- Disponibilidade de conjuntos de dados
- 2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
- Provedor de conjunto de dados
- Escritório de serviços de campo e inovação geoespacial do Serviço Florestal do USDA (USFS, na sigla em inglês) (FSIC-GO, na sigla em inglês)
- Tags
Descrição
Esse produto faz parte do pacote de dados TreeMap. Ele fornece informações espaciais detalhadas sobre as características da floresta, incluindo o número de árvores vivas e mortas, biomassa e carbono em toda a extensão florestal dos Estados Unidos em 2020.
O TreeMap v2020 contém imagens de mapa em grade de 22 bandas e resolução de 30 x 30 m por área de estudo das florestas dos Estados Unidos por volta de 2020. Cada banda representa um atributo derivado de dados selecionados da Análise de Inventário Florestal (FIA, na sigla em inglês) e uma banda representa o ID do TreeMap. Exemplos de atributos incluem tipo de floresta, porcentagem de cobertura da copa, estoque de árvores vivas, biomassa de árvores vivas/mortas e carbono em árvores vivas/mortas.
Os produtos do TreeMap são a saída de um algoritmo de machine learning de floresta aleatória que atribui a parcela da FIA mais semelhante a cada pixel dos dados de entrada do LANDFIRE em grade. O objetivo é combinar os pontos fortes complementares dos dados detalhados, mas espacialmente esparsos do FIA, com os dados menos detalhados, mas espacialmente abrangentes do LANDFIRE, para produzir estimativas melhores das características da floresta em várias escalas. O TreeMap está sendo usado nos setores público e privado em projetos que incluem planejamento de tratamento de combustível, mapeamento de risco de obstáculos e estimativa de recursos de carbono terrestre.
A TreeMap é diferente de outros produtos de vegetação florestal imputada porque fornece um identificador de parcela da FIA para cada pixel, enquanto outros conjuntos de dados fornecem características da floresta, como área basal viva (por exemplo, Ohmann e Gregory 2002; Pierce Jr et al. 2009; Wilson, Lister e Riemann 2012). O identificador de parcela da FIA pode ser vinculado às centenas de variáveis e atributos registrados para cada árvore e parcela no DataMart da FIA, o repositório público de informações de parcelas da FIA (Forest Inventory Analysis 2022a).
O conjunto de dados TreeMap 2020 CONUS apresentado aqui atualiza o conjunto de dados TreeMap 2016 para condições de paisagem por volta de 2020 e atualiza os métodos: 1) usando um conjunto diferente de variáveis climáticas na imputação e 2) melhorando as atribuições de composição de espécies para evitar que os gráficos sejam imputados em áreas onde o tipo de vegetação existente não estava presente, um problema que afetou um pequeno número de pixels em versões anteriores do TreeMap.
A TreeMap v2020 foi produzida usando os métodos descritos em Riley et al. (2022), mas difere da TreeMap v2016 porque: 1) as variáveis climáticas foram obtidas do DayMet e incluíram precipitação, radiação de ondas curtas, equivalente de água do solo, temperatura máxima, temperatura mínima, pressão de vapor e déficit de pressão de vapor; e 2) as áreas disponíveis para imputação em cada zona do LANDFIRE foram limitadas àquelas com uma espécie de árvore presente nas áreas encontradas na zona do LANDFIRE ou nas zonas imediatamente adjacentes, de acordo com as áreas da FIA localizadas na zona. Isso reduziu não apenas os gráficos com o tipo de vegetação existente não presente na zona, mas também os gráficos com árvores fora do intervalo observado.
Os resultados mostraram boa correspondência entre os dados de destino do LANDFIRE e os dados de parcela imputados, com uma concordância geral na classe de 94,3% para cobertura florestal, 99,0% para altura da floresta, 95,6% para grupo de vegetação e 95,5% para código de perturbação. De 69.800 parcelas da FIA de condição única disponíveis para a floresta aleatória, 64.745 (92,7%) foram usadas na imputação para 2.687.805.994 pixels florestados.
Outras versões do TreeMap podem ser encontradas em:
Additional Resources
Consulte a Publicação do TreeMap 2016 para mais informações sobre métodos e avaliação de acurácia.
O Explorador de dados de mapa de árvore é um aplicativo baseado na Web que permite aos usuários visualizar e baixar dados de atributos de mapa de árvore.
