USFS TreeMap v2020

USFS/GTAC/TreeMap/v2020

说明

此产品是 TreeMap 数据套件的一部分。该数据集提供了 2020 年美国整个森林覆盖范围内的森林特征（包括活树和死树的数量、生物量和碳）的详细空间信息。

TreeMap v2020 包含每个研究区域的 22 波段 30 x 30 米分辨率网格化地图图像，这些图像显示的是美国 2020 年左右的森林，每个波段代表从所选森林清查分析 (FIA) 数据中派生的一个属性（一个波段代表 TreeMap ID）。属性示例包括森林类型、树冠覆盖率百分比、活树蓄积量、活树/死树生物量，以及活树/死树中的碳。

TreeMap 产品是随机森林机器学习算法的输出，该算法会将最相似的 FIA 地块分配给网格化 LANDFIRE 输入数据的每个像素。目的是将详细但空间稀疏的 FIA 数据与不太详细但空间全面的 LANDFIRE 数据的互补优势相结合，从而在各种尺度上更好地估计森林特征。在私营部门和公共部门，TreeMap 都被用于各种项目，包括燃料处理规划、枯立木危险测绘和陆地碳资源估算。

TreeMap 与其他插补森林植被产品的不同之处在于，它为每个像素提供了一个 FIA 地块标识符，而其他数据集则提供森林特征，例如活立木断面积（例如，Ohmann 和 Gregory，2002 年；Pierce Jr 等，2009 年；Wilson、Lister 和 Riemann，2012 年）。FIA 地块标识符可以关联到 FIA DataMart 中为每个树木和地块记录的数百个变量和属性，FIA DataMart 是 FIA 的公共地块信息代码库（Forest Inventory Analysis 2022a）。

此处显示的 TreeMap 2020 CONUS 数据集将 TreeMap 2016 数据集更新为 2020 年左右的景观条件，并通过以下方式更新了方法：1) 在插补中使用不同的气候变量套件；2) 改进物种组成分配，以防止将地块插补到不存在其现有植被类型的区域，这个问题影响了之前 TreeMap 版本中的少量像素。

TreeMap v2020 是使用 Riley 等人 (2022) 中描述的方法生成的，但与 TreeMap v2016 不同之处在于：1) 气候变量是从 DayMet 获取的，包括降水、短波辐射、土壤含水量当量、最高温度、最低温度、蒸汽压和蒸汽压亏缺；2) 每个 LANDFIRE 区域中可用于插补的地块仅限于那些包含树种的地块，这些树种要么存在于 LANDFIRE 区域内的地块中，要么存在于紧邻该区域的区域中（根据位于该区域内的 FIA 地块）。这不仅减少了可用区内不存在的“现有植被类型”地块，还减少了树木超出观测范围的地块。

结果表明，目标 LANDFIRE 数据与插补地块数据之间具有良好的一致性，森林覆盖率、森林高度、植被群组和扰动代码的总体类内一致性分别为 94.3%、99.0%、95.6% 和 95.5%。在随机森林可用的 69,800 个单条件 FIA 地块中，有 64,745 个（占 92.7%）用于对 2,687,805,994 个森林像素进行插补。

如需了解其他 TreeMap 版本，请访问：

其他资源

如有任何疑问或具体的数据请求，请发送邮件至 [sm.fs.treemaphelp@usda.gov]。

频段

像元大小
30 米

波段

名称 单位 像元大小 说明
ALSTK % 米

All-Live-Tree Stocking。条件中所有活树的蓄积百分比值之和。
BALIVE 平方英尺/英亩 米

活树的基底面积。在相应条件下，所有胸径/地径 ≥1.0 英寸的活树的每英亩断面积（以平方英尺为单位）。
CANOPYPCT % 米

Live Canopy Cover。源自森林植被模拟器。
CARBON_D 吨/英亩 米

碳，立枯木。通过以下 FIA 查询计算得出：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 吨/英亩 米

Carbon, Down Dead。地面上直径大于 3 英寸的木质材料以及直径大于 3 英寸的树桩及其根部的碳含量（吨/英亩）。根据地理区域、森林类型和活树碳密度（Smith 和 Heath，2008 年）估算得出。
CARBON_L 吨/英亩 米

Carbon, Live Above Ground. 通过以下 FIA 查询计算得出：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 吨/英亩 米

地上干立枯树生物质。通过以下 FIA 查询计算得出：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 吨/英亩 米

