следующему запросу FIA: Sum VOLBFNET * TPA_UNADJ WHERE (((TREE.TREECLCD)=2) AND ((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
VOLCFNET_D |
куб. фт/акр | 30 метров | Объем, сухостой. Рассчитывается по следующему запросу 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. фт/акр | 30 метров | Громкость, сейчас идет. Рассчитывается по следующему запросу FIA: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
Таблица классов FLDSZCD
| Значение | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | Не засаженные деревьями – соответствуют определению доступной земли и одному из следующих условий: 1) менее 10 % засажено деревьями, саженцами и молодыми деревьями, не классифицированными как покровные деревья; 2) для нескольких видов лесных угодий, где стандарты засаживания недоступны, менее 10 % полога деревьев, саженцев и молодых деревьев. |
| 1 | #feba12 | ≤4,9 дюйма (ростки/саженцы). По меньшей мере 10 % площади занято деревьями, саженцами и молодыми деревьями (или 10 % площади покрыто кронами, если стандарты плотности посадки недоступны), и по меньшей мере 2/3 площади крон приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди/у корневой шейки менее 5,0 дюйма. |
| 2 | #ffff00 | 5,0–8,9 дюйма (мягкая древесина)/ 5,0–10,9 дюйма (твердая древесина). Полнота насаждения не менее 10 % (или доля тени от деревьев не менее 10 %, если стандарты полноты насаждения недоступны) для деревьев, проростков и саженцев. Не менее трети доли тени от деревьев приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди или диаметром у корневой шейки более 12,7 см. Большинство доли тени от деревьев приходится на хвойные деревья с диаметром ствола 12,7–22,6 см и/или лиственные деревья с диаметром ствола на высоте груди 12,7–27,7 см и/или лесные деревья с диаметром у корневой шейки 12,7–22,6 см. |
| 3 | #38a800 | 9,0–19,9 дюйма (хвойные породы)/ 11,0–19,9 дюйма (лиственные породы). Полнота насаждения не менее 10 % (или доля тени от деревьев не менее 10 %, если стандарты полноты насаждения недоступны) для деревьев, проростков и саженцев. Не менее трети доли тени от деревьев приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди или диаметром у корневой шейки более 12,7 см. Большая часть доли тени от деревьев приходится на хвойные деревья с диаметром ствола 22,86–50,54 см и/или лиственные деревья с диаметром ствола на высоте груди 27,94–50,54 см и/или лесные деревья с диаметром у корневой шейки 22,86–50,54 см. |
| 4 | #73dfff | 20,0–39,9 дюйма. По меньшей мере 10 % запаса древесины (или 10 % площади тени от деревьев, если стандарты запаса древесины недоступны) в деревьях, проростках и саженцах; по меньшей мере треть площади тени от деревьев приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди/диаметром у корневой шейки более 12,7 см, а большая часть площади тени от деревьев приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди 50,8–101,3 см. |
| 5 | #5c09fc | 40,0+ дюйма. Полнота древостоя не менее 10 % (или доля тени от деревьев не менее 10 %, если стандарты полноты древостоя недоступны) для деревьев, проростков и саженцев. Не менее трети доли тени от деревьев приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди или у корневой шейки более 12,7 см, а большая часть доли тени от деревьев приходится на деревья с диаметром ствола на высоте груди не менее 101,6 см. |
Таблица классов FLDTYPCD
| Значение | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Сосна Банкса |
| 102 | #c765ec | Сосна красная |
| 103 | #efdbcc | Сосна веймутова |
| 104 | #a8a9f2 | Сосна веймутова/тсуга канадская |
| 105 | #d0ce83 | Тсуга канадская |
| 121 | #47d0b6 | Пихта бальзамическая |