Acesse o TreeMap Research Data Archive (em inglês) para fazer o download do conjunto de dados completo, dos metadados e dos documentos de suporte.
Acesse o TreeMap Raster Data Gateway para fazer downloads de dados de atributos do TreeMap, metadados e documentos de suporte.
Consulte o Manual do banco de dados da FIA, versão 9.3 (em inglês) para mais informações sobre os atributos incluídos no TreeMap 2020.
O mapa de árvore de 2016 contém as condições da paisagem das florestas dos Estados Unidos por volta de 2016.
O mapa de árvore vintage de 2022 contém as condições da paisagem das florestas dos Estados Unidos por volta de 2022.
Entre em contato com [sm.fs.treemaphelp@usda.gov] se tiver dúvidas ou solicitações de dados específicas.
Bandas
Tamanho do pixel
30 metros
Bandas
| Nome | Unidades | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|
ALSTK |
% | metros | Meia de Natal com árvore viva. A soma dos valores de porcentagem de estocagem de todas as árvores vivas na condição. |
BALIVE |
ft^2/acre | metros | Área basal de árvores vivas. Área basal em pés quadrados por acre de todas as árvores vivas ≥ 1,0 polegada de d.b.h./d.r.c. amostradas na condição. |
CANOPYPCT |
% | metros | Cobertura de áreas verdes. Derivado do Forest Vegetation Simulator. |
CARBON_D |
toneladas/acre | metros | Carbono, Standing Dead. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) / 2 /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
CARBON_DWN |
toneladas/acre | metros | Carbon, Down Dead. Carbono (toneladas por acre) de material lenhoso com mais de 7,6 cm de diâmetro no solo, além de tocos e raízes com mais de 7,6 cm de diâmetro. Estimativa de modelos com base na área geográfica, no tipo de floresta e na densidade de carbono de árvores vivas (Smith e Heath, 2008). |
CARBON_L |
toneladas/acre | metros | Carbon, Live Above Ground. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) / 2 /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
DRYBIO_D |
toneladas/acre | metros | Biomassa de árvores mortas secas em pé, acima do solo. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
DRYBIO_L |
toneladas/acre | metros | Biomassa seca de árvores vivas, acima do solo. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum (DRYBIO_BOLE, DRYBIO_TOP, DRYBIO_STUMP, DRYBIO_SAPLING, DRYBIO_WDLD_SPP) /2000*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
FLDSZCD |
metros | Código da classe de tamanho do campo: classificação atribuída pelo campo da classe de diâmetro predominante (com base no estoque) de árvores vivas na condição. |
|
FLDTYPCD |
metros | Campo "Código do tipo de floresta": um código que indica o tipo de floresta, atribuído pela equipe de campo com base nas espécies de árvores ou grupos de espécies que formam uma pluralidade de todo o estoque vivo. A equipe de campo avalia o tipo de floresta com base no hectare de terra florestal ao redor do terreno, além das espécies amostradas na condição. |
|
FORTYPCD |
metros | Código do tipo de floresta do algoritmo: é o tipo de floresta usado para fins de geração de relatórios. Ele é derivado principalmente usando um algoritmo de computador, exceto quando menos de 25% das amostras de parcela representam uma condição florestal específica ou em alguns outros casos. |
|
GSSTK |
% | metros | Meia de Natal para plantas em crescimento. A soma dos valores de porcentagem de ocupação de todas as árvores de crescimento na condição. |
