- Доступность набора данных
- 2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
- Поставщик наборов данных
- Геопространственное управление Центра полевых услуг и инноваций Лесной службы Министерства сельского хозяйства США (USFS) (FSIC-GO)
- Теги
Описание
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории США в 2020 году.
TreeMap v2020 содержит 22-канальные карты с разрешением 30 x 30 м и координатной сеткой для каждой изучаемой территории, охватывающие лесные массивы США по состоянию на 2020 год. Каждая полоса представляет собой атрибут, полученный из данных анализа инвентаризации лесов (FIA) (а одна полоса представляет идентификатор TreeMap). Примеры атрибутов включают тип леса, процент сомкнутости полога, запас живых деревьев, биомассу живых/мертвых деревьев и содержание углерода в живых/мертвых деревьях.
Продукты TreeMap являются результатом работы алгоритма машинного обучения случайного леса, который присваивает наиболее схожий график FIA каждому пикселю входных данных LANDFIRE с сеткой. Цель состоит в том, чтобы объединить 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 зацепов и оценка запасов наземного углерода.
TreeMap отличается от других импутированных данных о лесной растительности тем, что предоставляет идентификатор участка FIA для каждого пикселя, в то время как другие наборы данных предоставляют характеристики леса, такие как площадь живого сечения (например, Ohmann и Gregory, 2002; Pierce Jr и др., 2009; Wilson, Lister и Riemann, 2012). Идентификатор участка FIA может быть связан с сотнями переменных и атрибутов, зарегистрированных для каждого дерева и участка в FIA DataMart, общедоступном репозитории FIA с информацией о участках (Forest Inventory Analysis, 2022a).
Представленный здесь набор данных TreeMap 2020 CONUS обновляет набор данных TreeMap 2016 с учетом условий ландшафта примерно 2020 года и обновляет методы следующим образом: 1) использование другого набора климатических переменных при вменении и 2) улучшение назначений видового состава для предотвращения вменения участков в области, где их существующий тип растительности отсутствовал, проблема, которая затрагивала небольшое количество пикселей в предыдущих версиях TreeMap.
Карта TreeMap v2020 была создана с использованием методов, описанных в работе Райли и др. (2022) , но отличается от TreeMap v2016 тем, что: 1) климатические переменные были получены из DayMet и включали осадки, коротковолновую радиацию, эквивалент влажности почвы, максимальную и минимальную температуру, давление пара и дефицит давления пара; и 2) участки, доступные для импутации в каждой зоне LANDFIRE, были ограничены участками с видами деревьев, которые присутствовали либо на участках, находящихся в зоне LANDFIRE, либо в зонах, непосредственно граничащих с ней, в соответствии с участками FIA, расположенными внутри зоны. Это сократило не только количество участков с существующим типом растительности, отсутствующим в зоне, но и количество участков с деревьями за пределами их наблюдаемого ареала.
Результаты показали хорошее соответствие между целевыми данными LANDFIRE и импутированными данными по участку, с общим внутриклассовым совпадением 94,3% для лесного покрова, 99,0% для высоты леса, 95,6% для группы растительности и 95,5% для кода нарушения. Из 69 800 однофакторных участков FIA, доступных Random Forest, 64 745 (92,7%) были использованы для импутации 2 687 805 994 лесных пикселей.
Другие винтажные модели TreeMap можно найти здесь:
Дополнительные ресурсы
Более подробную информацию о методах и оценке точности см. в публикации TreeMap 2016 года .
TreeMap Data Explorer — это веб-приложение, предоставляющее пользователям возможность просматривать и загружать данные атрибутов TreeMap.
Посетите архив исследовательских данных TreeMap для загрузки полного набора данных, метаданных и сопроводительных документов.
Посетите TreeMap Raster Data Gateway для загрузки данных атрибутов TreeMap, метаданных и сопроводительной документации.
Более подробную информацию об атрибутах, включенных в TreeMap 2020, см. в Руководстве по базе данных FIA версии 9.3.
В издании Treemap 2016 года отражены ландшафтные условия лесов США по состоянию на 2016 год.
В издании Treemap 2022 года отражены ландшафтные условия лесов США по состоянию на 2022 год.
По любым вопросам или запросам конкретных данных обращайтесь по адресу sm.fs.treemaphelp@usda.gov .