| 122 | #9d86a6 | Ель канадская |
| 123 | #a5f77a | Ель красная |
| 124 | #dcf4d9 | Ель красная/пихта бальзамическая |
| 125 | #64e1f7 | Ель чёрная |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Туя западная |
| 128 | #87cc75 | Пихта Фразера |
| 141 | #84d7eb | Болотная сосна |
| 142 | #ef4677 | Сосна Эллиота |
| 161 | #97f2ad | Сосна ладанная |
| 162 | #d45549 | Сосна короткохвойная |
| 163 | #63f3ac | Сосна виргинская |
| 164 | #f58de4 | Сосна песчаная |
| 165 | #e9c991 | Сосна колючая |
| 166 | #ddbef2 | Сосна болотная |
| 167 | #bba847 | Сосна жесткая |
| 171 | #95eacd | Можжевельник виргинский |
| 182 | #a6827b | Можжевельник скальный |
| 184 | #bca28a | Можжевеловый лес |
| 185 | #cff3f4 | Сосново-можжевеловый лес |
| 201 | #c1ded5 | Псевдотсуга |
| 202 | #948ee9 | кипарисовик Лавсона |
| 221 | #d0ef5b | Желтая сосна |
| 222 | #e29af0 | Калоцедрус |
| 224 | #c34bc3 | Сосна Ламберта |
| 225 | #e6acb8 | Сосна Жеффрея |
| 226 | #ea3b34 | Сосна Культера |
| 241 | #724353 | Западная белая сосна |
| 261 | #f2c7a0 | Пихта одноцветная |
| 262 | #6ab27f | Пихта великолепная |
| 263 | #f1f3d3 | Пихта благородная |
| 264 | #ea5aba | Пихта миловидная |
| 265 | #edc7e1 | ель Энгельмана |
| 266 | #4965e2 | Ель Энгельмана/пихта субальпийская |
| 267 | #a0f4c4 | Пихта великая |
| 268 | #5697de | Пихта субальпийская |
| 269 | #5defc4 | Голубая ель |
| 270 | #e8f384 | Тсуга горная |
| 271 | #cc63bd | Кипарисовик нутканский |
| 281 | #e16f3d | Сосна скрученная широкохвойная |
| 301 | #f5da68 | Тсуга западная |
| 304 | #a63bcf | Туя складчатая |
| 305 | #51d0dd | Ель ситхинская |
| 321 | #6bc5b6 | Лиственница западная |
| 341 | #f2f4a5 | Красное дерево |
| 361 | #576abe | Сосна бугорчатая |
| 362 | #b56f7c | Сосна белая юго-западная |
| 365 | #dca5ca | Сосна Бальфура/сосна остистая |
| 366 | #67eff4 | Сосна гибкая |
| 367 | #ca5483 | Сосна белокорая |
| 368 | #a8bf86 | Различные западные хвойные породы |
| 369 | #aff6e9 | Можжевельник западный |
| 371 | #a53394 | Смешанный хвойный лес Калифорнии |
| 381 | #e9e2eb | Сосна обыкновенная |
| 383 | #d0cfad | Другие экзотические хвойные породы |
| 384 | #eee1b3 | Ель обыкновенная |
| 385 | #e4db79 | Интродуцированная лиственница |
| 401 | #ec42f6 | Сосна веймутова / дуб красный / ясень американский |
| 402 | #7e9f81 | Можжевельник виргинский/древесина твердых пород |
| 403 | #4a7196 | Сосна болотная/дуб |
| 404 | #5cd76e | Короткохвойная сосна/дуб |
| 405 | #37999a | Сосна виргинская/дуб южный красный |
| 406 | #ed54dd | Ладанная сосна/древесина твердых пород |
| 407 | #6792f0 | Сосна Эллиота/лиственные породы |
| 409 | #82eb3e | Другие хвойные/лиственные породы |
| 501 | #b8db98 | Дуб звёздчатый/дуб чёрный |
| 502 | #bccc4b | Дуб каштановый |
| 503 | #f22ab1 | Белый дуб / красный дуб / пекан |
| 504 | #f6e095 | Белый дуб |
| 505 | #77989d | Дуб красный |
| 506 | #718640 | Тюльпанное дерево / белый дуб / северный красный дуб |
| 507 | #9d4f8d | Сассафрас/хурма |
| 508 | #c376e4 | Ликвидамбар смолоносный/тюльпанное дерево |
| 509 | #7cb133 | Дуб крупноплодный |
| 510 | #5fa7cc | Дуб шарлаховый |
| 511 | #9ae6e8 | Тюльпанное дерево |
| 512 | #def3b1 | Черный орех |
| 513 | #b88bf2 | Робиния ложноакациевая |
| 514 | #a5f031 | Дуб кустарниковый южный |
| 515 | #eeafa3 | Дуб каштановый/дуб бархатистый/дуб шарлаховый |
| 516 | #9bd763 | Вишня, белый ясень, тюльпанное дерево |
| 517 | #b838ee | Вяз, ясень, робиния |
| 519 | #e88fbb | Красный клен/дуб |
| 520 | #cce5b9 | Смешанные нагорные лиственные леса |
| 601 | #ed8a9c | Дуб каштановый болотный/дуб вишневокорый |
| 602 | #c8ed2d | Ликвидамбар смолоносный, дуб Наттолла, дуб иволистный |