QMD |
em | metros | Diâmetro quadrático médio do estande. O diâmetro médio quadrático ou o diâmetro da árvore de área basal média na condição. Com base em árvores vivas com diâmetro à altura do peito/diâmetro na altura da raiz ≥ 2,5 cm |
SDIsum |
Sem dimensão | metros | Soma do índice de densidade de povoamento. Índice de densidade de povoamento (SDI, na sigla em inglês). Uma medida relativa da densidade de um povoamento de árvores vivas (maior ou igual a 2,5 cm de DAP/DRC). na condição, expressa como uma soma do índice máximo de densidade de povoamento (SDI, na sigla em inglês). |
STANDHT |
ft | metros | Altura das árvores dominantes. Derivado do Forest Vegetation Simulator. |
STDSZCD |
metros | Código da classe de tamanho padrão do algoritmo: uma classificação da classe de diâmetro predominante (com base no estoque) de árvores vivas na condição atribuída usando um algoritmo. |
|
TPA_DEAD |
contagem/acre | metros | Árvores mortas por acre. Número de árvores mortas em pé por acre (DIA >= 5"). Calculado com a seguinte consulta da FIA: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
TPA_LIVE |
contagem/acre | metros | Árvores vivas por acre. Número de árvores vivas por acre (DIA > 1"). Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum TREE.TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1) AND ((TREE.DIA)>=1)) |
TM_ID |
Sem dimensão | metros | Valores brutos do conjunto de dados de identificadores da árvore de mapa. Esse conjunto de dados é útil para ver agrupamentos espaciais de valores individuais de área modelada. |
VOLBFNET_L |
sawlog-board-ft/acre | metros | Volume, Live (regra de registro: Int’l ¼ inch). Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum VOLBFNET * TPA_UNADJ WHERE (((TREE.TREECLCD)=2) AND ((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
VOLCFNET_D |
ft^3/acre | metros | Volume, Standing Dead. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=2) AND ((TREE.DIA)>=5) AND ((TREE.STANDING_DEAD_CD)=1)) |
VOLCFNET_L |
ft^3/acre | metros | Volume, Live. Calculado usando a seguinte consulta da FIA: Sum VOLCFNET*TPA_UNADJ WHERE (((COND.COND_STATUS_CD)=1) AND ((TREE.STATUSCD)=1)) |
Tabela de classes FLDSZCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | Não estocado: atende à definição de terra acessível e a uma das seguintes condições: (1) menos de 10% de estocagem por árvores, mudas e árvores jovens e não classificado como árvores de cobertura ou (2) para várias espécies florestais em que os padrões de estocagem não estão disponíveis, menos de 10% de cobertura de árvores, mudas e árvores jovens. |
| 1 | #feba12 | ≤12,4 cm (mudas/árvores jovens). Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens, e pelo menos 2/3 da cobertura de copa em árvores com menos de 12, 7 cm de DAP/DRC. |
| 2 | #ffff00 | 12,7 a 22,6 cm (madeiras macias)/ 12,7 a 27,7 cm (madeiras duras). Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa, se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em coníferas com diâmetro de 12,7 a 22,6 cm e/ou árvores de madeira de lei com DAP de 12,7 a 27,7 cm e/ou árvores de floresta com DRC de 12,7 a 22,6 cm. |
| 3 | #38a800 | 23 a 50 cm (madeiras macias)/ 28 a 50 cm (madeiras duras). Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa, se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em coníferas com diâmetro de 22,8 a 50,5 cm e/ou árvores de madeira de lei com DAP de 27,9 a 50,5 cm e/ou árvores de floresta com DRC de 22,8 a 50,5 cm. |
