- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2022-01-01T00:00:00Z–2023-01-01T00:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- USDA Orman Servisi (USFS) Saha Hizmetleri ve İnovasyon Merkezi Coğrafi Ofisi (FSIC-GO)
- Etiketler
Açıklama
Bu ürün, TreeMap veri paketinin bir parçasıdır. 2022'de ABD'nin ormanlık alanının tamamındaki canlı ve ölü ağaç sayısı, biyokütle ve karbon gibi orman özellikleri hakkında ayrıntılı uzamsal bilgiler sağlar.
TreeMap v2022, çalışma alanı başına 22 bantlı 30 x 30 m çözünürlüklü ızgaralı harita görüntüleri içerir. Bu görüntüler, 2022 civarında ABD'deki ormanları gösterir. Her bant, belirli Orman Envanteri Analizi (FIA) verilerinden elde edilen bir özelliği (ve bir bant da TreeMap kimliğini) temsil eder. Özellik örnekleri arasında orman türü, kanopi örtüsü yüzdesi, canlı ağaç stoğu, canlı/ölü ağaç biyokütlesi ve canlı/ölü ağaçlardaki karbon bulunur.
Ağaç haritası ürünleri, ızgaralı LANDFIRE giriş verilerinin her pikseline en benzer FIA arsasını atayan bir rastgele orman makine öğrenimi algoritmasının sonucudur. Amaç, ayrıntılı ancak mekansal olarak seyrek olan FIA verilerinin tamamlayıcı güçlü yönlerini, daha az ayrıntılı ancak mekansal olarak kapsamlı olan LANDFIRE verileriyle birleştirerek çeşitli ölçeklerde orman özellikleriyle ilgili daha iyi tahminler üretmektir. TreeMap, yakıt işleme planlaması, tehlikeli ağaç haritalandırması ve karasal karbon kaynaklarının tahmini gibi projelerde hem özel hem de kamu sektöründe kullanılmaktadır.
TreeMap, diğer tahmin edilen orman bitki örtüsü ürünlerinden farklı olarak her piksele bir FIA alanı tanımlayıcısı sağlar. Diğer veri kümeleri ise canlı taban alanı gibi orman özellikleri sağlar (ör. Ohmann ve Gregory 2002; Pierce Jr ve diğerleri 2009; Wilson, Lister ve Riemann 2012). FIA arazisi tanımlayıcısı, FIA'nın arazi bilgilerinin herkese açık deposu olan FIA DataMart'taki (Orman Envanteri Analizi 2022a) her ağaç ve arazi için kaydedilen yüzlerce değişken ve özellikle bağlantılandırılabilir.
Burada yer alan TreeMap 2022 CONUS veri kümesi, TreeMap 2016 veri kümesini yaklaşık 2022'deki arazi koşullarına göre günceller ve yöntemleri şu şekilde iyileştirir: 1) Doldurma işleminde farklı bir iklim değişkenleri paketi kullanır ve 2) Tür kompozisyonu atamalarını iyileştirerek mevcut bitki türünün bulunmadığı alanlarda arazilerin doldurulmasını önler. Bu sorun, önceki TreeMap sürümlerinde az sayıda pikseli etkilemiştir.
TreeMap v2022, Riley ve diğerleri (2022)'de açıklanan yöntemler kullanılarak üretilmiştir ancak TreeMap v2016'dan şu açılardan farklıdır: 1) İklim değişkenleri DayMet'ten elde edilmiş olup yağış, kısa dalga radyasyonu, toprak suyu eşdeğeri, maksimum sıcaklık, minimum sıcaklık, buhar basıncı ve buhar basıncı açığını içerir ve 2) Her LANDFIRE bölgesinde doldurma için kullanılabilen parseller, bölge içinde bulunan FIA parsellerine göre LANDFIRE bölgesi içinde veya hemen sınırında bulunan parsellerde mevcut olan bir ağaç türüne sahip parsellerle sınırlıdır. Bu, yalnızca bölgede bulunmayan mevcut bitki örtüsü türüne sahip arazileri değil, aynı zamanda gözlemlenen aralığın dışındaki ağaçlara sahip arazileri de azalttı.
Sonuçlar, hedef LANDFIRE verileri ile doldurulmuş arsa verileri arasında iyi bir yazışma olduğunu gösterdi. Orman örtüsü için sınıf içi genel uyum% 94,3, orman yüksekliği için% 99,0, bitki örtüsü grubu için% 95,6 ve bozulma kodu için% 95,5 idi. RandomForest'a sunulan 69.800 tek koşullu FIA arazisinden 64.745'i (%92,7) 2.687.805.994 ormanlık pikselin doldurulmasında kullanıldı.