| 605 | #f0bd53 | Дуб лировидный/кария водная |
| 606 | #60dad1 | Кипарисовик туевидный |
| 607 | #c790c1 | Болотный кипарис/нисса водная |
| 608 | #54c7ef | Магнолия виргинская/нисса лесная/клен красный |
| 609 | #8e6a31 | Таксодиум двурядный/таксодиум восходящий |
| 701 | #cecceb | Ясень черный / вяз американский / клен красный |
| 702 | #b1bef2 | Береза черная/платан |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Платан, пекан, вяз американский |
| 706 | #efadec | Каркас западный/каркас южный/вяз/ясень пенсильванский |
| 707 | #da23cf | Серебристый клен/американский вяз |
| 708 | #e4c3c0 | Красный клен/низина |
| 709 | #bf90e1 | Тополь/ива |
| 722 | #52f3eb | Ясень орегонский |
| 801 | #a2c9eb | Сахарный клен/бук/береза желтая |
| 802 | #3ff451 | Черешневый |
| 805 | #6ab7f2 | Клен сахарный/липа |
| 809 | #b3714c | Красный клен/нагорье |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Береза бумажная |
| 903 | #dd82c7 | Серая береза |
| 904 | #c5f2a0 | Тополь бальзамический |
| 905 | #e3f2e7 | Вишня пенсильванская |
| 911 | #b2c2b1 | Ольха красная |
| 912 | #4ff389 | Клен крупнолистный |
| 921 | #8772e8 | Серая сосна |
| 922 | #bb24a1 | Дуб калифорнийский |
| 923 | #c7f7cd | Дуб орегонский белый |
| 924 | #8fc3c6 | Синий дуб |
| 931 | #f13896 | Калифорнийский дуб |
| 933 | #efe92f | Дуб золоточешуйчатый |
| 934 | #6c48ae | Дуб виргинский |
| 935 | #b3e8cd | Калифорнийский белый дуб (долинный дуб) |
| 941 | #e8a882 | Литокарпус |
| 942 | #b3e0f0 | Калифорнийский лавр |
| 943 | #6a48de | Кастанопсис золотистолистный |
| 961 | #c3ab6e | Земляничное дерево Мензиса |
| 962 | #f5f169 | Другие лиственные породы |
| 971 | #f3c66f | Лиственный дубовый лес |
| 972 | #4ecb89 | Вечнозеленый дубовый лес |
| 973 | #60b0c2 | Мескитовый лес |
| 974 | #76e45f | Лес с церкокарпусом (горным кустарником) |
| 975 | #b3c5ce | Кленовый лес в межгорной котловине |
| 976 | #ee73af | Различные лиственные породы |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Пальмы |
| 995 | #e67774 | Другие экзотические лиственные породы |
Таблица классов FORTYPCD
| Значение | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Сосна Банкса |
| 102 | #c765ec | Сосна красная |
| 103 | #efdbcc | Сосна веймутова |
| 104 | #a8a9f2 | Сосна веймутова/тсуга канадская |
| 105 | #d0ce83 | Тсуга канадская |
| 121 | #47d0b6 | Пихта бальзамическая |
| 122 | #9d86a6 | Ель канадская |
| 123 | #a5f77a | Ель красная |
| 124 | #dcf4d9 | Ель красная/пихта бальзамическая |
| 125 | #64e1f7 | Ель чёрная |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Туя западная |
| 141 | #84d7eb | Болотная сосна |
| 142 | #ef4677 | Сосна Эллиота |
| 161 | #97f2ad | Сосна ладанная |
| 162 | #d45549 | Сосна короткохвойная |
| 163 | #63f3ac | Сосна виргинская |
| 164 | #f58de4 | Сосна песчаная |
| 165 | #e9c991 | Сосна колючая |
| 166 | #ddbef2 | Сосна болотная |
| 167 | #bba847 | Сосна жесткая |
| 171 | #95eacd | Можжевельник виргинский |
| 182 | #a6827b | Можжевельник скальный |
| 184 | #bca28a | Можжевеловый лес |
| 185 | #cff3f4 | Сосново-можжевеловый лес |
| 201 | #c1ded5 | Псевдотсуга |
| 202 | #948ee9 | кипарисовик Лавсона |
| 221 | #d0ef5b | Желтая сосна |
| 222 | #e29af0 | Калоцедрус |
| 224 | #c34bc3 | Сосна Ламберта |
| 225 | #e6acb8 | Сосна Жеффрея |
| 226 | #ea3b34 | Сосна Культера |
| 241 | #724353 | Западная белая сосна |
| 261 | #f2c7a0 | Пихта одноцветная |
| 262 | #6ab27f | Пихта великолепная |
| 263 | #f1f3d3 | Пихта благородная |
| 264 | #ea5aba | Пихта миловидная |
| 265 | #edc7e1 | ель Энгельмана |
| 266 | #4965e2 | Ель Энгельмана/пихта субальпийская |
| 267 | #a0f4c4 | Пихта великая |