Группы
Размер пикселя
30 метров
Группы
| Имя | Единицы | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|
ALSTK | % | метров | Запас всех живых деревьев. Суммарный процент запаса всех живых деревьев в заданном состоянии. |
BALIVE | фут^2/акр | метров | Площадь основания ствола живого дерева. Площадь основания в квадратных футах на акр всех живых деревьев с диаметром ≥1,0 дюйма (dbh/drc), отобранных в данном состоянии. |
CANOPYPCT | % | метров | Живой полог леса. Создан на основе симулятора лесной растительности. |
CARBON_D | тонн/акр | метров | Углерод, мёртвый. Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Сумма (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) / 2 /2000*TPA_UNADJ, где (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
CARBON_DWN | тонн/акр | метров | Углерод отмерших деревьев. Углерод (тонн на акр) древесного материала диаметром более 7,5 см на земле, а также пней и их корней диаметром более 7,5 см. Рассчитано с помощью моделей, основанных на географическом районе, типе леса и плотности углерода живых деревьев (Smith and Heath, 2008). |
CARBON_L | тонн/акр | метров | Углерод, живая надземная часть. Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Сумма (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) / 2 /2000*TPA_UNADJ, где (((COND.COND_STATUS_CD)=1) и ((TREE.STATUSCD)=1)) |
DRYBIO_D | тонн/акр | метров | Биомасса сухостоящих деревьев над землей. Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Сумма (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) /2000*TPA_UNADJ, где (((COND.COND_STATUS_CD)=1) И ((TREE.STATUSCD)=2) И ((TREE.DIA)>=5) И ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
DRYBIO_L | тонн/акр | метров | Сухая биомасса живых деревьев над землей. Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Сумма (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) /2000*TPA_UNADJ, где (((COND.COND_STATUS_CD)=1) и ((TREE.STATUSCD)=1)) |
FLDSZCD | метров | Полевой код класса толщины насаждения — присвоенная в полевых условиях классификация преобладающего (на основе плотности посадки) класса толщины живых деревьев в пределах данного состояния. | |
FLDTYPCD | метров | Полевой код типа леса — код, указывающий тип леса, присваиваемый полевой бригадой на основе вида или группы видов деревьев, составляющих совокупность всех видов живого скота. Полевая бригада оценивает тип леса, исходя из площади лесных угодий вокруг участка, а также из видов, отобранных для данного состояния. | |
FORTYPCD | метров | Код типа леса, используемый в отчётности. Он определяется преимущественно с помощью компьютерного алгоритма, за исключением случаев, когда менее 25% пробной площади соответствуют определённому лесному состоянию, а также в некоторых других случаях. | |
GSSTK | % | метров | Запас древостоя. Сумма значений процента запаса всех деревьев древостоя в данном состоянии. |
QMD | в | метров | Среднеквадратичный диаметр насаждения. Среднеквадратичный диаметр, или диаметр дерева со средней площадью основания, в зависимости от состояния. Рассчитан для живых деревьев с диаметром ствола ≥ 1,0 дюйма (dbh/drc). |
SDIsum | Безразмерный | метров | Сумма индексов плотности насаждений. Индекс плотности насаждений (SDI). Относительная мера плотности насаждений для живых деревьев (больше или равна 1,0 дюйма на высоте груди/сухой древесине) в данном состоянии, выражаемая как сумма индексов максимальной плотности насаждений (SDI). |
STANDHT | футы | метров | Высота доминирующих деревьев. Получено из симулятора лесной растительности. |
STDSZCD | метров | Алгоритм кодирования класса толщины древостоя — классификация преобладающего (на основе запаса) класса диаметра живых деревьев в пределах состояния, назначенного с помощью алгоритма. | |