地上干活树生物质。通过以下 FIA 查询计算得出：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 米

地块立木大小等级代码 - 地块内活树的主要（基于蓄积量）直径等级的实地分配分类。
FLDTYPCD 米

字段“森林类型代码” - 由外业人员根据构成所有活立木的大多数树种或树种组分配的表示森林类型的代码。外业调查人员会根据样地周围的森林面积以及在样地中抽样的树种来评估森林类型。
FORTYPCD 米

算法森林类型代码 - 这是用于报告目的的森林类型。它主要通过计算机算法得出，但当样地中特定森林状况的样本不足 25% 时，或在少数其他情况下，则不适用。
GSSTK % 米

Growing-Stock Stocking. 相应条件下的所有生长中乔木的蓄积百分比值之和。
QMD 英寸 米

林分二次平均直径。条件下的二次平均直径，或平均胸高断面积的树木的直径。基于胸径/地径 ≥1.0 英寸的活树
SDIsum 无量纲 米

林分密度指数之和。林分密度指数 (SDI)。一种相对的活树（胸径/地径大于或等于 1.0 英寸）林分密度度量，以最大林分密度指数 (SDI) 的总和表示。
STANDHT 英尺 米

优势树的高度。源自森林植被模拟器。
STDSZCD 米

算法林分标准尺寸类别代码 - 使用算法对所分配条件内活树的主要（基于蓄积量）直径类别进行分类。
TPA_DEAD 次/英亩 米

每英亩的枯树数量。每英亩枯立木数量（胸径 >= 5 英寸）。通过以下 FIA 查询计算得出：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 次/英亩 米

每英亩的活树数量。每英亩的活树数量（胸径 > 1 英寸）。通过以下 FIA 查询计算得出：Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1))
TM_ID 无量纲 米

原始 TreeMap 标识符数据集值。此数据集有助于查看各个模型化地块值的空间分组。
VOLBFNET_L 锯材板英尺/英亩 米

音量，直播（日志规则：国际 ¼ 英寸）。通过以下 FIA 查询计算得出：Sum VOLBFNET * TPA_UNADJ WHERE (((TREE.TREECLCD)=2) AND ((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1))
VOLCFNET_D 立方英尺/英亩 米

Volume, Standing Dead。通过以下 FIA 查询计算得出： 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 立方英尺/英亩 米

Volume, Live. 通过以下 FIA 查询计算得出：Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1))

FLDSZCD 类表

值 颜色 说明
0 #c62363

非有林地 - 符合可达土地的定义，并且符合以下条件之一：(1) 树木、幼苗和树苗的蓄积量不足 10%，且未被归类为覆盖树木；(2) 对于没有蓄积量标准的若干林地物种，树木、幼苗和树苗的树冠覆盖率不足 10%。
1 #feba12

≤4.9 英寸（幼苗/树苗）。树木、幼苗和树苗的蓄积量至少为 10%（如果没有蓄积量标准，则为郁闭度至少为 10%），并且至少 2/3 的郁闭度来自胸径/地径小于 5.0 英寸的树木。
2 #ffff00

5.0-8.9 英寸（软木）/ 5.0-10.9 英寸（硬木）。树木、幼苗和树苗的蓄积量至少为 10%（如果没有蓄积量标准，则树冠覆盖率至少为 10%）；树冠覆盖率至少有三分之一来自胸径/地径处直径大于 5.0 英寸的树木，并且树冠覆盖率的大部分来自直径为 5.0-8.9 英寸的针叶树和/或胸径为 5.0-10.9 英寸的阔叶树，和/或地径处直径为 5.0-8.9 英寸的林地树木。
3 #38a800

9.0-19.9 英寸（软木）/11.0-19.9 英寸（硬木）。树木、幼苗和树苗的蓄积量至少达到 10%（如果无蓄积量标准，则树冠覆盖率至少达到 10%）；树冠覆盖率至少有三分之一来自胸径/地径大于 5.0 英寸的树木，并且树冠覆盖率的大部分来自直径为 9.0-19.9 英寸的针叶树和/或胸径介于 11.0-19.9 英寸之间的阔叶树，和/或地径介于 9.0-19.9 英寸之间的林地树木。
4 #73dfff

20.0-39.9 英寸。树木、幼苗和树苗的蓄积量至少为 10%（如果没有蓄积量标准，则树冠覆盖率至少为 10%）；树冠覆盖率至少有三分之一来自胸径/地径大于 5.0 英寸的树木，并且树冠覆盖率的大部分来自胸径为 20.0-39.9 英寸的树木。
5 #5c09fc