| 4 | #73dfff | 50,8 a 101,3 cm. Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em árvores de 50,8 a 101,3 cm de DAP. |
| 5 | #5c09fc | 40 polegadas ou mais. Pelo menos 10% de estocagem (ou 10% de cobertura de copa se os padrões de estocagem não estiverem disponíveis) em árvores, mudas e árvores jovens; e pelo menos um terço da cobertura de copa está em árvores com mais de 12,7 cm de DAP/DRC, e a maioria da cobertura de copa está em árvores com mais de 101,6 cm de DAP. |
Tabela de classes FLDTYPCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Pinus banksiana |
| 102 | #c765ec | Pinheiro-vermelho |
| 103 | #efdbcc | Pinheiro-branco-americano |
| 104 | #a8a9f2 | Pinheiro-branco-americano / cicuta-do-leste |
| 105 | #d0ce83 | Cicuta do leste |
| 121 | #47d0b6 | Abeto-balsâmico |
| 122 | #9d86a6 | Picea glauca |
| 123 | #a5f77a | Picea rubens |
| 124 | #dcf4d9 | Picea rubens / abeto-balsâmico |
| 125 | #64e1f7 | Picea mariana |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Cedro-branco-do-norte |
| 128 | #87cc75 | Abeto de Fraser |
| 141 | #84d7eb | Pinheiro-de-folhas-longas |
| 142 | #ef4677 | Pinus elliottii |
| 161 | #97f2ad | Pinheiro-de-loblolly |
| 162 | #d45549 | Pinus echinata |
| 163 | #63f3ac | Pinheiro-da-virgínia |
| 164 | #f58de4 | Pinus clausa |
| 165 | #e9c991 | Pinus pungens |
| 166 | #ddbef2 | Pinus serotinus |
| 167 | #bba847 | Pinus rigida |
| 171 | #95eacd | Cedro-da-virgínia |
| 182 | #a6827b | Junípero das Montanhas Rochosas |
| 184 | #bca28a | Floresta de zimbro |
| 185 | #cff3f4 | Bosque de pinhão / junípero |
| 201 | #c1ded5 | Abeto de Douglas |
| 202 | #948ee9 | Cedro-de-Port-Orford |
| 221 | #d0ef5b | Pinheiro-ponderosa |
| 222 | #e29af0 | Cedro-do-incenso |
| 224 | #c34bc3 | Pinheiro-de-açúcar |
| 225 | #e6acb8 | Pinheiro de Jeffrey |
| 226 | #ea3b34 | Pinheiro-de-Coulter |
| 241 | #724353 | Pinheiro-branco-ocidental |
| 261 | #f2c7a0 | Abeto branco |
| 262 | #6ab27f | Pinheiro-de-Douglas vermelho |
| 263 | #f1f3d3 | Abeto nobre |
| 264 | #ea5aba | Abeto prateado do Pacífico |
| 265 | #edc7e1 | Picea engelmannii |
| 266 | #4965e2 | Abeto de Engelmann / abeto subalpino |
| 267 | #a0f4c4 | Abeto grande |
| 268 | #5697de | Abeto subalpino |
| 269 | #5defc4 | Picea pungens |
| 270 | #e8f384 | Cicuta-da-montanha |
| 271 | #cc63bd | Cedro-do-alasca |
| 281 | #e16f3d | Pinheiro-de-lodgepole |
| 301 | #f5da68 | Cicuta-do-oeste |
| 304 | #a63bcf | Cedro-vermelho-do-oeste |
| 305 | #51d0dd | Picea sitchensis |
| 321 | #6bc5b6 | Larício-do-oeste |
| 341 | #f2f4a5 | Sequoia |
| 361 | #576abe | Pinheiro-de-botões |
| 362 | #b56f7c | Pinheiro-branco do sudoeste |
| 365 | #dca5ca | Pinheiro-de-rabo-de-raposa / pinheiro-de-bristlecone |
| 366 | #67eff4 | Pinheiro-flexível |
| 367 | #ca5483 | Pinheiro-de-casca-branca |
| 368 | #a8bf86 | Outras madeiras macias ocidentais |
| 369 | #aff6e9 | Juniperus occidentalis |
| 371 | #a53394 | Coníferas mistas da Califórnia |
| 381 | #e9e2eb | Pinheiro-silvestre |
| 383 | #d0cfad | Outras coníferas exóticas |
| 384 | #eee1b3 | Picea abies |
| 385 | #e4db79 | Introdução do lariço |
| 401 | #ec42f6 | Pinheiro-branco-americano / carvalho-vermelho-do-norte / freixo-branco |
| 402 | #7e9f81 | Cedro-vermelho-oriental / madeira de lei |
| 403 | #4a7196 | Pinheiro-de-folhas-longas / carvalho |