TPA_DEAD | количество/акр | метров | Количество погибших деревьев на акр. Количество погибших деревьев на акр (DIA >= 5 дюймов). Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Сумма TREE.TPA_UNADJ, где (((COND.COND_STATUS_CD)=1) и ((TREE.STATUSCD)=2) и ((TREE.DIA)>=5) и ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
TPA_LIVE | количество/акр | метров | Живых деревьев на акр. Количество живых деревьев на акр (DIA > 1 дюйма). Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: Сумма TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1)) |
TM_ID | Безразмерный | метров | Необработанные значения набора данных идентификатора TreeMap. Этот набор данных полезен для просмотра пространственных группировок отдельных смоделированных значений участков. |
VOLBFNET_L | пиловочник-доска-футы/акр | метров | Объём, текущий (правило логарифма: 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 | фут^3/акр | метров | Объем, мёртвый. Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: сумма VOLCFNET*TPA_UNADJ, где (((COND.COND_STATUS_CD)=1) и ((TREE.STATUSCD)=2) и ((TREE.DIA)>=5) и ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
VOLCFNET_L | фут^3/акр | метров | Объём, текущий. Рассчитывается с помощью следующего запроса FIA: сумма VOLCFNET*TPA_UNADJ, где (((COND.COND_STATUS_CD)=1) и ((TREE.STATUSCD)=1)) |
Таблица классов FLDSZCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | Незалесенный — земля, соответствующая определению доступной земли, и применимо одно из следующих условий: (1) менее 10 процентов занято деревьями, сеянцами и саженцами и не классифицируется как покровные деревья, или (2) для нескольких лесных пород, для которых отсутствуют стандарты запаса, менее 10 процентов сомкнутости полога деревьев, сеянцев и саженцев. |
| 1 | #feba12 | ≤4,9 дюйма (саженцы/саженцы). Не менее 10% плотности посадки (или 10% покрытия пологом, если нормативы плотности посадки отсутствуют) у деревьев, сеянцев и саженцев, и не менее 2/3 покрытия пологом у деревьев с диаметром ствола менее 5 дюймов (dbh/drc). |
| 2 | #ffff00 | 5,0–8,9 дюйма (мягкие породы)/5,0–10,9 дюйма (лиственные породы). Не менее 10% сомкнутости (или 10% сомкнутости полога, если нормативы сомкнутости отсутствуют) деревьев, сеянцев и саженцев; не менее одной трети сомкнутости полога приходится на деревья диаметром более 5,0 дюймов (dbh/drc), а основная часть сомкнутости полога приходится на хвойные породы диаметром 5,0–8,9 дюйма и/или лиственные породы диаметром 5,0–10,9 дюйма (dbh) и/или лесные деревья диаметром 5,0–8,9 дюйма (drc). |
| 3 | #38a800 | 9,0–19,9 дюйма (мягкие породы)/ 11,0–19,9 дюйма (лиственные породы). Не менее 10% сомкнутости (или 10% сомкнутости полога, если нормативы сомкнутости отсутствуют) у деревьев, сеянцев и молодых деревцев; не менее одной трети сомкнутости полога приходится на деревья диаметром более 5,0 дюймов (dbh/drc), а основная часть сомкнутости полога приходится на хвойные породы диаметром 9,0–19,9 дюйма и/или лиственные породы диаметром от 11,0 до 19,9 дюйма (dbh) и/или лесные деревья диаметром 9,0–19,9 дюйма (dbh). |
| 4 | #73dfff | 20,0–39,9 дюйма. Не менее 10% сомкнутости (или 10% сомкнутости полога, если нормативы сомкнутости отсутствуют) у деревьев, сеянцев и саженцев; не менее одной трети сомкнутости полога приходится на деревья с диаметром ствола более 5,0 дюймов (dbh/drc), а основная часть сомкнутости полога приходится на деревья с диаметром ствола 20,0–39,9 дюймов (dbh). |
| 5 | #5c09fc | 40,0+ дюймов. Не менее 10% сомкнутости (или 10% сомкнутости полога, если нормативы сомкнутости отсутствуют) деревьев, сеянцев и саженцев; не менее одной трети сомкнутости полога приходится на деревья с диаметром ствола на высоте более 5,0 дюймов (dbh/drc), а основная часть сомкнутости полога приходится на деревья с диаметром ствола на высоте более 40,0 дюймов (dbh или равным). |
Таблица классов FLDTYPCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Джек Пайн |
| 102 | #c765ec | Красная сосна |
| 103 | #efdbcc | Восточная белая сосна |