Ek Kaynaklar
Yöntemler ve doğruluk değerlendirmesi hakkında daha ayrıntılı bilgi için lütfen TreeMap 2016 Yayınını inceleyin.
TreeMap Data Explorer, kullanıcıların TreeMap özelliği verilerini görüntülemesine ve indirmesine olanak tanıyan web tabanlı bir uygulamadır.
Veri kümesinin tamamını indirmek, meta verileri ve destek dokümanları için TreeMap Research Data Archive'ı ziyaret edin.
TreeMap özellik verileri indirmeleri, meta verileri ve destek belgeleri için TreeMap Raster Data Gateway'i ziyaret edin.
TreeMap 2020'ye dahil edilen özellikler hakkında daha ayrıntılı bilgi için FIA Database Manual version 9.3'ü inceleyin.
Treemap 2016 vintage 2016 civarında ABD'deki ormanların arazi koşullarını içerir.
Ağaç Haritası 2020 vintage, 2020 civarında Amerika Birleşik Devletleri'ndeki ormanların arazi koşullarını içerir.
Sorularınız veya belirli veri istekleriniz için [sm.fs.treemaphelp@usda.gov] ile iletişime geçin.
Bantlar
Bantlar
Piksel boyutu: 30 metre (tüm bantlar)
| Ad | Birim | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|
ALSTK |
% | 30 metre | All-Live-Tree Stocking. Koşuldaki tüm canlı ağaçların stok yüzdesi değerlerinin toplamı. |
BALIVE |
ft^2/acre | 30 metre | Canlı Ağaç Bazal Alanı. Durumda örneklenen, ≥1,0 inç d.b.h./d.r.c. olan tüm canlı ağaçların dönüm başına fit kare cinsinden taban alanı. |
CANOPYPCT |
% | 30 metre | Live Canopy Cover. Forest Vegetation Simulator'dan (Orman Bitki Örtüsü Simülasyonu) alınmıştır. |
CARBON_D |
ton/akre | 30 metre | Karbon, Ayakta Ölü. Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: 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 |
ton/akre | 30 metre | Carbon, Down Dead. Yerdeki çapı 7,6 cm'den büyük odunsu malzeme ile çapı 7,6 cm'den büyük kütükler ve köklerinin karbonu (dönüm başına ton). Coğrafi alan, orman türü ve canlı ağaç karbon yoğunluğuna (Smith ve Heath 2008) dayalı modellerden tahmin edilmiştir. |
CARBON_L |
ton/akre | 30 metre | Carbon, Live Above Ground. Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: 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 |
ton/akre | 30 metre | Kuru, ayakta ölü ağaç biyokütlesi, yer üstü. Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: 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 |
ton/akre | 30 metre | Kuru Canlı Ağaç Biyokütlesi, Yer Üstü Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: 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 metre | Alan Standı Boyut Sınıfı Kodu: Koşul içindeki canlı ağaçların baskın (stoklamaya göre) çap sınıfının alana atanmış sınıflandırması. |
|
FLDTYPCD |
30 metre | Alan Orman Türü Kodu: Orman türünü belirten, alan ekibi tarafından atanan, tüm canlı stokların çoğunluğunu oluşturan ağaç türlerine veya tür gruplarına dayalı bir kod. Arazi ekibi, örneklenen türlere ek olarak parselin etrafındaki orman arazisinin büyüklüğüne göre orman türünü değerlendirir. |
|
FORTYPCD |
30 metre | Algoritma Orman Türü Kodu: Bu, raporlama amacıyla kullanılan orman türüdür. Bu değer, belirli bir orman koşulunun %25'inden daha azının örneklenmesi veya birkaç başka durum dışında, öncelikle bir bilgisayar algoritması kullanılarak elde edilir. |
|
GSSTK |
% | 30 metre | Büyüyen stokları stoklama. Koşuldaki tüm büyüyen ağaçların stok yüzdesi değerlerinin toplamı. |
QMD |