| 404 | #5cd76e | Pinheiro-de-folhas-curtas / carvalho |
| 405 | #37999a | Pinheiro-da-virgínia / carvalho-vermelho-do-sul |
| 406 | #ed54dd | Pinheiro-de-loblolly / madeira de lei |
| 407 | #6792f0 | Pinheiro-bravo / madeira de lei |
| 409 | #82eb3e | Outro pinheiro / madeira de lei |
| 501 | #b8db98 | Post oak / blackjack oak |
| 502 | #bccc4b | Carvalho-castanheiro |
| 503 | #f22ab1 | Carvalho-branco / carvalho-vermelho / nogueira |
| 504 | #f6e095 | Carvalho-branco |
| 505 | #77989d | Carvalho-vermelho do norte |
| 506 | #718640 | Tulipeiro / carvalho-branco / carvalho-vermelho do norte |
| 507 | #9d4f8d | Sassafrás / caqui |
| 508 | #c376e4 | Sweetgum / yellow-poplar |
| 509 | #7cb133 | Bur oak |
| 510 | #5fa7cc | Carvalho-escarlate |
| 511 | #9ae6e8 | Tulipeiro |
| 512 | #def3b1 | Nogueira-preta |
| 513 | #b88bf2 | Robinia pseudoacacia |
| 514 | #a5f031 | Carvalho-rasteiro do sul |
| 515 | #eeafa3 | Carvalho-castanheiro / carvalho-negro / carvalho-escarlate |
| 516 | #9bd763 | Cerejeira / freixo branco / choupo-amarelo |
| 517 | #b838ee | Ulmeiro / freixo / acácia-negra |
| 519 | #e88fbb | Bordo / carvalho-vermelho |
| 520 | #cce5b9 | Madeiras de lei de terras altas mistas |
| 601 | #ed8a9c | Carvalho-do-pântano / carvalho-cerejeira |
| 602 | #c8ed2d | Sweetgum / Carvalho de Nuttall / Carvalho-salgueiro |
| 605 | #f0bd53 | Carvalho-de-cúpula / nogueira-d'água |
| 606 | #60dad1 | Cedro-branco-do-atlântico |
| 607 | #c790c1 | Cipreste-calvo / tupelo aquático |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / tupelo de pântano / bordo-vermelho |
| 609 | #8e6a31 | Cipreste-de-folha-caduca / cipreste-dos-pântanos |
| 701 | #cecceb | Freixo-preto / Ulmeiro-americano / Bordo-vermelho |
| 702 | #b1bef2 | Bétula-preta / sicômoro |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Plátano / noz-pecã / olmo-americano |
| 706 | #efadec | Sugarberry / hackberry / elm / green ash |
| 707 | #da23cf | Bordo-prateado / Ulmeiro-americano |
| 708 | #e4c3c0 | Bordo-vermelho / terras baixas |
| 709 | #bf90e1 | Choupo / salgueiro |
| 722 | #52f3eb | Freixo do Oregon |
| 801 | #a2c9eb | Bordo-açucareiro / faia / bétula amarela |
| 802 | #3ff451 | Cereja preta |
| 805 | #6ab7f2 | Bordo duro / tília |
| 809 | #b3714c | Bordo-vermelho / terras altas |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Bétula-de-papel |
| 903 | #dd82c7 | Bétula cinzenta |
| 904 | #c5f2a0 | Álamo-bálsamo |
| 905 | #e3f2e7 | Cereja-de-passarinho |
| 911 | #b2c2b1 | Amieiro-vermelho |
| 912 | #4ff389 | Bordo-de-folha-grande |
| 921 | #8772e8 | Pinheiro-cinzento |
| 922 | #bb24a1 | Carvalho-negro da Califórnia |
| 923 | #c7f7cd | Carvalho-branco do Oregon |
| 924 | #8fc3c6 | Carvalho-azul |
| 931 | #f13896 | Carvalho-da-costa |
| 933 | #efe92f | Carvalho-da-califórnia |
| 934 | #6c48ae | Carvalho vivo do interior |
| 935 | #b3e8cd | Carvalho-branco da Califórnia (carvalho-do-vale) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Louro da Califórnia |
| 943 | #6a48de | Chinkapin gigante |
| 961 | #c3ab6e | Madrone do Pacífico |
| 962 | #f5f169 | Outras madeiras nobres |
| 971 | #f3c66f | Bosque de carvalhos caducifólios |
| 972 | #4ecb89 | Bosque de carvalhos perenes |
| 973 | #60b0c2 | Bosque de mesquite |
| 974 | #76e45f | Bosque de Cercocarpus (arbusto de montanha) |
| 975 | #b3c5ce | Floresta de bordo intermontana |