| 104 | #a8a9f2 | Сосна восточная белая / тсуга восточная |
| 105 | #d0ce83 | Тсуга восточная |
| 121 | #47d0b6 | Пихта бальзамическая |
| 122 | #9d86a6 | Белая ель |
| 123 | #a5f77a | Ель красная |
| 124 | #dcf4d9 | Ель красная / пихта бальзамическая |
| 125 | #64e1f7 | Черная ель |
| 126 | #afa9b0 | Тамарак |
| 127 | #f2c531 | Северный белый кедр |
| 128 | #87cc75 | пихта Фрейзера |
| 141 | #84d7eb | Сосна длиннолистная |
| 142 | #ef4677 | Сосна обыкновенная |
| 161 | #97f2ad | Сосна ладанная |
| 162 | #d45549 | Сосна коротколистная |
| 163 | #63f3ac | сосна вирджинская |
| 164 | #f58de4 | Сосна песчаная |
| 165 | #e9c991 | Сосна Столовой горы |
| 166 | #ddbef2 | Сосна прудовая |
| 167 | #bba847 | Сосна смоляная |
| 171 | #95eacd | восточный красный кедр |
| 182 | #a6827b | Можжевельник Скалистых гор |
| 184 | #bca28a | Можжевеловый лес |
| 185 | #cff3f4 | Пиньон / можжевеловый лес |
| 201 | #c1ded5 | пихта Дугласа |
| 202 | #948ee9 | Порт-Орфорд-кедр |
| 221 | #d0ef5b | Сосна жёлтая |
| 222 | #e29af0 | Ладан-кедр |
| 224 | #c34bc3 | сосна сахарная |
| 225 | #e6acb8 | Джеффри Пайн |
| 226 | #ea3b34 | сосна Колтер |
| 241 | #724353 | Западная белая сосна |
| 261 | #f2c7a0 | Пихта белая |
| 262 | #6ab27f | Пихта красная |
| 263 | #f1f3d3 | Пихта благородная |
| 264 | #ea5aba | Пихта тихоокеанская |
| 265 | #edc7e1 | ель Энгельмана |
| 266 | #4965e2 | Ель Энгельмана / пихта субальпийская |
| 267 | #a0f4c4 | Пихта большая |
| 268 | #5697de | Пихта субальпийская |
| 269 | #5defc4 | Голубая ель |
| 270 | #e8f384 | Горный тсуга |
| 271 | #cc63bd | Аляскинский-желтый-кедр |
| 281 | #e16f3d | сосна обыкновенная |
| 301 | #f5da68 | Западная тсуга |
| 304 | #a63bcf | западный красный кедр |
| 305 | #51d0dd | Ель ситхинская |
| 321 | #6bc5b6 | западная лиственница |
| 341 | #f2f4a5 | Редвуд |
| 361 | #576abe | Сосна шишковидная |
| 362 | #b56f7c | Юго-западная белая сосна |
| 365 | #dca5ca | Сосна лисохвост / сосна остистая |
| 366 | #67eff4 | Сосна гибкая |
| 367 | #ca5483 | Белокорая сосна |
| 368 | #a8bf86 | Различные западные хвойные породы |
| 369 | #aff6e9 | можжевельник западный |
| 371 | #a53394 | Калифорнийский смешанный хвойный |
| 381 | #e9e2eb | сосна обыкновенная |
| 383 | #d0cfad | Другие экзотические хвойные породы дерева |
| 384 | #eee1b3 | ель обыкновенная |
| 385 | #e4db79 | Введенная лиственница |
| 401 | #ec42f6 | Восточная белая сосна / северный красный дуб / белый ясень |
| 402 | #7e9f81 | Восточный красный кедр / лиственная древесина |
| 403 | #4a7196 | Длиннолистная сосна / дуб |
| 404 | #5cd76e | Коротколистная сосна / дуб |
| 405 | #37999a | Вирджинская сосна / южный красный дуб |
| 406 | #ed54dd | Сосна ладанная / лиственная древесина |
| 407 | #6792f0 | Сосна слэш / лиственная древесина |
| 409 | #82eb3e | Другая сосна / лиственная древесина |
| 501 | #b8db98 | Дуб столбчатый / дуб блэкджек |
| 502 | #bccc4b | Каштановый дуб |
| 503 | #f22ab1 | Белый дуб / красный дуб / гикори |
| 504 | #f6e095 | Белый дуб |
| 505 | #77989d | Северный красный дуб |
| 506 | #718640 | Желтый тополь / белый дуб / северный красный дуб |
| 507 | #9d4f8d | Сассафрас / хурма |
| 508 | #c376e4 | Ликвидамбар / желтый тополь |
| 509 | #7cb133 | Дуб бурый |
| 510 | #5fa7cc | Алый дуб |
| 511 | #9ae6e8 | Желтый тополь |
| 512 | #def3b1 | Черный орех |
| 513 | #b88bf2 | Черная акация |
| 514 | #a5f031 | Южный дуб |
| 515 | #eeafa3 | Каштановый дуб / черный дуб / алый дуб |
| 516 | #9бд763 | Вишня / белый ясень / желтый тополь |
| 517 | #b838ee | Вяз / ясень / белая акация |
| 519 | #e88fbb | Красный клен/дуб |
| 520 | #cce5b9 | Смешанные горные лиственные породы |
| 601 | #ed8a9c | Дуб болотный каштановый / дуб вишнёвый |
| 602 | #c8ed2d | Ликвидгам / дуб Наттолл / дуб ивовый |
| 605 | #f0bd53 | Дуб Overcup / водяной гикори |
| 606 | #60папа1 | атлантический белый кедр |