40.0 英寸以上。树木、幼苗和树苗的蓄积量至少为 10%（如果没有蓄积量标准，则树冠覆盖率至少为 10%）；树冠覆盖率至少有三分之一来自胸径/地径大于 5.0 英寸的树木，并且树冠覆盖率的大部分来自胸径大于或等于 40.0 英寸的树木。

FLDTYPCD 类表

值 颜色 说明
101 #6e26ec

杰克松
102 #c765ec

红松
103 #efdbcc

美国白松
104 #a8a9f2

美国东部白松 / 美国东部铁杉
105 #d0ce83

北美东部铁杉
121 #47d0b6

香脂冷杉
122 #9d86a6

白云杉
123 #a5f77a

红云杉
124 #dcf4d9

红云杉 / 香脂冷杉
125 #64e1f7

黑云杉
126 #afa9b0

Tamarack
127 #f2c531

北方白雪松
128 #87cc75

弗雷泽冷杉
141 #84d7eb

长叶松
142 #ef4677

湿地松
161 #97f2ad

湿地松
162 #d45549

短叶松
163 #63f3ac

弗吉尼亚松
164 #f58de4

沙松
165 #e9c991

桌山松
166 #ddbef2

池塘松
167 #bba847

短叶松
171 #95eacd

东方红雪松
182 #a6827b

落基山桧
184 #bca28a

Juniper woodland
185 #cff3f4

沼泽松 / 杜松林地
201 #c1ded5

花旗松
202 #948ee9

波特奥福德雪松
221 #d0ef5b

黄松
222 #e29af0

加州香柏
224 #c34bc3

糖松
225 #e6acb8

杰弗里松
226 #ea3b34

库尔特松
241 #724353

西部白松
261 #f2c7a0

白冷杉
262 #6ab27f

红杉
263 #f1f3d3

高贵冷杉
264 #ea5aba

太平洋银冷杉
265 #edc7e1

恩格尔曼云杉
266 #4965e2

恩格尔曼云杉 / 亚高山冷杉
267 #a0f4c4

大冷杉
268 #5697de

高山冷杉
269 #5defc4

蓝云杉
270 #e8f384

山铁杉
271 #cc63bd

阿拉斯加黄杉
281 #e16f3d

窄叶松
301 #f5da68

西部铁杉
304 #a63bcf

西部红雪松
305 #51d0dd

锡特卡云杉
321 #6bc5b6

西部落叶松
341 #f2f4a5

红木
361 #576abe

结球松
362 #b56f7c

西南部白松
365 #dca5ca

狐尾松 / 刚松
366 #67eff4

柔松
367 #ca5483

白皮松
368 #a8bf86

其他西部软木
369 #aff6e9

西部杜松
371 #a53394

加利福尼亚混合针叶林
381 #e9e2eb

苏格兰松
383 #d0cfad

其他异域软木
384 #eee1b3

挪威云杉
385 #e4db79

引入了落叶松
401 #ec42f6

美国东部白松 / 北方红橡 / 白蜡树
402 #7e9f81

东部红雪松 / 硬木
403 #4a7196

长叶松 / 橡树
404 #5cd76e

短叶松 / 橡树
405 #37999a

弗吉尼亚松 / 南方红橡
406 #ed54dd

湿地松 / 硬木
407 #6792f0

湿地松 / 硬木
409 #82eb3e

其他松木 / 硬木
501 #b8db98

短叶栎 / 黑杰克栎
502 #bccc4b

栗栎
503 #f22ab1

白橡木 / 红橡木 / 山核桃木
504 #f6e095

白橡木
505 #77989d

北方红橡
506 #718640

黄杨 / 白橡 / 北方红橡
507 #9d4f8d

Sassafras / persimmon
508 #c376e4

枫香树 / 黄杨
509 #7cb133

毛橡
510 #5fa7cc

猩红栎
511 #9ae6e8

黄杨
512 #def3b1

黑胡桃
513 #b88bf2

黑槐
514 #a5f031

南方灌木栎
515 #eeafa3

栗橡树 / 黑橡树 / 猩红橡树
516 #9bd763

樱桃木 / 白蜡木 / 黄杨
517 #b838ee

榆树 / 白蜡树 / 刺槐
519 #e88fbb

红枫 / 橡树
520 #cce5b9

混合高地硬木
601 #ed8a9c

沼泽栗橡树 / 樱桃皮橡树
602 #c8ed2d

枫香树 / 纳塔栎 / 柳叶栎
605 #f0bd53

Overcup oak / water hickory