inç | 30 metre | Stand Quadratic Mean Diameter. Koşuldaki ağacın ortalama taban alanının çapı veya karesel ortalama çapı. ≥2,5 cm göğüs yüksekliğinde/çapında canlı ağaçlara göre |
SDIsum |
Boyutsuz | 30 metre | Ağaç yoğunluğu indeksinin toplamı. Stand yoğunluğu indeksi (SDI). Koşuldaki canlı ağaçların (göğüs yüksekliğinde çapı/kök çapı 2, 5 cm veya daha fazla) bağıl ölçüsü olan ve maksimum ağaç yoğunluğu indeksi (SDI) toplamı olarak ifade edilen ağaç yoğunluğu. |
STANDHT |
ft | 30 metre | Baskın ağaçların yüksekliği. Forest Vegetation Simulator'dan (Orman Bitki Örtüsü Simülasyonu) alınmıştır. |
STDSZCD |
30 metre | Algoritma Standart Boyutlu Sınıf Kodu: Bir algoritma kullanılarak atanan koşul dahilindeki canlı ağaçların baskın (stoklamaya göre) çap sınıfının sınıflandırılması. |
|
TPA_DEAD |
sayı/akre | 30 metre | Dönüm Başına Ölü Ağaç Sayısı. Dönüm başına ayakta ölü ağaç sayısı (DIA >= 5 inç). Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: 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 |
sayı/akre | 30 metre | Dönüm başına canlı ağaç sayısı. Dönüm başına canlı ağaç sayısı (çap > 2,5 cm). Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1)) |
TM_ID |
Boyutsuz | 30 metre | Ham ağaç haritası tanımlayıcı veri kümesi değerleri. Bu veri kümesi, modellenmiş tek tek arsa değerlerinin mekansal gruplandırmalarını görmek için yararlıdır. |
VOLBFNET_L |
sawlog-board-ft/acre | 30 metre | Hacim, Canlı (kural günlüğü: Int’l ¼ inç). Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: Sum VOLBFNET * TPA_UNADJ WHERE (((TREE.TREECLCD)=2) AND ((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
VOLCFNET_D |
ft^3/acre | 30 metre | Hacim, Ayakta Duran Ölü. Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: 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 | 30 metre | Volume, Live. Aşağıdaki FIA sorgusuyla hesaplanır: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
FLDSZCD Sınıf Tablosu
| Değer | Renk | Açıklama |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | Stoksuz: Erişilebilir arazi tanımını karşılar ve aşağıdakilerden biri geçerlidir: (1) Ağaçlar, fidanlar ve genç ağaçlar tarafından %10'dan daha az stoklanmış ve örtü ağaçları olarak sınıflandırılmamış veya (2) stok standartlarının mevcut olmadığı birkaç ormanlık tür için ağaçlar, fidanlar ve genç ağaçlar tarafından %10'dan daha az tepe örtüsü. |
| 1 | #feba12 | ≤12,4 cm (fidanlar/filizler). Ağaçlar, fidanlar ve genç ağaçlarda en az %10 stoklama (stoklama standartları mevcut değilse %10 kanopi örtüsü) ve kanopi örtüsünün en az 2/3'ü 5,0 inçten daha az d.b.h./d.r.c.olan ağaçlarda olmalıdır. |
| 2 | #ffff00 | 12,7-22,6 cm (yumuşak ağaçlar)/ 12,7-27,7 cm (sert ağaçlar). Ağaçlar, fidanlar ve genç ağaçlarda en az %10 stok (veya stok standartları mevcut değilse %10 tepe örtüsü) ve tepe örtüsünün en az üçte biri 5,0 inçten büyük d.b.h./d.r.c. ağaçlardan oluşur. Tepe örtüsünün büyük bir kısmı 5,0-8,9 inç çapında yumuşak ağaçlardan ve/veya 5,0-10,9 inç d.b.h. çapında sert ağaçlardan ve/veya 5,0-8,9 inç d.r.c. çapında orman ağaçlarından oluşur. |
| 3 | #38a800 | 23-50 cm (yumuşak ağaçlar)/ 28-50 cm (sert ağaçlar) Ağaçlar, fideler ve fidanlarda en az %10 stok (veya stok standartları mevcut değilse %10 tepe örtüsü) ve tepe örtüsünün en az üçte biri 5,0 inçten büyük d.b.h./d.r.c. ağaçlardan oluşur. Tepe örtüsünün büyük bir kısmı 9,0-19,9 inç çapında yumuşak ağaçlar ve/veya 11,0-19,9 inç d.b.h. çapında sert ağaçlar ve/veya 9,0-19,9 inç d.r.c. çapında orman ağaçlarından oluşur. |