| 607 | #c790c1 | Baldcypress / water tupelo |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / тупело болотное / клен красный |
| 609 | #8e6a31 | Baldcypress / pondcypress |
| 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 | #эфадек | Сахарная ягода / каркас / вяз / зеленая ясень |
| 707 | #da23cf | Клен серебристый / Американский вяз |
| 708 | #e4c3c0 | Красный клен / низинный |
| 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 клен / суходольный |
| 901 | #d28f25 | Аспен |
| 902 | #f59550 | Бумажная береза |
| 903 | #dd82c7 | Серая береза |
| 904 | #c5f2a0 | Тополь бальзамический |
| 905 | #e3f2e7 | Вишня булавочная |
| 911 | #b2c2b1 | Ольха красная |
| 912 | #4ff389 | Клен крупнолистный |
| 921 | #8772e8 | Серая сосна |
| 922 | #bb24a1 | Калифорнийский черный дуб |
| 923 | #c7f7cd | Дуб белый Орегон |
| 924 | #8fc3c6 | Голубой дуб |
| 931 | #f13896 | Дуб прибрежный живой |
| 933 | #efe92f | Каньон живой дуб |
| 934 | #6c48ae | Интерьер из живого дуба |
| 935 | #b3e8cd | Калифорнийский белый дуб (долина дуба) |
| 941 | #e8a882 | Таноак |
| 942 | #b3e0f0 | Калифорнийский лавр |
| 943 | #6a48de | Гигантский каштан каштановый |
| 961 | #c3ab6e | Тихоокеанский мадрон |
| 962 | #f5f169 | Другие лиственные породы |
| 971 | #f3c66f | Лиственный дубовый лес |
| 972 | #4ecb89 | Вечнозеленый дубовый лес |
| 973 | #60b0c2 | Мескитовый лес |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus (горный кустарник) лесной |
| 975 | #b3c5ce | Межгорные кленовые леса |
| 976 | #ee73af | Различные лесные лиственные породы |
| 982 | #9473b4 | Мангровые заросли |
| 983 | #80d9a8 | Пальмы |
| 995 | #e67774 | Другие экзотические лиственные породы |
Таблица классов FORTYPCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Джек Пайн |
| 102 | #c765ec | Красная сосна |
| 103 | #efdbcc | Восточная белая сосна |
| 104 | #a8a9f2 | Сосна восточная белая / тсуга восточная |
| 105 | #d0ce83 | Тсуга восточная |
| 121 | #47d0b6 | Пихта бальзамическая |
| 122 | #9d86a6 | Белая ель |
| 123 | #a5f77a | Ель красная |
| 124 | #dcf4d9 | Ель красная / пихта бальзамическая |
| 125 | #64e1f7 | Черная ель |
| 126 | #afa9b0 | Тамарак |
| 127 | #f2c531 | Северный белый кедр |
| 141 | #84d7eb | Сосна длиннолистная |
| 142 | #ef4677 | Сосна обыкновенная |
| 161 | #97f2ad | Сосна ладанная |
| 162 | #d45549 | Сосна коротколистная |
| 163 | #63f3ac | сосна вирджинская |
| 164 | #f58de4 | Сосна песчаная |
| 165 | #e9c991 | Сосна Столовой горы |
| 166 | #ddbef2 | Сосна прудовая |
| 167 | #bba847 | Сосна смоляная |
| 171 | #95eacd | восточный красный кедр |
| 182 | #a6827b | Можжевельник Скалистых гор |
| 184 | #bca28a | Можжевеловый лес |
| 185 | #cff3f4 | Пиньон / можжевеловый лес |
| 201 | #c1ded5 | пихта Дугласа |
| 202 | #948ee9 | Порт-Орфорд-кедр |
| 221 | #d0ef5b | Сосна жёлтая |
| 222 | #e29af0 | Ладан-кедр |
| 224 | #c34bc3 | сосна сахарная |
| 225 | #e6acb8 | Джеффри Пайн |
| 226 | #ea3b34 | сосна Колтер |
| 241 | #724353 | Западная белая сосна |
| 261 | #f2c7a0 | Пихта белая |
| 262 | #6ab27f | Пихта красная |
| 263 | #f1f3d3 | Пихта благородная |
| 264 | #ea5aba | Пихта тихоокеанская |
| 265 | #edc7e1 | ель Энгельмана |
| 266 | #4965e2 | Ель Энгельмана / пихта субальпийская |
| 267 | #a0f4c4 | Пихта большая |
| 268 | #5697de | Пихта субальпийская |
| 269 | #5defc4 | Голубая ель |
| 270 | #e8f384 | Горный тсуга |
| 271 | #cc63bd | Аляскинский-желтый-кедр |
| 281 | #e16f3d | сосна обыкновенная |
| 301 | #f5da68 | Западная тсуга |
| 304 | #a63bcf | западный красный кедр |
| 305 | #51d0dd | Ель ситхинская |
| 321 | #6bc5b6 | западная лиственница |
| 341 | #f2f4a5 | Редвуд |
| 361 | #576abe | Сосна шишковидная |
| 362 | #b56f7c | Юго-западная белая сосна |
| 365 | #dca5ca | Сосна лисохвост / сосна остистая |
| 366 | #67eff4 | Сосна гибкая |
| 367 | #ca5483 | Белокорая сосна |
| 368 | #a8bf86 | Различные западные хвойные породы |
| 369 | #aff6e9 | можжевельник западный |