| 268 | #5697de | Пихта субальпийская |
| 269 | #5defc4 | Голубая ель |
| 270 | #e8f384 | Тсуга горная |
| 271 | #cc63bd | Кипарисовик нутканский |
| 281 | #e16f3d | Сосна скрученная широкохвойная |
| 301 | #f5da68 | Тсуга западная |
| 304 | #a63bcf | Туя складчатая |
| 305 | #51d0dd | Ель ситхинская |
| 321 | #6bc5b6 | Лиственница западная |
| 341 | #f2f4a5 | Красное дерево |
| 361 | #576abe | Сосна бугорчатая |
| 362 | #b56f7c | Сосна белая юго-западная |
| 365 | #dca5ca | Сосна Бальфура/сосна остистая |
| 366 | #67eff4 | Сосна гибкая |
| 367 | #ca5483 | Сосна белокорая |
| 368 | #a8bf86 | Различные западные хвойные породы |
| 369 | #aff6e9 | Можжевельник западный |
| 371 | #a53394 | Смешанный хвойный лес Калифорнии |
| 381 | #e9e2eb | Сосна обыкновенная |
| 383 | #d0cfad | Другие экзотические хвойные породы |
| 384 | #eee1b3 | Ель обыкновенная |
| 385 | #e4db79 | Интродуцированная лиственница |
| 401 | #ec42f6 | Сосна веймутова / дуб красный / ясень американский |
| 402 | #7e9f81 | Можжевельник виргинский/древесина твердых пород |
| 403 | #4a7196 | Сосна болотная/дуб |
| 404 | #5cd76e | Короткохвойная сосна/дуб |
| 405 | #37999a | Сосна виргинская/дуб южный красный |
| 406 | #ed54dd | Ладанная сосна/древесина твердых пород |
| 407 | #6792f0 | Сосна Эллиота/лиственные породы |
| 409 | #82eb3e | Другие хвойные/лиственные породы |
| 501 | #b8db98 | Дуб звёздчатый/дуб чёрный |
| 502 | #bccc4b | Дуб каштановый |
| 503 | #f22ab1 | Белый дуб / красный дуб / пекан |
| 504 | #f6e095 | Белый дуб |
| 505 | #77989d | Дуб красный |
| 506 | #718640 | Тюльпанное дерево / белый дуб / северный красный дуб |
| 507 | #9d4f8d | Сассафрас/хурма |
| 508 | #c376e4 | Ликвидамбар смолоносный/тюльпанное дерево |
| 509 | #7cb133 | Дуб крупноплодный |
| 510 | #5fa7cc | Дуб шарлаховый |
| 511 | #9ae6e8 | Тюльпанное дерево |
| 512 | #def3b1 | Черный орех |
| 513 | #b88bf2 | Робиния ложноакациевая |
| 514 | #a5f031 | Дуб кустарниковый южный |
| 515 | #eeafa3 | Дуб каштановый/дуб бархатистый/дуб шарлаховый |
| 516 | #9bd763 | Вишня, белый ясень, тюльпанное дерево |
| 517 | #b838ee | Вяз, ясень, робиния |
| 519 | #e88fbb | Красный клен/дуб |
| 520 | #cce5b9 | Смешанные нагорные лиственные леса |
| 601 | #ed8a9c | Дуб каштановый болотный/дуб вишневокорый |
| 602 | #c8ed2d | Ликвидамбар смолоносный, дуб Наттолла, дуб иволистный |
| 605 | #f0bd53 | Дуб лировидный/кария водная |
| 606 | #60dad1 | Кипарисовик туевидный |
| 607 | #c790c1 | Болотный кипарис/нисса водная |
| 608 | #54c7ef | Магнолия виргинская/нисса лесная/клен красный |
| 609 | #8e6a31 | Таксодиум двурядный/таксодиум восходящий |
| 701 | #cecceb | Ясень черный / вяз американский / клен красный |
| 702 | #b1bef2 | Береза черная/платан |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Платан, пекан, вяз американский |
| 706 | #efadec | Каркас западный/каркас южный/вяз/ясень пенсильванский |
| 707 | #da23cf | Серебристый клен/американский вяз |
| 708 | #e4c3c0 | Красный клен/низина |
| 709 | #bf90e1 | Тополь/ива |
| 722 | #52f3eb | Ясень орегонский |
| 801 | #a2c9eb | Сахарный клен/бук/береза желтая |
| 802 | #3ff451 | Черешневый |
| 805 | #6ab7f2 | Клен сахарный/липа |
| 809 | #b3714c | Красный клен/нагорье |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Береза бумажная |
| 903 | #dd82c7 | Серая береза |
| 904 | #c5f2a0 | Тополь бальзамический |
| 905 | #e3f2e7 | Вишня пенсильванская |
| 911 | #b2c2b1 | Ольха красная |
| 912 | #4ff389 | Клен крупнолистный |
| 921 | #8772e8 | Серая сосна |
| 922 | #bb24a1 | Дуб калифорнийский |
| 923 | #c7f7cd | Дуб орегонский белый |
| 924 | #8fc3c6 | Синий дуб |
| 931 | #f13896 | Калифорнийский дуб |
