- Dataset-Verfügbarkeit
- 2022-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- Geospatial Office des USDA Forest Service (USFS) Field Services and Innovation Center (FSIC-GO)
- Tags
Beschreibung
Dieses Produkt ist Teil der TreeMap-Datensuite. Es liefert detaillierte räumliche Informationen zu Waldeigenschaften wie Anzahl der lebenden und toten Bäume, Biomasse und Kohlenstoff für die gesamte Waldfläche der USA im Jahr 2022.
TreeMap v2022 enthält gerasterte Kartenbilder mit 22 Bändern und einer Auflösung von 30 × 30 Metern pro Untersuchungsgebiet der Wälder der USA um 2022. Jedes Band stellt ein Attribut dar, das aus ausgewählten Daten der Forest Inventory Analysis (FIA) abgeleitet wurde (ein Band stellt die TreeMap-ID dar). Beispiele für Attribute sind Waldtyp, Prozentsatz der Kronendecke, Bestand an lebenden Bäumen, Biomasse von lebenden/toten Bäumen und Kohlenstoff in lebenden/toten Bäumen.
TreeMap-Produkte sind die Ausgabe eines Random Forest-Algorithmus für maschinelles Lernen, der jedem Pixel der gerasterten LANDFIRE-Eingabedaten das ähnlichste FIA-Diagramm zuweist. Ziel ist es, die sich ergänzenden Stärken von detaillierten, aber räumlich spärlichen FIA-Daten mit weniger detaillierten, aber räumlich umfassenden LANDFIRE-Daten zu kombinieren, um bessere Schätzungen der Waldeigenschaften in verschiedenen Maßstäben zu erhalten. Das TreeMap wird sowohl im privaten als auch im öffentlichen Sektor für Projekte wie die Planung der Brennstoffbehandlung, die Kartierung von Gefahrenstellen und die Schätzung von terrestrischen Kohlenstoffressourcen verwendet.
TreeMap unterscheidet sich von anderen Produkten für die geschätzte Waldbegrünung dadurch, dass jedem Pixel eine FIA-Parzellen-ID zugewiesen wird, während andere Datasets Waldeigenschaften wie die lebende Grundfläche (z.B. Ohmann und Gregory 2002; Pierce Jr. et al. 2009; Wilson, Lister und Riemann 2012). Die FIA-Plot-ID kann mit den Hunderten von Variablen und Attributen verknüpft werden, die für jeden Baum und Plot im FIA DataMart, dem öffentlichen Repository von Plotinformationen der FIA (Forest Inventory Analysis 2022a), aufgezeichnet werden.
Der hier vorgestellte TreeMap 2022-Datensatz für die kontinentalen USA aktualisiert den TreeMap 2016-Datensatz auf die Landschaftsbedingungen von etwa 2022 und aktualisiert die Methoden durch: 1) Verwendung einer anderen Reihe von Klimavariablen für die Imputation und 2) Verbesserung der Zuweisungen der Artenzusammensetzung, um zu verhindern, dass Parzellen in Gebiete imputiert werden, in denen der vorhandene Vegetationstyp nicht vorhanden war. Dieses Problem betraf eine kleine Anzahl von Pixeln in früheren TreeMap-Versionen.
TreeMap v2022 wurde mit den in Riley et al. (2022) beschriebenen Methoden erstellt. Sie unterscheidet sich jedoch von TreeMap v2016 in folgenden Punkten: 1) Die Klimavariablen wurden von DayMet bezogen und umfassten Niederschlag, kurzwellige Strahlung, Bodenwasseräquivalent, Höchsttemperatur, Tiefsttemperatur, Dampfdruck und Dampfdruckdefizit. 2) Die für die Imputation in jeder LANDFIRE-Zone verfügbaren Parzellen waren auf Parzellen mit einer Baumart beschränkt, die entweder in den Parzellen innerhalb der LANDFIRE-Zone oder in den unmittelbar angrenzenden Zonen gemäß den FIA-Parzellen in der Zone vorhanden war. Dadurch wurden nicht nur Parzellen mit dem Typ „Vorhandene Vegetation“ entfernt, die in der Zone nicht vorhanden sind, sondern auch Parzellen mit Bäumen außerhalb des beobachteten Bereichs.
Die Ergebnisse zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen den LANDFIRE-Zieldaten und den geschätzten Daten für die Stichprobenparzellen. Die Übereinstimmung innerhalb der Klassen lag bei 94,3% für die Waldbedeckung, 99,0% für die Waldhöhe, 95,6% für die Vegetationsgruppe und 95,5% für den Störungscode. Von den 69.800 FIA-Parzellen mit Einzelbedingungen, die Random Forest zur Verfügung standen, wurden 64.745 (92,7%) für die Imputation auf 2.687.805.994 bewaldete Pixel verwendet.