| 976 | #ee73af | Madeiras duras de floresta diversas |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmas |
| 995 | #e67774 | Outras madeiras nobres exóticas |
Tabela de classes FORTYPCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | Pinus banksiana |
| 102 | #c765ec | Pinheiro-vermelho |
| 103 | #efdbcc | Pinheiro-branco-americano |
| 104 | #a8a9f2 | Pinheiro-branco-americano / cicuta-do-leste |
| 105 | #d0ce83 | Cicuta do leste |
| 121 | #47d0b6 | Abeto-balsâmico |
| 122 | #9d86a6 | Picea glauca |
| 123 | #a5f77a | Picea rubens |
| 124 | #dcf4d9 | Picea rubens / abeto-balsâmico |
| 125 | #64e1f7 | Picea mariana |
| 126 | #afa9b0 | Tamarack |
| 127 | #f2c531 | Cedro-branco-do-norte |
| 141 | #84d7eb | Pinheiro-de-folhas-longas |
| 142 | #ef4677 | Pinus elliottii |
| 161 | #97f2ad | Pinheiro-de-loblolly |
| 162 | #d45549 | Pinus echinata |
| 163 | #63f3ac | Pinheiro-da-virgínia |
| 164 | #f58de4 | Pinus clausa |
| 165 | #e9c991 | Pinus pungens |
| 166 | #ddbef2 | Pinus serotinus |
| 167 | #bba847 | Pinus rigida |
| 171 | #95eacd | Cedro-da-virgínia |
| 182 | #a6827b | Junípero das Montanhas Rochosas |
| 184 | #bca28a | Floresta de zimbro |
| 185 | #cff3f4 | Bosque de pinhão / junípero |
| 201 | #c1ded5 | Abeto de Douglas |
| 202 | #948ee9 | Cedro-de-Port-Orford |
| 221 | #d0ef5b | Pinheiro-ponderosa |
| 222 | #e29af0 | Cedro-do-incenso |
| 224 | #c34bc3 | Pinheiro-de-açúcar |
| 225 | #e6acb8 | Pinheiro de Jeffrey |
| 226 | #ea3b34 | Pinheiro-de-Coulter |
| 241 | #724353 | Pinheiro-branco-ocidental |
| 261 | #f2c7a0 | Abeto branco |
| 262 | #6ab27f | Pinheiro-de-Douglas vermelho |
| 263 | #f1f3d3 | Abeto nobre |
| 264 | #ea5aba | Abeto prateado do Pacífico |
| 265 | #edc7e1 | Picea engelmannii |
| 266 | #4965e2 | Abeto de Engelmann / abeto subalpino |
| 267 | #a0f4c4 | Abeto grande |
| 268 | #5697de | Abeto subalpino |
| 269 | #5defc4 | Picea pungens |
| 270 | #e8f384 | Cicuta-da-montanha |
| 271 | #cc63bd | Cedro-do-alasca |
| 281 | #e16f3d | Pinheiro-de-lodgepole |
| 301 | #f5da68 | Cicuta-do-oeste |
| 304 | #a63bcf | Cedro-vermelho-do-oeste |
| 305 | #51d0dd | Picea sitchensis |
| 321 | #6bc5b6 | Larício-do-oeste |
| 341 | #f2f4a5 | Sequoia |
| 361 | #576abe | Pinheiro-de-botões |
| 362 | #b56f7c | Pinheiro-branco do sudoeste |
| 365 | #dca5ca | Pinheiro-de-rabo-de-raposa / pinheiro-de-bristlecone |
| 366 | #67eff4 | Pinheiro-flexível |
| 367 | #ca5483 | Pinheiro-de-casca-branca |
| 368 | #a8bf86 | Outras madeiras macias ocidentais |
| 369 | #aff6e9 | Juniperus occidentalis |
| 371 | #a53394 | Coníferas mistas da Califórnia |
| 381 | #e9e2eb | Pinheiro-silvestre |
| 383 | #d0cfad | Outras coníferas exóticas |
| 384 | #eee1b3 | Picea abies |
| 385 | #e4db79 | Introdução do lariço |
| 401 | #ec42f6 | Pinheiro-branco-americano / carvalho-vermelho-do-norte / freixo-branco |
| 402 | #7e9f81 | Cedro-vermelho-oriental / madeira de lei |
| 403 | #4a7196 | Pinheiro-de-folhas-longas / carvalho |
| 404 | #5cd76e | Pinheiro-de-folhas-curtas / carvalho |
| 405 | #37999a | Pinheiro-da-virgínia / carvalho-vermelho-do-sul |
| 406 | #ed54dd | Pinheiro-de-loblolly / madeira de lei |
| 407 | #6792f0 | Pinheiro-bravo / madeira de lei |
| 409 | #82eb3e | Outro pinheiro / madeira de lei |
| 501 | #b8db98 | Post oak / blackjack oak |
| 502 | #bccc4b | Carvalho-castanheiro |
| 503 | #f22ab1 | Carvalho-branco / carvalho-vermelho / nogueira |