| 371 | #a53394 | Калифорнийский смешанный хвойный |
| 381 | #e9e2eb | сосна обыкновенная |
| 383 | #d0cfad | Другие экзотические хвойные породы дерева |
| 384 | #eee1b3 | ель обыкновенная |
| 385 | #e4db79 | Введенная лиственница |
| 401 | #ec42f6 | Восточная белая сосна / северный красный дуб / белый ясень |
| 402 | #7e9f81 | Восточный красный кедр / лиственная древесина |
| 403 | #4a7196 | Длиннолистная сосна / дуб |
| 404 | #5cd76e | Коротколистная сосна / дуб |
| 405 | #37999a | Вирджинская сосна / южный красный дуб |
| 406 | #ed54dd | Сосна ладанная / лиственная древесина |
| 407 | #6792f0 | Сосна слэш / лиственная древесина |
| 409 | #82eb3e | Другая сосна / лиственная древесина |
| 501 | #b8db98 | Дуб столбчатый / дуб блэкджек |
| 502 | #bccc4b | Каштановый дуб |
| 503 | #f22ab1 | Белый дуб / красный дуб / гикори |
| 504 | #f6e095 | Белый дуб |
| 505 | #77989d | Северный красный дуб |
| 506 | #718640 | Желтый тополь / белый дуб / северный красный дуб |
| 507 | #9d4f8d | Сассафрас / хурма |
| 508 | #c376e4 | Ликвидамбар / желтый тополь |
| 509 | #7cb133 | Дуб бурый |
| 510 | #5fa7cc | Алый дуб |
| 511 | #9ae6e8 | Желтый тополь |
| 512 | #def3b1 | Черный орех |
| 513 | #b88bf2 | Черная акация |
| 514 | #a5f031 | Южный дуб |
| 515 | #eeafa3 | Каштановый дуб / черный дуб / алый дуб |
| 516 | #9бд763 | Вишня / белый ясень / желтый тополь |
| 517 | #b838ee | Вяз / ясень / белая акация |
| 519 | #e88fbb | Красный клен/дуб |
| 520 | #cce5b9 | Смешанные горные лиственные породы |
| 601 | #ed8a9c | Дуб болотный каштановый / дуб вишнёвый |
| 602 | #c8ed2d | Ликвидгам / дуб Наттолл / дуб ивовый |
| 605 | #f0bd53 | Дуб Overcup / водяной гикори |
| 606 | #60папа1 | атлантический белый кедр |
| 607 | #c790c1 | Baldcypress / water tupelo |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / тупело болотное / клен красный |
| 609 | #8e6a31 | Baldcypress / pondcypress |
| 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 | #эфадек | Сахарная ягода / каркас / вяз / зеленая ясень |
| 707 | #da23cf | Клен серебристый / Американский вяз |
| 708 | #e4c3c0 | Красный клен / низинный |
| 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 клен / суходольный |
| 901 | #d28f25 | Аспен |
| 902 | #f59550 | Бумажная береза |
| 903 | #dd82c7 | Серая береза |
| 904 | #c5f2a0 | Тополь бальзамический |
| 905 | #e3f2e7 | Вишня булавочная |
| 911 | #b2c2b1 | Ольха красная |
| 912 | #4ff389 | Клен крупнолистный |
| 921 | #8772e8 | Серая сосна |
| 922 | #bb24a1 | Калифорнийский черный дуб |
| 923 | #c7f7cd | Дуб белый Орегон |
| 924 | #8fc3c6 | Голубой дуб |
| 931 | #f13896 | Дуб прибрежный живой |
| 933 | #efe92f | Каньон живой дуб |
| 934 | #6c48ae | Интерьер из живого дуба |
| 935 | #b3e8cd | Калифорнийский белый дуб (долина дуба) |
| 941 | #e8a882 | Таноак |
| 942 | #b3e0f0 | Калифорнийский лавр |
| 943 | #6a48de | Гигантский каштан каштановый |
| 961 | #c3ab6e | Тихоокеанский мадрон |
| 962 | #f5f169 | Другие лиственные породы |
| 971 | #f3c66f | Лиственный дубовый лес |
| 972 | #4ecb89 | Вечнозеленый дубовый лес |
| 973 | #60b0c2 | Мескитовый лес |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus (горный кустарник) лесной |
| 975 | #b3c5ce | Межгорные кленовые леса |
| 976 | #ee73af | Различные лесные лиственные породы |
| 982 | #9473b4 | Мангровые заросли |
| 983 | #80d9a8 | Пальмы |
| 991 | #e6a25e | Павловния |
| 992 | #f8f3b7 | Мелалеука |
| 995 | #e67774 | Другие экзотические лиственные породы |
| 999 | #d5cc36 | Не в наличии |
Таблица классов STDSZCD
| Ценить | Цвет | Описание |
|---|---|---|
| 1 | #38a800 | Большой диаметр — насаждения, в которых общая численность живых деревьев составляет не менее 10 (основание 100); в которых более 50 процентов численности деревьев среднего и большого диаметра; а также в которых численность деревьев большого диаметра равна или превышает численность деревьев среднего диаметра. |