Zusätzliche Ressourcen
Weitere Informationen zu Methoden und Genauigkeitsbewertung finden Sie in der TreeMap 2016-Publikation.
Der TreeMap Data Explorer ist eine webbasierte Anwendung, mit der Nutzer TreeMap-Attributdaten ansehen und herunterladen können.
Das vollständige Dataset, Metadaten und Supportdokumente finden Sie im TreeMap Research Data Archive.
Auf der Seite TreeMap Raster Data Gateway finden Sie Downloads für Attributdaten für Treemaps, Metadaten und Supportdokumente.
Weitere Informationen zu den Attributen, die in TreeMap 2020 enthalten sind, finden Sie im FIA Database Manual, Version 9.3.
Die Treemap 2016 vintage enthält Informationen zum Zustand der Wälder in den USA um 2016.
Die Baumkarte von 2020 enthält Informationen zum Zustand der Wälder in den USA um 2020.
Bei Fragen oder spezifischen Datenanfragen wenden Sie sich bitte an sm.fs.treemaphelp@usda.gov.
Bänder
Pixelgröße
30 Meter
Bänder
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|
ALSTK |
% | Meter | Alle Bäume sind lebendig. Die Summe der Werte für den Prozentsatz der Bestandsdichte aller lebenden Bäume in der Bedingung. |
BALIVE |
ft²/Acre | Meter | Grundfläche lebender Bäume. Grundfläche in Quadratfuß pro Acre aller lebenden Bäume mit einem Durchmesser auf Brusthöhe/Durchmesser auf Wurzelhöhe von mindestens 1,0 Zoll, die im Zustand erfasst wurden. |
CANOPYPCT |
% | Meter | Lebende Baumkronenbedeckung. Abgeleitet vom Forest Vegetation Simulator. |
CARBON_D |
Tonnen/Acre | Meter | Carbon, Standing Dead. Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: 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 |
Tonnen/Acre | Meter | Carbon, Down Dead. Kohlenstoff (Tonnen pro Hektar) von holzigem Material mit einem Durchmesser von mehr als 7,6 cm auf dem Boden sowie von Baumstümpfen und ihren Wurzeln mit einem Durchmesser von mehr als 7,6 cm. Geschätzt anhand von Modellen, die auf geografischen Gebieten, Waldtypen und der Kohlenstoffdichte lebender Bäume basieren (Smith und Heath 2008). |
CARBON_L |
Tonnen/Acre | Meter | Carbon, Live Above Ground. Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: 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 |
Tonnen/Acre | Meter | Biomasse von trockenen, stehenden, abgestorbenen Bäumen, oberirdisch. Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: 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 |
Tonnen/Acre | Meter | Biomasse von lebenden Bäumen, oberirdisch, trocken. Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: 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 |
Meter | Feld „Stand-Size Class Code“ (Code für die Größenklasse des Bestands) – Vom Feld zugewiesene Klassifizierung der vorherrschenden (basierend auf der Bestandsdichte) Durchmesserklasse lebender Bäume innerhalb des Zustands. |
|
FLDTYPCD |
Meter | Feld „Forest Type Code“ (Code für Waldtyp): Ein Code, der den Waldtyp angibt und von der Feldmannschaft auf Grundlage der Baumarten oder Artengruppen zugewiesen wird, die eine Vielzahl aller lebenden Bestände bilden. Die Feldgruppe bewertet den Waldtyp anhand der Hektar Waldfläche um die Parzelle herum sowie der auf der Bedingung untersuchten Arten. |
|
FORTYPCD |
Meter | Code für den Algorithmus-Waldtyp: Dies ist der Waldtyp, der für die Berichterstellung verwendet wird. Sie wird hauptsächlich mithilfe eines Computeralgorithmus abgeleitet, außer wenn weniger als 25 % der Stichproben eines bestimmten Waldzustands oder in einigen anderen Fällen. |
|
GSSTK |