| 504 | #f6e095 | Carvalho-branco |
| 505 | #77989d | Carvalho-vermelho do norte |
| 506 | #718640 | Tulipeiro / carvalho-branco / carvalho-vermelho do norte |
| 507 | #9d4f8d | Sassafrás / caqui |
| 508 | #c376e4 | Sweetgum / yellow-poplar |
| 509 | #7cb133 | Bur oak |
| 510 | #5fa7cc | Carvalho-escarlate |
| 511 | #9ae6e8 | Tulipeiro |
| 512 | #def3b1 | Nogueira-preta |
| 513 | #b88bf2 | Robinia pseudoacacia |
| 514 | #a5f031 | Carvalho-rasteiro do sul |
| 515 | #eeafa3 | Carvalho-castanheiro / carvalho-negro / carvalho-escarlate |
| 516 | #9bd763 | Cerejeira / freixo branco / choupo-amarelo |
| 517 | #b838ee | Ulmeiro / freixo / acácia-negra |
| 519 | #e88fbb | Bordo / carvalho-vermelho |
| 520 | #cce5b9 | Madeiras de lei de terras altas mistas |
| 601 | #ed8a9c | Carvalho-do-pântano / carvalho-cerejeira |
| 602 | #c8ed2d | Sweetgum / Carvalho de Nuttall / Carvalho-salgueiro |
| 605 | #f0bd53 | Carvalho-de-cúpula / nogueira-d'água |
| 606 | #60dad1 | Cedro-branco-do-atlântico |
| 607 | #c790c1 | Cipreste-calvo / tupelo aquático |
| 608 | #54c7ef | Sweetbay / tupelo de pântano / bordo-vermelho |
| 609 | #8e6a31 | Cipreste-de-folha-caduca / cipreste-dos-pântanos |
| 701 | #cecceb | Freixo-preto / Ulmeiro-americano / Bordo-vermelho |
| 702 | #b1bef2 | Bétula-preta / sicômoro |
| 703 | #f077ef | Cottonwood |
| 704 | #969aca | Willow |
| 705 | #c4ec84 | Plátano / noz-pecã / olmo-americano |
| 706 | #efadec | Sugarberry / hackberry / elm / green ash |
| 707 | #da23cf | Bordo-prateado / Ulmeiro-americano |
| 708 | #e4c3c0 | Bordo-vermelho / terras baixas |
| 709 | #bf90e1 | Choupo / salgueiro |
| 722 | #52f3eb | Freixo do Oregon |
| 801 | #a2c9eb | Bordo-açucareiro / faia / bétula amarela |
| 802 | #3ff451 | Cereja preta |
| 805 | #6ab7f2 | Bordo duro / tília |
| 809 | #b3714c | Bordo-vermelho / terras altas |
| 901 | #d28f25 | Aspen |
| 902 | #f59550 | Bétula-de-papel |
| 903 | #dd82c7 | Bétula cinzenta |
| 904 | #c5f2a0 | Álamo-bálsamo |
| 905 | #e3f2e7 | Cereja-de-passarinho |
| 911 | #b2c2b1 | Amieiro-vermelho |
| 912 | #4ff389 | Bordo-de-folha-grande |
| 921 | #8772e8 | Pinheiro-cinzento |
| 922 | #bb24a1 | Carvalho-negro da Califórnia |
| 923 | #c7f7cd | Carvalho-branco do Oregon |
| 924 | #8fc3c6 | Carvalho-azul |
| 931 | #f13896 | Carvalho-da-costa |
| 933 | #efe92f | Carvalho-da-califórnia |
| 934 | #6c48ae | Carvalho vivo do interior |
| 935 | #b3e8cd | Carvalho-branco da Califórnia (carvalho-do-vale) |
| 941 | #e8a882 | Tanoak |
| 942 | #b3e0f0 | Louro da Califórnia |
| 943 | #6a48de | Chinkapin gigante |
| 961 | #c3ab6e | Madrone do Pacífico |
| 962 | #f5f169 | Outras madeiras nobres |
| 971 | #f3c66f | Bosque de carvalhos caducifólios |
| 972 | #4ecb89 | Bosque de carvalhos perenes |
| 973 | #60b0c2 | Bosque de mesquite |
| 974 | #76e45f | Bosque de Cercocarpus (arbusto de montanha) |
| 975 | #b3c5ce | Floresta de bordo intermontana |
| 976 | #ee73af | Madeiras duras de floresta diversas |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | Palmas |
| 991 | #e6a25e | Paulownia |
| 992 | #f8f3b7 | Melaleuca |
| 995 | #e67774 | Outras madeiras nobres exóticas |
| 999 | #d5cc36 | Não estocado |
Tabela de classes STDSZCD
| Valor | Cor | Descrição |
|---|---|---|
| 1 | #38a800 | Diâmetro grande: áreas com um valor de estocagem de pelo menos 10 (base 100), mais de 50% da estocagem em árvores de diâmetro médio e grande e estocagem de árvores de diâmetro grande igual ou maior que a de árvores de diâmetro médio. |