| 4 | #73dfff | 50,8-101,3 cm Ağaçlar, fidanlar ve genç ağaçlarda en az %10 stoklama (veya stoklama standartları mevcut değilse %10 tepe örtüsü) ve tepe örtüsünün en az üçte biri 5,0 inçten büyük göğüs yüksekliği/çapındaki ağaçlarda, tepe örtüsünün çoğunluğu ise 20,0-39,9 inç göğüs yüksekliği/çapındaki ağaçlarda olmalıdır. |
| 5 | #5c09fc | 40,0+ inç Ağaçlar, fidanlar ve genç ağaçlarda en az %10 stok (veya stok standartları mevcut değilse %10 kanopi örtüsü) olmalı; kanopi örtüsünün en az üçte biri 5,0 inçten büyük göğüs yüksekliği çapına/çapına sahip ağaçlardan oluşmalı ve kanopi örtüsünün büyük bir kısmı 40,0 inçten büyük veya buna eşit göğüs yüksekliği çapına sahip ağaçlardan oluşmalıdır. |
FLDTYPCD Sınıf Tablosu
| Değer | Renk | Açıklama |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Jack çamı |
| 102 | #c765ec | Kızılçam |
| 103 | #efdbcc | Doğu beyaz çamı |
| 104 | #a8a9f2 | Doğu beyaz çamı / doğu baldıran otu |
| 105 | #d0ce83 | Doğu baldıranı |
| 121 | #47d0b6 | Balsam köknarı |
| 122 | #9d86a6 | Beyaz ladin |
| 123 | #a5f77a | Kırmızı ladin |
| 124 | #dcf4d9 | Kırmızı ladin / balsam köknarı |
| 125 | #64e1f7 | Kara ladin |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Kuzey beyaz sediri |
| 128 | #87cc75 | Fraser köknarı |
| 141 | #84d7eb | Uzun yapraklı çam |
| 142 | #ef4677 | Slash pine |
| 161 | #97f2ad | Loblolly çamı |
| 162 | #d45549 | Kısa yapraklı çam |
| 163 | #63f3ac | Virginia çamı |
| 164 | #f58de4 | Kum çamı |
| 165 | #e9c991 | Table Mountain çamı |
| 166 | #ddbef2 | Pond pine |
| 167 | #bba847 | Pitch pine |
| 171 | #95eacd | Doğu kırmızı sediri |
| 182 | #a6827b | Rocky Dağı ardıcı |
| 184 | #bca28a | Ardıç ormanı |
| 185 | #cff3f4 | Pinyon / ardıç ormanı |
| 201 | #c1ded5 | Douglas göknarı |
| 202 | #948ee9 | Port-Orford-cedar |
| 221 | #d0ef5b | Ponderosa çamı |
| 222 | #e29af0 | Tütsü sediri |
| 224 | #c34bc3 | Şeker çamı |
| 225 | #e6acb8 | Jeffrey çamı |
| 226 | #ea3b34 | Coulter çamı |
| 241 | #724353 | Batı beyaz çamı |
| 261 | #f2c7a0 | Beyaz köknar |
| 262 | #6ab27f | Kırmızı köknar |
| 263 | #f1f3d3 | Noble fir |
| 264 | #ea5aba | Pasifik gümüş köknarı |
| 265 | #edc7e1 | Engelmann ladini |
| 266 | #4965e2 | Engelmann ladini / subalpin köknarı |
| 267 | #a0f4c4 | Grand fir |
| 268 | #5697de | Subalpine fir |
| 269 | #5defc4 | Mavi ladin |
| 270 | #e8f384 | Dağ baldıranı |
| 271 | #cc63bd | Alaska-yellow-cedar |
| 281 | #e16f3d | Lodgepole çamı |
| 301 | #f5da68 | Batı ladini |
| 304 | #a63bcf | Batı kırmızı sediri |
| 305 | #51d0dd | Sitka ladini |
| 321 | #6bc5b6 | Batı ladini |
| 341 | #f2f4a5 | Redwood |
| 361 | #576abe | Knobcone çamı |
| 362 | #b56f7c | Güneybatı beyaz çamı |
| 365 | #dca5ca | Foxtail pine / bristlecone pine |
| 366 | #67eff4 | Limber pine |
| 367 | #ca5483 | Beyaz kabuklu çam |
| 368 | #a8bf86 | Çeşitli batı yumuşak ağaçları |
| 369 | #aff6e9 | Batı ardıcı |
| 371 | #a53394 | Kaliforniya karışık kozalaklı ağaç |
| 381 | #e9e2eb | İskoç çamı |
| 383 | #d0cfad | Diğer egzotik yumuşak ağaçlar |
| 384 | #eee1b3 | Norveç ladini |
| 385 | #e4db79 | İthal edilen karaçam |
| 401 | #ec42f6 | Doğu beyaz çamı / kuzey kırmızı meşesi / beyaz dişbudağı |