% | Meter | Growing-Stock Stocking Die Summe der Werte für den Prozentsatz des Bestands aller Bäume im Bestand auf der Bedingung. |
QMD |
in | Meter | Mittlerer quadratischer Durchmesser des Bestands. Der quadratische Mittelwert des Durchmessers oder der Durchmesser des Baums mit der durchschnittlichen Grundfläche unter der Bedingung. Basierend auf lebenden Bäumen mit einem Brusthöhendurchmesser/Durchmesser in Höhe des Wurzelansatzes von mindestens 2,5 cm |
SDIsum |
Dimensionslos | Meter | Summe des Stand Density Index. Stand Density Index (SDI) Ein relativer Messwert für die Bestandsdichte lebender Bäume (mit einem Brusthöhendurchmesser von mindestens 2,5 cm) auf der Grundlage der Bedingung, ausgedrückt als Summe des maximalen Stand Density Index (SDI). |
STANDHT |
ft | Meter | Höhe der dominanten Bäume. Abgeleitet vom Forest Vegetation Simulator. |
STDSZCD |
Meter | Algorithmus-Standgrößenklassen-Code: Eine Klassifizierung der vorherrschenden (basierend auf der Bestandsdichte) Durchmesserklasse von lebenden Bäumen innerhalb des zugewiesenen Zustands mithilfe eines Algorithmus. |
|
TPA_DEAD |
Anzahl/Acre | Meter | Tote Bäume pro Acre. Anzahl der abgestorbenen Bäume pro Acre (Durchmesser >= 5 Zoll). Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: 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 |
Anzahl/Acre | Meter | Lebende Bäume pro Acre. Anzahl der lebenden Bäume pro Acre (Durchmesser > 1 Zoll). Berechnet mit der folgenden FIA-Abfrage: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1)) |
TM_ID |
Dimensionslos | Meter | Rohdatenwerte für die Baumstruktur-ID des Datasets. Dieser Datensatz ist nützlich, um räumliche Gruppierungen einzelner modellierter Parzellenwerte zu sehen. |
VOLBFNET_L |
sawlog-board-ft/acre | Meter | Lautstärke, Live (Log-Regel: Int’l ¼ inch). Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: Sum VOLBFNET * TPA_UNADJ WHERE (((TREE.TREECLCD)=2) AND ((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
VOLCFNET_D |
ft^3/acre | Meter | Lautstärke, Standing Dead. Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
VOLCFNET_L |
ft^3/acre | Meter | Lautstärke, Live. Berechnet über die folgende FIA-Abfrage: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
FLDSZCD-Klassentabelle
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | Nicht bestockt: Erfüllt die Definition von zugänglichem Land und eine der folgenden Bedingungen: (1) Weniger als 10 % der Fläche sind mit Bäumen, Sämlingen und Jungbäumen bestockt und nicht als Deckbäume klassifiziert oder (2) bei mehreren Waldarten, für die keine Bestockungsstandards verfügbar sind, weniger als 10 % der Fläche sind mit Bäumen, Sämlingen und Jungbäumen bestockt. |
| 1 | #feba12 | ≤ 12,4 cm (Sämlinge/Jungbäume). Mindestens 10 % der Bäume, Sämlinge und Jungbäume müssen vorhanden sein (oder 10 % der Baumkronen, wenn keine Bestandsdichte-Standards verfügbar sind). Mindestens zwei Drittel der Baumkronen müssen von Bäumen stammen, die weniger als 12,7 cm Durchmesser in Brusthöhe/Durchmesser an der Wurzelkrone haben. |
| 2 | #ffff00 | 12,7–22,6 cm (Weichhölzer)/ 12,7–27,7 cm (Harthölzer) Mindestens 10 % der Bäume, Sämlinge und Jungbäume müssen vorhanden sein (oder 10 % der Baumkronen, wenn keine Bestandsstandards verfügbar sind). Mindestens ein Drittel der Baumkronen muss von Bäumen mit einem Durchmesser von mehr als 12,7 cm stammen und die Mehrheit der Baumkronen muss von Nadelbäumen mit einem Durchmesser von 12,7–22,6 cm und/oder Laubbäumen mit einem Durchmesser von 12,7–27,7 cm und/oder Waldbäumen mit einem Durchmesser von 12,7–22,6 cm stammen. |