| 2 | #ffff00 | Diâmetro médio: áreas com um valor de estoque vivo de pelo menos 10 (base 100), com mais de 50% do estoque em árvores de diâmetro médio e grande, e com o estoque de árvores de diâmetro grande menor que o de árvores de diâmetro médio. |
| 3 | #feba12 | Diâmetro pequeno: áreas com um valor de estoque vivo de pelo menos 10 (base 100) em que pelo menos 50% do estoque são árvores de diâmetro pequeno. |
| 5 | #c62363 | Não estocado: terra florestal com valor de estoque vivo inferior a 10. |
Propriedades de imagens
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| ano | STRING | Ano do produto. |
| study_area | STRING | Área de estudo do produto. |
| landfire_ver | STRING | Versão do Landfire usada como dados de referência e destino para imputação. |
Termos de Uso
Termos de Uso
O Serviço Florestal do USDA não oferece garantia, expressa ou implícita, incluindo as garantias de comercialização e adequação a uma finalidade específica, nem assume qualquer responsabilidade legal pela precisão, confiabilidade, integridade ou utilidade desses dados geoespaciais ou pelo uso inadequado ou incorreto deles. Esses dados geoespaciais e mapas ou gráficos relacionados não são documentos legais e não devem ser usados como tal. Os dados e mapas não podem ser usados para determinar título, propriedade, descrições ou limites legais, jurisdição ou restrições que possam estar em vigor em terras públicas ou privadas. Os riscos naturais podem ou não ser representados nos dados e mapas, e os usuários em terra precisam ter cautela. Os dados são dinâmicos e podem mudar com o tempo. O usuário é responsável por verificar as limitações dos dados geoespaciais e usá-los de acordo com elas.
Esses dados foram coletados com financiamento do governo dos EUA e podem ser usados sem permissões ou taxas adicionais. Se você usar esses dados em uma publicação, apresentação ou outro produto de pesquisa, use a citação adequada:
Zimmer, S. N., R. M. Houtman, L. S. 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
Consulte o arquivo de dados de pesquisa do TreeMap para mais informações.
Citações
Zimmer, S. N., R. M. Houtman, L. S. 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 e J. D. Shaw: 2021, TreeMap 2016: Um modelo no nível da árvore das florestas dos Estados Unidos contíguos por volta de 2016. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2021-0074
Wilson, B T., A. J. Lister e 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. Manag. 271:182-198. doi:10.1016/j.foreco.2012.02.002
Pierce, K. B. Jr., J. L. Ohmann, M. C. Wimberly, M. J. Gregory e J. S Fried: 2009, Mapping Wildland Fuels and Forest Structure for Land Management: A Comparison of Nearest Neighbor Imputation and Other Methods. Sim. J. Para. Res. 39: 1901-1916. doi:10.1139/X09-102
Ohmann, J. L. e M. J. Gregory: 2002, Predictive Mapping of Forest Composition and Structure with Direct Gradient Analysis and Nearest- Neighbor Imputation in Coastal Oregon, USA. Sim. J. Para. Res. 32:725-741. doi: 10.1139/X02-011
Análise de inventário florestal: 2024, DataMart de análise de inventário florestal. Forest Inventory Analysis DataMart FIADB_1.9.1. 2024. Acessado em fevereiro de 2024 em https://apps.fs.usda.gov/fia/datamart/datamart.html doi: 10.2737/DS-2001-FIADB
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