| 2 | #ffff00 | Средний диаметр — насаждения, в которых общая численность живых деревьев составляет не менее 10 (основание 100); в которых более 50 процентов численности деревьев среднего и большого диаметра; а также в которых численность деревьев большого диаметра меньше численности деревьев среднего диаметра. |
| 3 | #feba12 | Малый диаметр — насаждения с общей стоимостью запаса живых деревьев не менее 10 (по базе 100), в которых не менее 50 процентов запаса составляют деревья малого диаметра. |
| 5 | #c62363 | Незарыбленные — лесные земли, на которых общая стоимость поголовья скота менее 10. |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Имя | Тип | Описание |
|---|---|---|
| год | НИТЬ | Год выпуска продукта. |
| область_исследования | НИТЬ | Область изучения продукта. |
| landfire_ver | НИТЬ | Версия Landfire использовалась в качестве справочных и целевых данных для расчета. |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Лесная служба Министерства сельского хозяйства США не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, включая гарантии товарной пригодности и пригодности для определенной цели, и не принимает на себя никакой юридической ответственности за точность, надежность, полноту или полезность этих геопространственных данных, а также за ненадлежащее или некорректное 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, правовой юрисдикции или ограничений, которые могут действовать на государственных или частных землях. Стихийные бедствия могут быть или не быть изображены на данных и картах, и землепользователи должны проявлять должную осторожность. Данные являются динамичными и могут меняться со временем. Пользователь несет ответственность за проверку ограничений геопространственных данных и использование данных соответствующим образом.
Эти данные были собраны при финансовой поддержке правительства США и могут быть использованы без дополнительных разрешений или сборов. При использовании этих данных в публикации, презентации или другом исследовательском продукте, пожалуйста, используйте соответствующую ссылку:
Zimmer, SN, RM Houtman, LST Leatherman, IW Housman, A. Shrestha, JD Shaw, KL Riley: 2025, TreeMap 2020 CONUS: Модель лесов на уровне деревьев в прилегающих Соединенных Штатах около 2020 года. Форт-Коллинз, Колорадо: Архив исследовательских данных Лесной службы. doi:10.2737/RDS-2025-0031
Дополнительную информацию см. в Архиве исследовательских данных TreeMap .
Цитаты
Zimmer, SN, RM Houtman, LST Leatherman, IW Housman, A. Shrestha, JD Shaw, KL Riley: 2025, TreeMap 2020 CONUS: Модель лесов на уровне деревьев в прилегающих Соединенных Штатах около 2020 года. Форт-Коллинз, Колорадо: Архив исследовательских данных Лесной службы. doi:10.2737/RDS-2025-0031
Райли, К. Л., Гренфелл, М. А. Финни и Дж. Д. Шоу: 2021, TreeMap 2016: модель лесов на уровне деревьев в прилегающих к США штатах около 2016 года. Форт-Коллинз, Колорадо: Архив исследовательских данных Лесной службы. doi:10.2737/RDS-2021-0074
Уилсон, Б. Т., А. Дж. Листер и Р. И. Риман: 2012, Метод импутации ближайшего соседа для картографирования древесных пород на больших территориях с использованием лесоучетных участков и растровых данных среднего разрешения. Forest Ecol. Manag. 271:182-198. doi:10.1016/j.foreco.2012.02.002
Пирс, К.Б. младший, Дж.Л. Оманн, М.К. Уимберли, М.Дж. Грегори и Дж.С. Фрид: 2009, Картографирование лесных горючих ресурсов 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
Оманн, Дж. Л. и М. Дж. Грегори: 2002, Прогнозное картирование состава и структуры лесов с использованием прямого градиентного анализа и метода ближайшего соседа в прибрежной части Орегона, США. Can. J. For. Res. 32:725-741. DOI: 10.1139/X02-011
Анализ лесной инвентаризации: 2024, DataMart анализа лесной инвентаризации. DataMart анализа лесной инвентаризации FIADB_1.9.1. 2024. Дата обращения: февраль 2024 г. https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html doi: 10.2737/DS-2001-FIADB