| 3 | #38a800 | 23–50 cm (Weichhölzer)/ 28–50 cm (Harthölzer) Mindestens 10 % der Bäume, Sämlinge und Jungbäume müssen vorhanden sein (oder 10 % der Baumkronen, wenn keine Bestandsdichte-Standards verfügbar sind). Mindestens ein Drittel der Baumkronen muss von Bäumen mit einem Durchmesser von mehr als 12,7 cm stammen und die Mehrheit der Baumkronen muss von Nadelbäumen mit einem Durchmesser von 22,9 bis 50,5 cm und/oder von Laubbäumen mit einem Durchmesser von 27,9 bis 50,5 cm und/oder von Waldbäumen mit einem Durchmesser von 22,9 bis 50,5 cm stammen. |
| 4 | #73dfff | 20,0–39,9 Zoll Mindestens 10 % der Fläche mit Bäumen, Sämlingen und Jungbäumen bedeckt (oder 10 % der Fläche mit Baumbestand bedeckt, wenn keine Bestandsstandards verfügbar sind); mindestens ein Drittel der Fläche mit Baumbestand ist mit Bäumen mit einem Brusthöhendurchmesser/Durchmesser in Höhe des Wurzelansatzes von mehr als 12,7 cm bedeckt und der Großteil der Fläche mit Baumbestand ist mit Bäumen mit einem Brusthöhendurchmesser von 50,8–101,3 cm bedeckt. |
| 5 | #5c09fc | 40,0 Zoll oder mehr. Mindestens 10 % der Bäume, Sämlinge und Jungbäume müssen vorhanden sein (oder 10 % der Baumkronen, wenn keine Bestandsdichte-Standards verfügbar sind). Mindestens ein Drittel der Baumkronen muss von Bäumen mit einem Brusthöhendurchmesser (BHD) bzw. einem Durchmesser in Höhe des Wurzelansatzes (DRA) von mehr als 12,7 cm stammen und die Mehrheit der Baumkronen muss von Bäumen mit einem BHD von mindestens 101,6 cm stammen. |
Klassentabelle für FLDTYPCD
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Jack Pine |
| 102 | #c765ec | Rotkiefer |
| 103 | #efdbcc | Weymouth-Kiefer |
| 104 | #a8a9f2 | Weymouthskiefer / Hemlocktanne |
| 105 | #d0ce83 | Kanadische Hemlocktanne |
| 121 | #47d0b6 | Balsamtanne |
| 122 | #9d86a6 | Weißfichte |
| 123 | #a5f77a | Rotfichte |
| 124 | #dcf4d9 | Rotfichte / Balsamtanne |
| 125 | #64e1f7 | Schwarzfichte |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Abendländischer Lebensbaum |
| 128 | #87cc75 | Fraser-Tanne |
| 141 | #84d7eb | Longleaf-Kiefer |
| 142 | #ef4677 | Slash Pine |
| 161 | #97f2ad | Loblolly-Kiefer |
| 162 | #d45549 | Shortleaf-Kiefer |
| 163 | #63f3ac | Virginia-Kiefer |
| 164 | #f58de4 | Sandkiefer |
| 165 | #e9c991 | Table Mountain-Kiefer |
| 166 | #ddbef2 | Pond Pine |
| 167 | #bba847 | Pechkiefer |
| 171 | #95eacd | Rotzeder |
| 182 | #a6827b | Rocky-Mountain-Wacholder |
| 184 | #bca28a | Wacholderwald |
| 185 | #cff3f4 | Pinyon-Kiefern-/Wacholderwald |
| 201 | #c1ded5 | Douglasie |
| 202 | #948ee9 | Port-Orford-Zypresse |
| 221 | #d0ef5b | Ponderosa-Kiefer |
| 222 | #e29af0 | Weihrauchzeder |
| 224 | #c34bc3 | Zucker-Kiefer |
| 225 | #e6acb8 | Jeffrey-Kiefer |
| 226 | #ea3b34 | Coulter-Kiefer |
| 241 | #724353 | Westliche Weißkiefer |
| 261 | #f2c7a0 | Weißtanne |
| 262 | #6ab27f | Rotfichte |
| 263 | #f1f3d3 | Edeltanne |
| 264 | #ea5aba | Pazifische Silbertanne |
| 265 | #edc7e1 | Engelmann-Fichte |
| 266 | #4965e2 | Engelmann-Fichte / subalpine Tanne |
| 267 | #a0f4c4 | Große Tanne |
| 268 | #5697de | Subalpine Tanne |
| 269 | #5defc4 | Blaufichte |
| 270 | #e8f384 | Berg-Hemlocktanne |
| 271 | #cc63bd | Alaska-Gelb-Zeder |
| 281 | #e16f3d | Lodgepole-Kiefer |
| 301 | #f5da68 | Westamerikanische Hemlocktanne |
| 304 | #a63bcf | Riesen-Lebensbaum |
| 305 | #51d0dd | Sitkafichte |
| 321 | #6bc5b6 | Westamerikanische Lärche |
| 341 | #f2f4a5 | Redwood |
| 361 | #576abe | Knobcone-Kiefer |
| 362 | #b56f7c | Südwestliche Weymouthskiefer |