606 #60dad1

大西洋白雪松
607 #c790c1

落羽杉 / 水 tupelo
608 #54c7ef

甜月桂 / 沼泽图珀洛 / 红枫
609 #8e6a31

落羽杉 / 池杉
701 #cecceb

黑灰 / 美国榆树 / 红枫
702 #b1bef2

河桦树 / 美国梧桐
703 #f077ef

Cottonwood
704 #969aca

Willow
705 #c4ec84

美国梧桐 / 山核桃 / 美国榆树
706 #efadec

糖果树 / 朴树 / 榆树 / 美国白蜡树
707 #da23cf

银枫 / 美国榆树
708 #e4c3c0

红枫 / 低地
709 #bf90e1

棉白杨 / 柳树
722 #52f3eb

俄勒冈灰
801 #a2c9eb

糖枫 / 山毛榉 / 黄桦
802 #3ff451

黑樱桃
805 #6ab7f2

硬枫木 / 椴木
809 #b3714c

红枫 / 高地
901 #d28f25

Aspen
902 #f59550

白桦
903 #dd82c7

灰桦
904 #c5f2a0

香脂杨
905 #e3f2e7

Pin cherry
911 #b2c2b1

红桤
912 #4ff389

大叶枫
921 #8772e8

灰松
922 #bb24a1

加利福尼亚黑橡树
923 #c7f7cd

俄勒冈白橡
924 #8fc3c6

蓝橡树
931 #f13896

海岸栎
933 #efe92f

峡谷活栎
934 #6c48ae

内陆活栎
935 #b3e8cd

加州白橡（谷橡）
941 #e8a882

Tanoak
942 #b3e0f0

加州月桂
943 #6a48de

巨型金坚果
961 #c3ab6e

太平洋马德龙
962 #f5f169

其他硬木
971 #f3c66f

落叶橡树林地
972 #4ecb89

常绿橡树林地
973 #60b0c2

豆科灌木林地
974 #76e45f

Cercocarpus（山刷）林地
975 #b3c5ce

山间枫树林
976 #ee73af

其他林地硬木
982 #9473b4

Mangrove
983 #80d9a8

棕榈树
995 #e67774

其他异域硬木

FORTYPCD 类表

值 颜色 说明
101 #6e26ec

杰克松
102 #c765ec

红松
103 #efdbcc

美国白松
104 #a8a9f2

美国东部白松 / 美国东部铁杉
105 #d0ce83

北美东部铁杉
121 #47d0b6

香脂冷杉
122 #9d86a6

白云杉
123 #a5f77a

红云杉
124 #dcf4d9

红云杉 / 香脂冷杉
125 #64e1f7

黑云杉
126 #afa9b0

Tamarack
127 #f2c531

北方白雪松
141 #84d7eb

长叶松
142 #ef4677

湿地松
161 #97f2ad

湿地松
162 #d45549

短叶松
163 #63f3ac

弗吉尼亚松
164 #f58de4

沙松
165 #e9c991

桌山松
166 #ddbef2

池塘松
167 #bba847

短叶松
171 #95eacd

东方红雪松
182 #a6827b

落基山桧
184 #bca28a

Juniper woodland
185 #cff3f4

沼泽松 / 杜松林地
201 #c1ded5

花旗松
202 #948ee9

波特奥福德雪松
221 #d0ef5b

黄松
222 #e29af0

加州香柏
224 #c34bc3

糖松
225 #e6acb8

杰弗里松
226 #ea3b34

库尔特松
241 #724353

西部白松
261 #f2c7a0

白冷杉
262 #6ab27f

红杉
263 #f1f3d3

高贵冷杉
264 #ea5aba

太平洋银冷杉
265 #edc7e1

恩格尔曼云杉
266 #4965e2

恩格尔曼云杉 / 亚高山冷杉
267 #a0f4c4

大冷杉
268 #5697de

高山冷杉
269 #5defc4

蓝云杉
270 #e8f384

山铁杉
271 #cc63bd

阿拉斯加黄杉
281 #e16f3d

窄叶松
301 #f5da68

西部铁杉
304 #a63bcf

西部红雪松
305 #51d0dd

锡特卡云杉
321 #6bc5b6

西部落叶松
341 #f2f4a5

红木
361 #576abe

结球松
362 #b56f7c

西南部白松
365 #dca5ca

狐尾松 / 刚松
366 #67eff4

柔松