| 402 | #7e9f81 | Doğu kırmızı sediri / sert ağaç |
| 403 | #4a7196 | Uzun yapraklı çam / meşe |
| 404 | #5cd76e | Kısa yapraklı çam / meşe |
| 405 | #37999a | Virginia çamı / güney kırmızı meşesi |
| 406 | #ed54dd | Loblolly çamı / sert ağaç |
| 407 | #6792f0 | Slash çamı / sert ağaç |
| 409 | #82eb3e | Diğer çam / sert ağaç |
| 501 | #b8db98 | Post oak / blackjack oak |
| 502 | #bccc4b | Kestane meşesi |
| 503 | #f22ab1 | Beyaz meşe / kırmızı meşe / hikori |
| 504 | #f6e095 | Beyaz meşe |
| 505 | #77989d | Kuzey kırmızı meşesi |
| 506 | #718640 | Sarı kavak / beyaz meşe / kuzey kırmızı meşesi |
| 507 | #9d4f8d | Sassafras / Trabzon hurması |
| 508 | #c376e4 | Amerikan sığla ağacı / sarı kavak |
| 509 | #7cb133 | Bur oak |
| 510 | #5fa7cc | Kızıl meşe |
| 511 | #9ae6e8 | Sarı kavak |
| 512 | #def3b1 | Kara ceviz |
| 513 | #b88bf2 | Kara çekirge |
| 514 | #a5f031 | Southern scrub oak |
| 515 | #eeafa3 | Kestane meşesi / kara meşe / kızıl meşe |
| 516 | #9bd763 | Kiraz / beyaz dişbudak / sarı kavak |
| 517 | #b838ee | Karaağaç / dişbudak / yalancı akasya |
| 519 | #e88fbb | Kırmızı akçaağaç / meşe |
| 520 | #cce5b9 | Karışık yayla sert ağaçları |
| 601 | #ed8a9c | Bataklık kestanesi meşesi / kiraz kabuğu meşesi |
| 602 | #c8ed2d | Tatlı sakız ağacı / Nuttall meşesi / söğüt meşesi |
| 605 | #f0bd53 | Overcup meşesi / su hikorisi |
| 606 | #60dad1 | Atlantic white-cedar |
| 607 | #c790c1 | Baldcypress / water tupelo |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / swamp tupelo / red maple |
| 609 | #8e6a31 | Baldcypress / pondcypress |
| 701 | #cecceb | Kara dişbudak / Amerikan karaağacı / kırmızı akçaağaç |
| 702 | #b1bef2 | Nehir huşu / çınar |
| 703 | #f077ef | Kavak |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Çınar / ceviz / Amerikan karaağacı |
| 706 | #efadec | Şeker çileği / çakal eriği / karaağaç / yeşil dişbudak ağacı |
| 707 | #da23cf | Gümüş akçaağaç / Amerikan karaağacı |
| 708 | #e4c3c0 | Kırmızı akçaağaç / ova |
| 709 | #bf90e1 | Kavak / söğüt |
| 722 | #52f3eb | Oregon külü |
| 801 | #a2c9eb | Şeker akçaağacı / kayın / sarı huş ağacı |
| 802 | #3ff451 | Siyah vişne |
| 805 | #6ab7f2 | Sert akçaağaç / ıhlamur |
| 809 | #b3714c | Kırmızı akçaağaç / yayla |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Kağıt huşu |
| 903 | #dd82c7 | Gri huş ağacı |
| 904 | #c5f2a0 | Balsam kavağı |
| 905 | #e3f2e7 | Pin cherry |
| 911 | #b2c2b1 | Kızıl kızılağaç |
| 912 | #4ff389 | Büyük yapraklı akçaağaç |
| 921 | #8772e8 | Gri çam |
| 922 | #bb24a1 | California black oak |
| 923 | #c7f7cd | Oregon beyaz meşesi |
| 924 | #8fc3c6 | Mavi meşe |
| 931 | #f13896 | Sahil meşesi |
| 933 | #efe92f | Kanyon meşesi |
| 934 | #6c48ae | İç kısımlarda yetişen meşe |
| 935 | #b3e8cd | Kaliforniya beyaz meşesi (vadi meşesi) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Kaliforniya defnesi |
| 943 | #6a48de | Dev chinkapin |
| 961 | #c3ab6e | Pasifik çileği |
| 962 | #f5f169 | Diğer sert ağaçlar |
| 971 | #f3c66f | Yaprak döken meşe ormanı |
| 972 | #4ecb89 | Yaprak dökmeyen meşe ormanı |
| 973 | #60b0c2 | Mesquite woodland |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus (dağ çalısı) ormanı |
| 975 | #b3c5ce | Dağlar arası akçaağaç ormanı |