| 365 | #dca5ca | Fuchsschwanzkiefer / Grannenkiefer |
| 366 | #67eff4 | Biegsame Kiefer |
| 367 | #ca5483 | Weißrindige Kiefer |
| 368 | #a8bf86 | Sonstige westliche Weichhölzer |
| 369 | #aff6e9 | Westlicher Wacholder |
| 371 | #a53394 | Gemischter Nadelwald in Kalifornien |
| 381 | #e9e2eb | Schottische Kiefer |
| 383 | #d0cfad | Andere exotische Weichhölzer |
| 384 | #eee1b3 | Fichte |
| 385 | #e4db79 | Lärchen eingeführt |
| 401 | #ec42f6 | Weymouth-Kiefer / Roteiche / Amerikanische Esche |
| 402 | #7e9f81 | Rotzeder / Hartholz |
| 403 | #4a7196 | Langblättrige Kiefer / Eiche |
| 404 | #5cd76e | Kurzblättrige Kiefer / Eiche |
| 405 | #37999a | Virginia-Kiefer / Roteiche |
| 406 | #ed54dd | Kiefer / Hartholz |
| 407 | #6792f0 | Sumpfkiefer / Hartholz |
| 409 | #82eb3e | Andere Kiefer / Hartholz |
| 501 | #b8db98 | Post Oak / Blackjack Oak |
| 502 | #bccc4b | Kastanien-Eiche |
| 503 | #f22ab1 | Weißeiche / Roteiche / Hickory |
| 504 | #f6e095 | Weißeiche |
| 505 | #77989d | Roteiche |
| 506 | #718640 | Tulpenbaum / Weißeiche / Roteiche |
| 507 | #9d4f8d | Sassafras / Persimmon |
| 508 | #c376e4 | Sweetgum / Gelb-Pappel |
| 509 | #7cb133 | Bur-Eiche |
| 510 | #5fa7cc | Scharlacheiche |
| 511 | #9ae6e8 | Tulpenbaum |
| 512 | #def3b1 | Schwarznuss |
| 513 | #b88bf2 | Robinie |
| 514 | #a5f031 | Quercus pumila |
| 515 | #eeafa3 | Kastanien-Eiche / Schwarzeiche / Scharlach-Eiche |
| 516 | #9bd763 | Kirsche / Weiße Esche / Gelb-Pappel |
| 517 | #b838ee | Ulme / Esche / Robinie |
| 519 | #e88fbb | Rot-Ahorn / Eiche |
| 520 | #cce5b9 | Gemischte Harthölzer im Hochland |
| 601 | #ed8a9c | Sumpf-Kastanien-Eiche / Kirschen-Eiche |
| 602 | #c8ed2d | Amberbaum / Nuttalls Eiche / Weideneiche |
| 605 | #f0bd53 | Sumpfeiche / Wasser-Hickory |
| 606 | #60dad1 | Atlantic White-Cedar |
| 607 | #c790c1 | Sumpfzypresse / Tupelobaum |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / Sumpf-Tupelobaum / Rot-Ahorn |
| 609 | #8e6a31 | Sumpfzypresse |
| 701 | #cecceb | Esche / Amerikanische Ulme / Rotahorn |
| 702 | #b1bef2 | Flussbirke / Platane |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Platane / Pekannuss / Amerikanische Ulme |
| 706 | #efadec | Zuckerbeere / Hackberry / Ulme / Grün-Esche |
| 707 | #da23cf | Silberahorn / Amerikanische Ulme |
| 708 | #e4c3c0 | Rot-Ahorn / Tiefland |
| 709 | #bf90e1 | Pappel / Weide |
| 722 | #52f3eb | Oregon-Esche |
| 801 | #a2c9eb | Zuckerahorn / Buche / Gelbbirke |
| 802 | #3ff451 | Kirsche |
| 805 | #6ab7f2 | Hartahorn / Lindenholz |
| 809 | #b3714c | Rot-Ahorn / Hochland |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Papierbirke |
| 903 | #dd82c7 | Graubirke |
| 904 | #c5f2a0 | Balsampappel |
| 905 | #e3f2e7 | Pin-Kirsche |
| 911 | #b2c2b1 | Roterle |
| 912 | #4ff389 | Oregon-Ahorn |
| 921 | #8772e8 | Graukiefer |
| 922 | #bb24a1 | Kalifornische Schwarzeiche |
| 923 | #c7f7cd | Oregon-Weißeiche |
| 924 | #8fc3c6 | Blaueiche |
| 931 | #f13896 | Küsten-Eiche |
| 933 | #efe92f | Canyon-Eiche |
| 934 | #6c48ae | Virginia-Eiche im Innenbereich |
| 935 | #b3e8cd | Kalifornische Weißeiche (Tal-Eiche) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Kalifornischer Lorbeer |
| 943 | #6a48de | Riesen-Scheinkastanie |
| 961 | #c3ab6e | Pazifische Madrone |
| 962 | #f5f169 | Andere Harthölzer |
| 971 | #f3c66f | Laubwald mit Eichen |
| 972 | #4ecb89 | Immergrüner Eichenwald |
| 973 | #60b0c2 | Mesquite-Wald |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus-Wald (Berggebüsch) |