367 #ca5483

白皮松
368 #a8bf86

其他西部软木
369 #aff6e9

西部杜松
371 #a53394

加利福尼亚混合针叶林
381 #e9e2eb

苏格兰松
383 #d0cfad

其他异域软木
384 #eee1b3

挪威云杉
385 #e4db79

引入了落叶松
401 #ec42f6

美国东部白松 / 北方红橡 / 白蜡树
402 #7e9f81

东部红雪松 / 硬木
403 #4a7196

长叶松 / 橡树
404 #5cd76e

短叶松 / 橡树
405 #37999a

弗吉尼亚松 / 南方红橡
406 #ed54dd

湿地松 / 硬木
407 #6792f0

湿地松 / 硬木
409 #82eb3e

其他松木 / 硬木
501 #b8db98

短叶栎 / 黑杰克栎
502 #bccc4b

栗栎
503 #f22ab1

白橡木 / 红橡木 / 山核桃木
504 #f6e095

白橡木
505 #77989d

北方红橡
506 #718640

黄杨 / 白橡 / 北方红橡
507 #9d4f8d

Sassafras / persimmon
508 #c376e4

枫香树 / 黄杨
509 #7cb133

毛橡
510 #5fa7cc

猩红栎
511 #9ae6e8

黄杨
512 #def3b1

黑胡桃
513 #b88bf2

黑槐
514 #a5f031

南方灌木栎
515 #eeafa3

栗橡树 / 黑橡树 / 猩红橡树
516 #9bd763

樱桃木 / 白蜡木 / 黄杨
517 #b838ee

榆树 / 白蜡树 / 刺槐
519 #e88fbb

红枫 / 橡树
520 #cce5b9

混合高地硬木
601 #ed8a9c

沼泽栗橡树 / 樱桃皮橡树
602 #c8ed2d

枫香树 / 纳塔栎 / 柳叶栎
605 #f0bd53

Overcup oak / water hickory
606 #60dad1

大西洋白雪松
607 #c790c1

落羽杉 / 水 tupelo
608 #54c7ef

甜月桂 / 沼泽图珀洛 / 红枫
609 #8e6a31

落羽杉 / 池杉
701 #cecceb

黑灰 / 美国榆树 / 红枫
702 #b1bef2

河桦树 / 美国梧桐
703 #f077ef

Cottonwood
704 #969aca

Willow
705 #c4ec84

美国梧桐 / 山核桃 / 美国榆树
706 #efadec

糖果树 / 朴树 / 榆树 / 美国白蜡树
707 #da23cf

银枫 / 美国榆树
708 #e4c3c0

红枫 / 低地
709 #bf90e1

棉白杨 / 柳树
722 #52f3eb

俄勒冈灰
801 #a2c9eb

糖枫 / 山毛榉 / 黄桦
802 #3ff451

黑樱桃
805 #6ab7f2

硬枫木 / 椴木
809 #b3714c

红枫 / 高地
901 #d28f25

Aspen
902 #f59550

白桦
903 #dd82c7

灰桦
904 #c5f2a0

香脂杨
905 #e3f2e7

Pin cherry
911 #b2c2b1

红桤
912 #4ff389

大叶枫
921 #8772e8

灰松
922 #bb24a1

加利福尼亚黑橡树
923 #c7f7cd

俄勒冈白橡
924 #8fc3c6

蓝橡树
931 #f13896

海岸栎
933 #efe92f

峡谷活栎
934 #6c48ae

内陆活栎
935 #b3e8cd

加州白橡（谷橡）
941 #e8a882

Tanoak
942 #b3e0f0

加州月桂
943 #6a48de

巨型金坚果
961 #c3ab6e

太平洋马德龙
962 #f5f169

其他硬木
971 #f3c66f

落叶橡树林地
972 #4ecb89

常绿橡树林地
973 #60b0c2

豆科灌木林地
974 #76e45f

Cercocarpus（山刷）林地
975 #b3c5ce

山间枫树林
976 #ee73af

其他林地硬木
982 #9473b4

Mangrove
983 #80d9a8

棕榈树
991 #e6a25e

泡桐
992 #f8f3b7

千层塔
995 #e67774

其他异域硬木
999 #d5cc36

非库存

STDSZCD 类别表

值 颜色 说明
1 #38a800

大直径 - 所有活立木蓄积量值至少为 10（基准 100）；中直径和大直径树木的蓄积量占总蓄积量的 50% 以上；大直径树木的蓄积量等于或大于中直径树木的蓄积量。
2 #ffff00

