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- 目录所有者
- 美国农业部林务局
- 数据集可用时间
- 2016-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T00:00:00Z
- 数据集提供方
- 美国农业部林务局 (USFS) 现场服务与创新中心地理空间办公室 (FSIC-GO)
- 标记
说明
TreeMap 数据集提供了美国本土 (CONUS) 整个森林覆盖范围内 2016 年、2020 年、2022 年和 2023 年的森林特征详细空间信息。美国大陆 (CONUS) 也提供 TreeMap 2014，但未包含在此数据归档中。TreeMap 2024 预计将于 2026 年秋季发布。
对于每个年份，TreeMap 都包含美国森林的 22 波段 30 x 30 米分辨率网格化地图图像，其中每个波段代表从所选森林清查与分析 (FIA) 数据中派生的一个属性，一个波段代表 TreeMap ID (TM_ID)。系统已为用户生成一些常用属性，并在此处显示，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/死树中的碳含量。
树状图数据集使用 LANDFIRE 数据作为关键输入层，并且仅限于 LANDFIRE 数据可用的年份。树状图仅包含 LANDFIRE 定义为至少 10% 森林覆盖率的像素。
TreeMap 是使用随机森林机器学习插补算法生成的，该算法可为网格化 LANDFIRE 输入数据的每个像素分配最相似的 FIA 地块。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。
TreeMap 与其他插补森林植被产品的不同之处在于，它会为每个像素分配一个 FIA 地块标识符，而其他数据集则会为每个单独的森林特征（例如活立木断面积）使用单独的模型（例如，Ohmann 和 Gregory 2002；Pierce Jr 等人 2009；Wilson、Lister 和 Riemann 2012）。FIA 地块标识符可与 FIA DataMart 中为每棵树和地块记录的数百个变量和属性相关联，FIA DataMart 是 FIA 的公共地块信息资源库 (Forest Inventory Analysis 2022a)。虽然此数据包中提供了 21 个属性栅格，但用户可以通过将 TM_ID 关联到 FIA 地块控制编号 (PLT_CN)（对应于唯一的地块访问）来生成其他属性。如需了解详情以及查看将 TM_ID 与 FIA PLT_CN 相关联的对照表，请参阅美国林务局研究数据归档（DOI 在下方的“其他资源”部分中提供）。
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、障碍物危险地图绘制和陆地碳资源估算。
TreeMap 2016 数据集是使用 Riley 等人（2022 年）中所述的方法生成的。TreeMap 2020、2022 和 2023 年数据集是使用 Riley 等人（2026 年，预印本）中描述的方法生成的，这些方法与用于 TreeMap 2016 的方法类似，但不同之处在于：1) 生物物理变量是通过将样地坐标与 Daymet 光栅叠加来推导的，而不是通过 LANDFIRE 生物物理变量来推导的，并且包括平均降水量、平均最高温度、平均最低温度、平均蒸汽压、平均土壤含水量、平均蒸汽压亏缺、平均每日短波辐射；2) 每个 LANDFIRE 区域中可用于插补的样地仅限于那些树种存在于 LANDFIRE 区域内的 FIA 样地或紧邻该区域的区域内的 FIA 样地中的样地。这减少了树木位置被错误推断到观测范围之外的地块数量，而这个问题在之前的 TreeMap 版本中只影响到少量像素。
所有年份的结果都表明，目标 LANDFIRE 数据与插补地块数据之间具有良好的一致性。有关森林覆盖率、森林高度、植被群组和扰动代码的总体类内一致性值，请参阅美国森林服务局研究数据归档和美国森林服务局栅格数据网关中每个年份的元数据，以及 Riley 等人（准备中）的论文。
其他资源
如需了解美国本土范围内的数据集、TM_ID 到 FIA PLT_CN 的查找表、地块级树木数据（树木表）以及有关 TreeMap 2014、TreeMap 2016、TreeMap 2020、TreeMap 2022 和 TreeMap 2023 的其他信息，请参阅美国森林服务局研究数据归档中的 TreeMap。
如需详细了解方法和精度评估结果，请参阅 TreeMap 2016 年出版物，Riley 等人，2022 年。
树状图数据浏览器是一款基于 Web 的应用，可让用户查看和下载树状图属性数据。
访问 TreeMap 栅格数据网关，下载 TreeMap 属性数据、元数据和支持文档。
TreeMap GitHub 网站包含用于生成 TreeMap 数据集的脚本和文档（包括随机森林插补算法），适合想要生成自己的 TreeMap 数据集的用户。
如需详细了解 TreeMap 中包含的属性，请参阅 FIA 数据库手册版本 9.4。
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
波段
像素大小：30 米（所有波段）
| 名称 | 单位 | 像元大小 | 说明 |
|---|---|---|---|
ALSTK |
% | 30 米 | 全活树放养。相应条件下的所有活树的蓄积百分比值之和。 |
BALIVE |
平方英尺/英亩 | 30 米 | 活树的胸高断面积。在相应条件下抽样调查的所有活树（胸径/根颈径 ≥ 1.0 英寸）的每英亩断面积（以平方英尺为单位）。 |
CANOPYPCT |
% | 30 米 | Live Canopy Cover。源自森林植被模拟器。 |
CARBON_D |