| 975 | #b3c5ce | Ahornwald im Intermountain-Gebiet |
| 976 | #ee73af | Sonstige Harthölzer aus dem Wald |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmen |
| 995 | #e67774 | Andere exotische Harthölzer |
FORTYPCD-Klassentabelle
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Jack Pine |
| 102 | #c765ec | Rotkiefer |
| 103 | #efdbcc | Weymouth-Kiefer |
| 104 | #a8a9f2 | Weymouthskiefer / Hemlocktanne |
| 105 | #d0ce83 | Kanadische Hemlocktanne |
| 121 | #47d0b6 | Balsamtanne |
| 122 | #9d86a6 | Weißfichte |
| 123 | #a5f77a | Rotfichte |
| 124 | #dcf4d9 | Rotfichte / Balsamtanne |
| 125 | #64e1f7 | Schwarzfichte |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Abendländischer Lebensbaum |
| 141 | #84d7eb | Longleaf-Kiefer |
| 142 | #ef4677 | Slash Pine |
| 161 | #97f2ad | Loblolly-Kiefer |
| 162 | #d45549 | Shortleaf-Kiefer |
| 163 | #63f3ac | Virginia-Kiefer |
| 164 | #f58de4 | Sandkiefer |
| 165 | #e9c991 | Table Mountain-Kiefer |
| 166 | #ddbef2 | Pond Pine |
| 167 | #bba847 | Pechkiefer |
| 171 | #95eacd | Rotzeder |
| 182 | #a6827b | Rocky-Mountain-Wacholder |
| 184 | #bca28a | Wacholderwald |
| 185 | #cff3f4 | Pinyon-Kiefern-/Wacholderwald |
| 201 | #c1ded5 | Douglasie |
| 202 | #948ee9 | Port-Orford-Zypresse |
| 221 | #d0ef5b | Ponderosa-Kiefer |
| 222 | #e29af0 | Weihrauchzeder |
| 224 | #c34bc3 | Zucker-Kiefer |
| 225 | #e6acb8 | Jeffrey-Kiefer |
| 226 | #ea3b34 | Coulter-Kiefer |
| 241 | #724353 | Westliche Weißkiefer |
| 261 | #f2c7a0 | Weißtanne |
| 262 | #6ab27f | Rotfichte |
| 263 | #f1f3d3 | Edeltanne |
| 264 | #ea5aba | Pazifische Silbertanne |
| 265 | #edc7e1 | Engelmann-Fichte |
| 266 | #4965e2 | Engelmann-Fichte / subalpine Tanne |
| 267 | #a0f4c4 | Große Tanne |
| 268 | #5697de | Subalpine Tanne |
| 269 | #5defc4 | Blaufichte |
| 270 | #e8f384 | Berg-Hemlocktanne |
| 271 | #cc63bd | Alaska-Gelb-Zeder |
| 281 | #e16f3d | Lodgepole-Kiefer |
| 301 | #f5da68 | Westamerikanische Hemlocktanne |
| 304 | #a63bcf | Riesen-Lebensbaum |
| 305 | #51d0dd | Sitkafichte |
| 321 | #6bc5b6 | Westamerikanische Lärche |
| 341 | #f2f4a5 | Redwood |
| 361 | #576abe | Knobcone-Kiefer |
| 362 | #b56f7c | Südwestliche Weymouthskiefer |
| 365 | #dca5ca | Fuchsschwanzkiefer / Grannenkiefer |
| 366 | #67eff4 | Biegsame Kiefer |
| 367 | #ca5483 | Weißrindige Kiefer |
| 368 | #a8bf86 | Sonstige westliche Weichhölzer |
| 369 | #aff6e9 | Westlicher Wacholder |
| 371 | #a53394 | Gemischter Nadelwald in Kalifornien |
| 381 | #e9e2eb | Schottische Kiefer |
| 383 | #d0cfad | Andere exotische Weichhölzer |
| 384 | #eee1b3 | Fichte |
| 385 | #e4db79 | Lärchen eingeführt |
| 401 | #ec42f6 | Weymouth-Kiefer / Roteiche / Amerikanische Esche |
| 402 | #7e9f81 | Rotzeder / Hartholz |
| 403 | #4a7196 | Langblättrige Kiefer / Eiche |
| 404 | #5cd76e | Kurzblättrige Kiefer / Eiche |
| 405 | #37999a | Virginia-Kiefer / Roteiche |
| 406 | #ed54dd | Kiefer / Hartholz |
| 407 | #6792f0 | Sumpfkiefer / Hartholz |
| 409 | #82eb3e | Andere Kiefer / Hartholz |
| 501 | #b8db98 | Post Oak / Blackjack Oak |
| 502 | #bccc4b | Kastanien-Eiche |
| 503 | #f22ab1 | Weißeiche / Roteiche / Hickory |
| 504 | #f6e095 | Weißeiche |
| 505 | #77989d | Roteiche |
| 506 | #718640 | Tulpenbaum / Weißeiche / Roteiche |
| 507 | #9d4f8d | Sassafras / Persimmon |
| 508 | #c376e4 | Sweetgum / Gelb-Pappel |
| 509 | #7cb133 | Bur-Eiche |
| 510 | #5fa7cc | Scharlacheiche |
| 511 | #9ae6e8 | Tulpenbaum |
| 512 | #def3b1 | Schwarznuss |
| 513 | #b88bf2 | Robinie |
| 514 | #a5f031 | Quercus pumila |