| 976 | #ee73af | Çeşitli ormanlık alan sert ağaçları |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmiye ağaçları |
| 995 | #e67774 | Diğer egzotik sert ağaçlar |
FORTYPCD Sınıf Tablosu
| Değer | Renk | Açıklama |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Jack çamı |
| 102 | #c765ec | Kızılçam |
| 103 | #efdbcc | Doğu beyaz çamı |
| 104 | #a8a9f2 | Doğu beyaz çamı / doğu baldıran otu |
| 105 | #d0ce83 | Doğu baldıranı |
| 121 | #47d0b6 | Balsam köknarı |
| 122 | #9d86a6 | Beyaz ladin |
| 123 | #a5f77a | Kırmızı ladin |
| 124 | #dcf4d9 | Kırmızı ladin / balsam köknarı |
| 125 | #64e1f7 | Kara ladin |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Kuzey beyaz sediri |
| 141 | #84d7eb | Uzun yapraklı çam |
| 142 | #ef4677 | Slash pine |
| 161 | #97f2ad | Loblolly çamı |
| 162 | #d45549 | Kısa yapraklı çam |
| 163 | #63f3ac | Virginia çamı |
| 164 | #f58de4 | Kum çamı |
| 165 | #e9c991 | Table Mountain çamı |
| 166 | #ddbef2 | Pond pine |
| 167 | #bba847 | Pitch pine |
| 171 | #95eacd | Doğu kırmızı sediri |
| 182 | #a6827b | Rocky Dağı ardıcı |
| 184 | #bca28a | Ardıç ormanı |
| 185 | #cff3f4 | Pinyon / ardıç ormanı |
| 201 | #c1ded5 | Douglas göknarı |
| 202 | #948ee9 | Port-Orford-cedar |
| 221 | #d0ef5b | Ponderosa çamı |
| 222 | #e29af0 | Tütsü sediri |
| 224 | #c34bc3 | Şeker çamı |
| 225 | #e6acb8 | Jeffrey çamı |
| 226 | #ea3b34 | Coulter çamı |
| 241 | #724353 | Batı beyaz çamı |
| 261 | #f2c7a0 | Beyaz köknar |
| 262 | #6ab27f | Kırmızı köknar |
| 263 | #f1f3d3 | Noble fir |
| 264 | #ea5aba | Pasifik gümüş köknarı |
| 265 | #edc7e1 | Engelmann ladini |
| 266 | #4965e2 | Engelmann ladini / subalpin köknarı |
| 267 | #a0f4c4 | Grand fir |
| 268 | #5697de | Subalpine fir |
| 269 | #5defc4 | Mavi ladin |
| 270 | #e8f384 | Dağ baldıranı |
| 271 | #cc63bd | Alaska-yellow-cedar |
| 281 | #e16f3d | Lodgepole çamı |
| 301 | #f5da68 | Batı ladini |
| 304 | #a63bcf | Batı kırmızı sediri |
| 305 | #51d0dd | Sitka ladini |
| 321 | #6bc5b6 | Batı ladini |
| 341 | #f2f4a5 | Redwood |
| 361 | #576abe | Knobcone çamı |
| 362 | #b56f7c | Güneybatı beyaz çamı |
| 365 | #dca5ca | Foxtail pine / bristlecone pine |
| 366 | #67eff4 | Limber pine |
| 367 | #ca5483 | Beyaz kabuklu çam |
| 368 | #a8bf86 | Çeşitli batı yumuşak ağaçları |
| 369 | #aff6e9 | Batı ardıcı |
| 371 | #a53394 | Kaliforniya karışık kozalaklı ağaç |
| 381 | #e9e2eb | İskoç çamı |
| 383 | #d0cfad | Diğer egzotik yumuşak ağaçlar |
| 384 | #eee1b3 | Norveç ladini |
| 385 | #e4db79 | İthal edilen karaçam |
| 401 | #ec42f6 | Doğu beyaz çamı / kuzey kırmızı meşesi / beyaz dişbudağı |
| 402 | #7e9f81 | Doğu kırmızı sediri / sert ağaç |
| 403 | #4a7196 | Uzun yapraklı çam / meşe |
| 404 | #5cd76e | Kısa yapraklı çam / meşe |
| 405 | #37999a | Virginia çamı / güney kırmızı meşesi |
| 406 | #ed54dd | Loblolly çamı / sert ağaç |
| 407 | #6792f0 | Slash çamı / sert ağaç |
| 409 | #82eb3e | Diğer çam / sert ağaç |
| 501 | #b8db98 | Post oak / blackjack oak |
| 502 | #bccc4b | Kestane meşesi |
| 503 | #f22ab1 | Beyaz meşe / kırmızı meşe / hikori |
| 504 | #f6e095 | Beyaz meşe |
| 505 | #77989d | Kuzey kırmızı meşesi |
| 506 | #718640 | Sarı kavak / beyaz meşe / kuzey kırmızı meşesi |
| 507 | #9d4f8d | Sassafras / Trabzon hurması |
| 508 | #c376e4 | Amerikan sığla ağacı / sarı kavak |
| 509 | #7cb133 | Bur oak |
| 510 | #5fa7cc | Kızıl meşe |