DOI
Исследуйте с Earth Engine
Редактор кода (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/TreeMap/v2020'); var TreeMap = dataset.filter('year == "2020"') .filter('study_area == "CONUS"') .first(); // 'Official' TreeMap visualization palettes var palettes = { bamako: ['00404d','134b42','265737','3a652a','52741c','71870b','969206','c5ae32','e7cd68','ffe599'], lajolla: ['ffffcc','fbec9a','f4cc68','eca855','e48751','d2624d','a54742','73382f','422818','1a1a01'], imola: ['1a33b3','2446a9','2e599f','396b94','497b85','60927b','7bae74','98cb6d','c4ea67','ffff66'] }; var palettesR = { bamako_r: palettes.bamako.reverse(), lajolla_r: palettes.lajolla.reverse(), imola_r: palettes.imola.reverse() }; // Define each band's (attributes) visualization parameters var layers = [ {band: 'FLDSZCD', name: 'Field Stand-Size Class Code', shown: false}, {band: 'FLDTYPCD', name: 'Field Forest Type Code', shown: true}, {band: 'FORTYPCD', name: 'Algorithm Forest Type Code', shown: false}, {band: 'STDSZCD', name: 'Algorithm Stand-Size Class Code', shown: false}, {band: 'TM_ID', name: 'TreeMap ID', shown: false}, {band: 'VOLCFNET_L', min: 137, max: 5790, palette: palettesR.imola_r, name: 'Volume, Live (ft³/acre)', shown: false}, {band: 'VOLCFNET_D', min: 5, max: 1326, palette: palettesR.imola_r, name: 'Volume, Standing Dead (ft³/acre)', shown: false}, {band: 'VOLBFNET_L', min: 441, max: 36522, palette: palettesR.imola_r, name: 'Volume, Live (sawlog-board-ft/acre)', shown: false}, {band: 'TPA_LIVE', min: 252, max: 1666, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Live Trees Per Acre', shown: false}, {band: 'TPA_DEAD', min: 38, max: 126, palette: palettes.bamako, name: 'Dead Trees Per Acre', shown: false}, {band: 'STANDHT', min: 23, max: 194, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Height of Dominant Trees (ft)', shown: false}, {band: 'SDIsum', min: 30, max: 460, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Sum of Stand Density Index', shown: false}, {band: 'QMD', min: 2, max: 25, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Stand Quadratic Mean Diameter (in)', shown: false}, {band: 'GSSTK', min: 0, max: 100, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Growing-Stock Stocking (%)', shown: false}, {band: 'DRYBIO_L', min: 4, max: 118, palette: palettesR.lajolla_r, name: 'Dry Live Tree Biomass, Above Ground (tons/acre)', shown: false}, {band: 'DRYBIO_D', min: 0, max: 10, palette: palettes.lajolla, name: 'Dry Standing Dead Tree Biomass, Above Ground (tons/acre)', shown: false}, {band: 'CARBON_L', min: 2, max: 50, palette: palettesR.lajolla_r, name: 'Carbon, Live Above Ground (tons/acre)', shown: false}, {band: 'CARBON_DWN', min: 0, max: 15, palette: palettes.lajolla, name: 'Carbon, Down Dead (tons/acre)', shown: false}, {band: 'CARBON_D', min: 0, max: 10, palette: palettes.lajolla, name: 'Carbon, Standing Dead (tons/acre)', shown: false}, {band: 'CANOPYPCT', min: 0, max: 100, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Live Canopy Cover (%)', shown: false}, {band: 'BALIVE', min: 24, max: 217, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Live Tree Basal Area (ft²/acre)', shown: false}, {band: 'ALSTK', min: 0, max: 100, palette: palettesR.bamako_r, name: 'All-Live-Tree Stocking (%)', shown: false} ]; // Load all attributes to the map with their corresponding visualization parameters layers.forEach(function(layer){ var image = TreeMap.select(layer.band); var vis = {}; if (layer.min === undefined) { Map.addLayer(image.randomVisualizer(), {}, layer.band + ': ' + layer.name, layer.shown); } else { Map.addLayer(image, { min : layer.min, max : layer.max, palette : layer.palette }, layer.band + ': ' + layer.name, layer.shown); } }); // Set basemap Map.setOptions('TERRAIN'); // Center map on CONUS Map.setCenter(-95.712891, 38, 5);