| 515 | #eeafa3 | Kastanien-Eiche / Schwarzeiche / Scharlach-Eiche |
| 516 | #9bd763 | Kirsche / Weiße Esche / Gelb-Pappel |
| 517 | #b838ee | Ulme / Esche / Robinie |
| 519 | #e88fbb | Rot-Ahorn / Eiche |
| 520 | #cce5b9 | Gemischte Harthölzer im Hochland |
| 601 | #ed8a9c | Sumpf-Kastanien-Eiche / Kirschen-Eiche |
| 602 | #c8ed2d | Amberbaum / Nuttalls Eiche / Weideneiche |
| 605 | #f0bd53 | Sumpfeiche / Wasser-Hickory |
| 606 | #60dad1 | Atlantic White-Cedar |
| 607 | #c790c1 | Sumpfzypresse / Tupelobaum |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / Sumpf-Tupelobaum / Rot-Ahorn |
| 609 | #8e6a31 | Sumpfzypresse |
| 701 | #cecceb | Esche / Amerikanische Ulme / Rotahorn |
| 702 | #b1bef2 | Flussbirke / Platane |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Platane / Pekannuss / Amerikanische Ulme |
| 706 | #efadec | Zuckerbeere / Hackberry / Ulme / Grün-Esche |
| 707 | #da23cf | Silberahorn / Amerikanische Ulme |
| 708 | #e4c3c0 | Rot-Ahorn / Tiefland |
| 709 | #bf90e1 | Pappel / Weide |
| 722 | #52f3eb | Oregon-Esche |
| 801 | #a2c9eb | Zuckerahorn / Buche / Gelbbirke |
| 802 | #3ff451 | Kirsche |
| 805 | #6ab7f2 | Hartahorn / Lindenholz |
| 809 | #b3714c | Rot-Ahorn / Hochland |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Papierbirke |
| 903 | #dd82c7 | Graubirke |
| 904 | #c5f2a0 | Balsampappel |
| 905 | #e3f2e7 | Pin-Kirsche |
| 911 | #b2c2b1 | Roterle |
| 912 | #4ff389 | Oregon-Ahorn |
| 921 | #8772e8 | Graukiefer |
| 922 | #bb24a1 | Kalifornische Schwarzeiche |
| 923 | #c7f7cd | Oregon-Weißeiche |
| 924 | #8fc3c6 | Blaueiche |
| 931 | #f13896 | Küsten-Eiche |
| 933 | #efe92f | Canyon-Eiche |
| 934 | #6c48ae | Virginia-Eiche im Innenbereich |
| 935 | #b3e8cd | Kalifornische Weißeiche (Tal-Eiche) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Kalifornischer Lorbeer |
| 943 | #6a48de | Riesen-Scheinkastanie |
| 961 | #c3ab6e | Pazifische Madrone |
| 962 | #f5f169 | Andere Harthölzer |
| 971 | #f3c66f | Laubwald mit Eichen |
| 972 | #4ecb89 | Immergrüner Eichenwald |
| 973 | #60b0c2 | Mesquite-Wald |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus-Wald (Berggebüsch) |
| 975 | #b3c5ce | Ahornwald im Intermountain-Gebiet |
| 976 | #ee73af | Sonstige Harthölzer aus dem Wald |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmen |
| 991 | #e6a25e | Paulownia |
| 992 | #f8f3b7 | Melaleuca |
| 995 | #e67774 | Andere exotische Harthölzer |
| 999 | #d5cc36 | Nicht auf Lager |
STDSZCD-Klassentabelle
| Wert | Farbe | Beschreibung |
|---|---|---|
| 1 | #38a800 | Großer Durchmesser: Bestände mit einem Gesamtbestandswert von mindestens 10 (Basis 100), wobei mehr als 50 % des Bestands aus Bäumen mit mittlerem und großem Durchmesser bestehen und der Bestand an Bäumen mit großem Durchmesser gleich oder größer als der Bestand an Bäumen mit mittlerem Durchmesser ist. |
| 2 | #ffff00 | Mittlerer Durchmesser: Bestände mit einem Gesamtbestandswert von mindestens 10 (Basis 100), wobei mehr als 50 % des Bestands aus Bäumen mit mittlerem und großem Durchmesser bestehen und der Bestand an Bäumen mit großem Durchmesser geringer ist als der Bestand an Bäumen mit mittlerem Durchmesser. |
| 3 | #feba12 | Geringer Durchmesser: Bestände mit einem Wert für die Gesamtmenge von mindestens 10 (Basis 100), bei denen mindestens 50 % der Menge auf Bäume mit geringem Durchmesser entfallen. |
| 5 | #c62363 | Nicht bestockt: Waldfläche mit einem Wert für alle lebenden Bestände von weniger als 10. |
Bildattribute
Bildattribute
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Jahr | STRING | Jahr des Produkts. |