| 511 | #9ae6e8 | Sarı kavak |
| 512 | #def3b1 | Kara ceviz |
| 513 | #b88bf2 | Kara çekirge |
| 514 | #a5f031 | Southern scrub oak |
| 515 | #eeafa3 | Kestane meşesi / kara meşe / kızıl meşe |
| 516 | #9bd763 | Kiraz / beyaz dişbudak / sarı kavak |
| 517 | #b838ee | Karaağaç / dişbudak / yalancı akasya |
| 519 | #e88fbb | Kırmızı akçaağaç / meşe |
| 520 | #cce5b9 | Karışık yayla sert ağaçları |
| 601 | #ed8a9c | Bataklık kestanesi meşesi / kiraz kabuğu meşesi |
| 602 | #c8ed2d | Tatlı sakız ağacı / Nuttall meşesi / söğüt meşesi |
| 605 | #f0bd53 | Overcup meşesi / su hikorisi |
| 606 | #60dad1 | Atlantic white-cedar |
| 607 | #c790c1 | Baldcypress / water tupelo |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / swamp tupelo / red maple |
| 609 | #8e6a31 | Baldcypress / pondcypress |
| 701 | #cecceb | Kara dişbudak / Amerikan karaağacı / kırmızı akçaağaç |
| 702 | #b1bef2 | Nehir huşu / çınar |
| 703 | #f077ef | Kavak |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Çınar / ceviz / Amerikan karaağacı |
| 706 | #efadec | Şeker çileği / çakal eriği / karaağaç / yeşil dişbudak ağacı |
| 707 | #da23cf | Gümüş akçaağaç / Amerikan karaağacı |
| 708 | #e4c3c0 | Kırmızı akçaağaç / ova |
| 709 | #bf90e1 | Kavak / söğüt |
| 722 | #52f3eb | Oregon külü |
| 801 | #a2c9eb | Şeker akçaağacı / kayın / sarı huş ağacı |
| 802 | #3ff451 | Siyah vişne |
| 805 | #6ab7f2 | Sert akçaağaç / ıhlamur |
| 809 | #b3714c | Kırmızı akçaağaç / yayla |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Kağıt huşu |
| 903 | #dd82c7 | Gri huş ağacı |
| 904 | #c5f2a0 | Balsam kavağı |
| 905 | #e3f2e7 | Pin cherry |
| 911 | #b2c2b1 | Kızıl kızılağaç |
| 912 | #4ff389 | Büyük yapraklı akçaağaç |
| 921 | #8772e8 | Gri çam |
| 922 | #bb24a1 | California black oak |
| 923 | #c7f7cd | Oregon beyaz meşesi |
| 924 | #8fc3c6 | Mavi meşe |
| 931 | #f13896 | Sahil meşesi |
| 933 | #efe92f | Kanyon meşesi |
| 934 | #6c48ae | İç kısımlarda yetişen meşe |
| 935 | #b3e8cd | Kaliforniya beyaz meşesi (vadi meşesi) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Kaliforniya defnesi |
| 943 | #6a48de | Dev chinkapin |
| 961 | #c3ab6e | Pasifik çileği |
| 962 | #f5f169 | Diğer sert ağaçlar |
| 971 | #f3c66f | Yaprak döken meşe ormanı |
| 972 | #4ecb89 | Yaprak dökmeyen meşe ormanı |
| 973 | #60b0c2 | Mesquite woodland |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus (dağ çalısı) ormanı |
| 975 | #b3c5ce | Dağlar arası akçaağaç ormanı |
| 976 | #ee73af | Çeşitli ormanlık alan sert ağaçları |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmiye ağaçları |
| 991 | #e6a25e | Paulownia |
| 992 | #f8f3b7 | Melaleuca |
| 995 | #e67774 | Diğer egzotik sert ağaçlar |
| 999 | #d5cc36 | Stokta yok |
STDSZCD Sınıf Tablosu
| Değer | Renk | Açıklama |
|---|---|---|
| 1 | #38a800 | Büyük çaplı: En az 10 canlı stok değerine (100 tabanlı) sahip; stokun %50'den fazlası orta ve büyük çaplı ağaçlardan oluşan; büyük çaplı ağaçların stokunun orta çaplı ağaçların stokuna eşit veya daha büyük olduğu alanlar. |
| 2 | #ffff00 | Orta çap: En az 10 canlı stok değerine (100 tabanlı) sahip, stokun %50'den fazlası orta ve büyük çaplı ağaçlardan oluşan, büyük çaplı ağaçların stokunun orta çaplı ağaçların stokundan daha az olduğu alanlar. |