| 933 | #efe92f | Дуб золоточешуйчатый |
| 934 | #6c48ae | Дуб виргинский |
| 935 | #b3e8cd | Калифорнийский белый дуб (долинный дуб) |
| 941 | #e8a882 | Литокарпус |
| 942 | #b3e0f0 | Калифорнийский лавр |
| 943 | #6a48de | Кастанопсис золотистолистный |
| 961 | #c3ab6e | Земляничное дерево Мензиса |
| 962 | #f5f169 | Другие лиственные породы |
| 971 | #f3c66f | Лиственный дубовый лес |
| 972 | #4ecb89 | Вечнозеленый дубовый лес |
| 973 | #60b0c2 | Мескитовый лес |
| 974 | #76e45f | Лес с церкокарпусом (горным кустарником) |
| 975 | #b3c5ce | Кленовый лес в межгорной котловине |
| 976 | #ee73af | Различные лиственные породы |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Пальмы |
| 991 | #e6a25e | Павловния |
| 992 | #f8f3b7 | Melaleuca |
| 995 | #e67774 | Другие экзотические лиственные породы |
| 999 | #d5cc36 | Нет в наличии |
Таблица классов STDSZCD
| Значение | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 1 | #38a800 | Большой диаметр – насаждения с общей плотностью живых деревьев не менее 10 (база 100), где более 50 % плотности приходится на деревья среднего и большого диаметра, а плотность деревьев большого диаметра равна или превышает плотность деревьев среднего диаметра. |
| 2 | #ffff00 | Средний диаметр – насаждения с общей плотностью живых деревьев не менее 10 (база 100); более 50 % плотности приходится на деревья среднего и большого диаметра; плотность деревьев большого диаметра меньше плотности деревьев среднего диаметра. |
| 3 | #feba12 | Малый диаметр – насаждения с общей плотностью не менее 10 (база 100), в которых не менее 50 % деревьев имеют малый диаметр. |
| 5 | #c62363 | Не засаженная лесом территория – лесной массив, в котором значение всех живых насаждений меньше 10. |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Название | Тип | Описание |
|---|---|---|
| год | ПЕР | Год выпуска товара. |
| landfire_ver | STRING | Версия Landfire, используемая в качестве эталонных и целевых данных для вменения. |
Условия использования
Условия использования
Лесная служба Министерства сельского хозяйства США не дает никаких явных или подразумеваемых гарантий, в том числе касательно товарной пригодности или пригодности для определенных целей, и не несет юридической ответственности за точность, надежность, полноту или полезность этих геопространственных данных, а также за их ненадлежащее или неправильное использование. Эти геопространственные данные и связанные с ними карты или графические материалы не являются юридическими документами и не предназначены для использования в качестве таковых. Данные и карты не могут использоваться для определения права собственности, юридических описаний или границ, юрисдикции или ограничений, которые могут действовать на государственных или частных землях. На картах и в данных могут быть не указаны природные опасности, поэтому пользователям следует соблюдать осторожность. Данные динамичны и могут меняться со временем. Пользователь должен самостоятельно проверить ограничения геопространственных данных и использовать их соответствующим образом.
Эти данные были собраны на средства правительства США и могут использоваться без дополнительных разрешений и платы. Если вы используете эти данные в публикации, презентации или другом исследовательском продукте, укажите соответствующую цитату.
Библиографические ссылки
Riley, Karin L.; Grenfell, Isaac C.; Finney, Mark A.; Shaw, John D. 2021 г. TreeMap 2016: модель лесов на территории США по состоянию на 2016 год. Форт-Коллинс, Колорадо: Архив исследовательских данных Лесной службы США. https://doi.org/10.2737/RDS-2021-0074.
Исследуйте 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);