| study_area | STRING | Studienbereich des Produkts. |
| landfire_ver | STRING | Die Landfire-Version, die als Referenz- und Zieldaten für die Imputation verwendet wird. |
Nutzungsbedingungen
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Der USDA Forest Service übernimmt keine ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung, einschließlich der Gewährleistung der Marktgängigkeit und der Eignung für einen bestimmten Zweck, und übernimmt keine rechtliche Haftung oder Verantwortung für die Richtigkeit, Zuverlässigkeit, Vollständigkeit oder Nützlichkeit dieser Geodaten oder für die unsachgemäße oder falsche Verwendung dieser Geodaten. Diese Geodaten und zugehörigen Karten oder Grafiken sind keine rechtlich gültigen Dokumente und sind nicht als solche gedacht. Die Daten und Karten dürfen nicht verwendet werden, um Eigentumsrechte, rechtliche Beschreibungen oder Grenzen, Gerichtsbarkeiten oder Einschränkungen zu bestimmen, die für öffentliches oder privates Land gelten. Naturgefahren werden möglicherweise in den Daten und Karten dargestellt. Landnutzer sollten die gebotene Vorsicht walten lassen. Die Daten sind dynamisch und können sich im Laufe der Zeit ändern. Der Nutzer ist dafür verantwortlich, die Einschränkungen der Geodaten zu überprüfen und die Daten entsprechend zu verwenden.
Diese Daten wurden mit Mitteln der US-Regierung erhoben und können ohne zusätzliche Berechtigungen oder Gebühren verwendet werden. Wenn Sie diese Daten in einer Publikation, Präsentation oder einem anderen Forschungsprodukt verwenden, geben Sie bitte die entsprechende Quelle an:
Houtman, R. M., L. S. T. Leatherman, S. N. Zimmer, I. W. Housman, A. Shrestha,
J. D. Shaw, K. L. Riley: 2025. TreeMap 2022 CONUS: Ein Modell auf Baumebene der Wälder der angrenzenden USA um 2022. Fort Collins,
CO: Forest Service Research Data Archive.
doi:10.2737/RDS-2025-0032
Weitere Informationen finden Sie im TreeMap Research Data Archive.
Zitate
Houtman, R. M., L. S. T. Leatherman, S. N. Zimmer, I. W. Housman, A. Shrestha,
J. D. Shaw, K. L. Riley: 2025. TreeMap 2022 CONUS: Ein Modell auf Baumebene der Wälder der angrenzenden USA um 2022. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2025-0032Riley, K. L., I. C. Grenfell, M. A. Finney und J. D. Shaw: 2021, TreeMap 2016: Ein Modell der Wälder der angrenzenden Vereinigten Staaten auf Baumebene um 2016. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2021-0074
Wilson, B. T., A. J. Lister und R. I. Riemann: 2012, A Nearest-Neighbor Imputation Approach to Mapping Tree Species over Large Areas Using Forest Inventory Plots and Moderate Resolution Raster Data. Forest Ecol. Verwaltung 271:182–198. doi:10.1016/j.foreco.2012.02.002
Pierce, K. B. Jr., J. L. Ohmann, M. C. Wimberly, M. J. Gregory und J. S. Fried: 2009, Mapping Wildland Fuels and Forest Structure for Land Management: A Comparison of Nearest Neighbor Imputation and Other Methods. Dose J. Für. Res. 39: 1901-1916. doi:10.1139/X09-102
Ohmann, J. L. und M. J. Gregory: 2002, Predictive Mapping of Forest Composition and Structure with Direct Gradient Analysis and Nearest- Neighbor Imputation in Coastal Oregon, USA. Dose J. Für. Res. 32:725–741. doi: 10.1139/X02-011
Forest Inventory Analysis: 2024, Forest Inventory Analysis DataMart. Forest Inventory Analysis DataMart FIADB_1.9.1. 2024. Zugriff im Februar 2024 unter https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html doi: 10.2737/DS-2001-FIADB
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