中等直径 - 所有活立木蓄积量价值至少为 10（基准为 100）；中等直径和大直径树木的蓄积量占总蓄积量的 50% 以上；大直径树木的蓄积量小于中等直径树木的蓄积量。
3 #feba12

小径级 - 所有活立木蓄积量至少为 10（基准 100），其中至少 50% 的蓄积量为小径级树木的林分。
5 #c62363

未蓄积 - 所有活立木蓄积值均小于 10 的林地。

图片属性

图片属性

名称 类型 说明
年 STRING

商品的年份。
study_area STRING

商品的学习领域。
landfire_ver STRING

用作插补的参考数据和目标数据的 Landfire 版本。

使用条款

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美国农业部林务局不提供任何明示或暗示的保证，包括适销性和针对特定用途的适用性保证，也不对这些地理空间数据的准确性、可靠性、完整性或实用性承担任何法律责任或义务，也不对这些地理空间数据的不当或错误使用承担任何法律责任或义务。这些地理空间数据及相关地图或图形并非法律文件，也不得用作法律文件。不得使用这些数据和地图来确定产权、所有权、法律说明或边界、法律管辖权，或可能对公共土地或私人土地施加的限制。数据和地图可能未标示自然灾害，土地使用者应谨慎行事。数据是动态的，可能随时间变化。用户有责任核实地理空间数据的局限性，并据此使用数据。

这些数据由美国政府资助收集，无需额外许可或费用即可使用。如果您在出版物、演示文稿或其他研究产品中使用这些数据，请按如下格式引用：

Zimmer, S. N., R. M. Houtman, L. 韩T. Leatherman, I. W.Housman, A. Shrestha, J. D. Shaw, K. L. Riley: 2025, TreeMap 2020 CONUS: A tree-level model of the forests of the conterminous United States circa 2020. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2025-0031

如需了解详情，请参阅 TreeMap 研究数据归档。

引用

引用：

  • Zimmer, S. N., R. M. Houtman, L. 韩T. Leatherman, I. W.Housman, A. Shrestha, J. D. Shaw, K. L. Riley: 2025, TreeMap 2020 CONUS: A tree-level model of the forests of the conterminous United States circa 2020. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2025-0031

  • Riley, K. L., I. C. Grenfell, M. A. Finney 和 J. D. Shaw：2021 年，TreeMap 2016 年：美国本土森林的树级模型，约 2016 年。 Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2021-0074

  • Wilson, B T.、A. J. Lister 和 R. I. Riemann：2012 年，一种使用森林清查样地和中等分辨率栅格数据在大面积区域绘制树种分布图的最近邻插补方法。Forest Ecol. 管理。271:182-198。 doi:10.1016/j.foreco.2012.02.002

  • Pierce, K. B. Jr.，J. L. Ohmann, M. C. Wimberly, M. J. Gregory 和 J. S Fried：2009 年，Mapping Wildland Fuels and Forest Structure for Land Management: A Comparison of Nearest Neighbor Imputation and Other Methods。Can. J. 对于。Res. 39: 1901-1916. doi:10.1139/X09-102

  • Ohmann, J. L. 和 M. J. Gregory：2002 年，美国俄勒冈州沿海地区利用直接梯度分析和最近邻插补技术对森林组成和结构进行预测性测绘。Can. J. 对于。Res. 32:725-741。 doi: 10.1139/X02-011

  • Forest Inventory Analysis：2024 年，Forest Inventory Analysis DataMart。Forest Inventory Analysis DataMart FIADB_1.9.1. 2024 年。 2024 年 2 月访问于 https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html doi: 10.2737/RDS-2001-FIADB

DOI

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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);
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此产品是 TreeMap 数据套件的一部分。该数据集提供了 2020 年美国整个森林覆盖范围内的森林特征（包括活树和死树的数量、生物量和碳）的详细空间信息。TreeMap v2020 包含 22 个波段、分辨率为 30 x 30 米的网格化地图图片，每张图片…
USFS/GTAC/TreeMap/v2020, aboveground,biomass,carbon,climate-change,conus,forest,forest-biomass,forest-inventory-and-analysis,forest-type,fsic-go,gtac,landcover,landfire,redcastle-resources,tree-cover,us,usda,usfs,vegetation
2020-01-01T00:00:00Z/2021-01-01T00:00:00Z
22.76862 -128.97722 51.64968 -65.25445
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