| 3 | #feba12 | Küçük çap: En az %50'si küçük çaplı ağaçlardan oluşan, en az 10 (100 tabanında) canlı stok değerine sahip ormanlar. |
| 5 | #c62363 | Stoksuz - Tüm canlı stok değeri 10'dan az olan orman arazisi. |
Resim Özellikleri
Görüntü Özellikleri
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| yıl | Dize | Ürünün yılı. |
| study_area | Dize | Ürünün çalışma alanı. |
| landfire_ver | Dize | İmputasyon için referans ve hedef veriler olarak kullanılan Landfire sürümü. |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
USDA Orman Hizmetleri, ticari elverişlilik ve belirli bir amaca uygunluk garantileri dahil olmak üzere açık veya zımni hiçbir garanti vermez, bu coğrafi verilerin doğruluğu, güvenilirliği, eksiksizliği veya kullanışlılığı ya da bu coğrafi verilerin uygunsuz veya yanlış kullanımı konusunda herhangi bir yasal yükümlülük veya sorumluluk üstlenmez. Bu coğrafi veriler ve ilgili haritalar veya grafikler yasal belgeler değildir ve bu şekilde kullanılmak üzere tasarlanmamıştır. Veriler ve haritalar; mülkiyet, sahiplik, yasal açıklamalar veya sınırlar, yasal yetki alanı ya da kamuya ait ya da özel arazilerde geçerli olabilecek kısıtlamaları belirlemek için kullanılamaz. Doğal tehlikeler verilerde ve haritalarda gösterilebilir veya gösterilmeyebilir. Arazi kullanıcıları gerekli önlemleri almalıdır. Veriler dinamiktir ve zaman içinde değişebilir. Kullanıcı, coğrafi verilerin sınırlamalarını doğrulamak ve verileri buna göre kullanmakla sorumludur.
Bu veriler ABD hükümetinin sağladığı fonlar kullanılarak toplanmıştır ve ek izin veya ücret olmadan kullanılabilir. Bu verileri bir yayında, sunumda veya başka bir araştırma ürününde kullanırsanız lütfen uygun alıntıyı kullanın:
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: 2022 civarında ABD'nin bitişik eyaletlerindeki ormanların ağaç düzeyinde modeli. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2025-0032
Ek bilgi için TreeMap Research Data Archive'ı inceleyin.
Alıntılar
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: 2022 civarında ABD'nin bitişik eyaletlerindeki ormanların ağaç düzeyinde modeli. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2025-0032
Riley, K. L., I. C. Grenfell, M. C. Finney ve J. D. Shaw: 2021, TreeMap 2016: 2016 civarında ABD'nin bitişik eyaletlerindeki ormanların ağaç düzeyinde modeli. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2021-0074
Wilson, B T., C. J. Lister ve 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. Yönet. 271:182-198. doi:10.1016/j.foreco.2012.02.002
Pierce, K. B. Jr., J. L. Ohmann, M. C. Wimberly, M. J. Gregory ve J. S Fried: 2009, Mapping Wildland Fuels and Forest Structure for Land Management: A Comparison of Nearest Neighbor Imputation and Other Methods. Can. J. İçin. Res. 39: 1901-1916. doi:10.1139/X09-102
Ohmann, J. L. ve M. J. Gregory: 2002, Predictive Mapping of Forest Composition and Structure with Direct Gradient Analysis and Nearest- Neighbor Imputation in Coastal Oregon, USA. Can. J. İçin. 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. Şubat 2024'te https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html adresinden erişildi. doi: 10.2737/RDS-2001-FIADB
DOI'lar
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('USFS/GTAC/TreeMap/v2022'); var TreeMap = dataset.filter('year == "2022"') .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);