吨/英亩 | 30 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 | 30 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 英寸的树桩及其根的碳含量（每英亩的吨数）。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 | 30 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 | 30 米 | 地上干枯站立死树生物质。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 | 30 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 |
30 米 | 地块立木规格等级代码 - 根据蓄积量对地块内活树的主要直径等级进行的地块分配分类。 |
|
FLDTYPCD |
30 米 | Field Forest Type Code - A code indicating the forest type, assigned by the field crew, based on the tree species or species groups forming a plurality of all live stocking. 外业人员会根据样地周围的森林面积评估森林类型，还会根据条件中抽样的树种评估森林类型。 |
|
FORTYPCD |
30 米 | 算法森林类型代码 - 这是用于报告的森林类型。它主要通过计算机算法得出，但如果特定森林状况的样地比例低于 25%，或者在少数其他情况下，则例外。 |
|
GSSTK |
% | 30 米 | Growing-Stock Stocking. 该条件下的所有生长树的蓄积百分比值之和。 |
QMD |
英寸 | 30 米 | 标准二次平均直径。条件下的二次平均直径，或平均基底面积的树木的直径。基于胸径/地径 ≥1.0 英寸的活树。可用于以下年份：2020 年、2022 年、2023 年。 |
QMD_RMRS |
英寸 | 30 米 | 标准二次平均直径。Rocky Mountain Research Station. 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。仅由某些 FIA 工作单元收集。适用年份：2016 年。空间可用性有限。 |
SDIsum |
无量纲 | 30 米 | 立木密度指数之和。林分密度指数 (SDI)。活树（胸径/地径大于或等于 1.0 英寸）的相对林分密度度量 条件，以最大林分密度指数 (SDI) 的总和表示。可用于以下年份：2020 年、2022 年、2023 年。 |
SDIPCT_RMRS |
无量纲 | 30 米 | Stand Density Index. Rocky Mountain Research Station. 一种相对的活树（胸径/地径 ≥ 1.0 英寸）林分密度度量，以最大林分密度指数 (SDI) 的百分比表示。仅由某些 FIA 工作单元收集。适用年份：2016 年。空间可用性有限。 |
STANDHT |
英尺 | 30 米 | 优势树的高度。源自森林植被模拟器。 |
STDSZCD |
30 米 | 算法立木标准尺寸类别代码 - 使用算法对所分配条件内活树的主要（基于蓄积）直径类别进行的分类。 |
|
TPA_DEAD |
每英亩数量 | 30 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 |
每英亩数量 | 30 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 | 30 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。TM_ID 到 FIA 地块 ID 的映射关系特定于每个数据年份。不应直接比较不同年份的 TM_ID 属性层。如果使用 TM_ID 根据 FIA 数据计算其他属性，请使用特定年份的栅格属性表 (RAT) 将 TM_ID 映射到 PLT_CN。RAT 在 USFS 研究数据归档 (RDA) 和 USFS 栅格数据网关中提供。 |
Value |
无量纲 | 30 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。与 TM_ID 等效。请参阅有关 TM_ID 到 FIA 地块 ID 的映射的注释。 |
VOLBFNET_L |
锯材板英尺/英亩 | 30 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 | 30 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 | 30 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 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #c62363 | 无林 - 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到 10%，且未归类为覆盖树；(2) 对于没有蓄积量标准的几种林地物种，树木、幼苗和树苗的树冠覆盖率不到 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达到 10%（如果没有蓄积量标准，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/地径超过 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%（如果没有蓄积量标准，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/地径超过 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/或胸径为 11.0-19.9 英寸的阔叶树，和/或地径为 9.0-19.9 英寸的林地树木。 |
| 4 | #73dfff | 20.0-39.9 英寸。树木、幼苗和树苗的蓄积量至少达到 10%（如果没有蓄积量标准，则树冠覆盖率至少达到 10%）；至少有三分之一的树冠覆盖率来自胸径/地径超过 5.0 英寸的树木，并且大部分树冠覆盖率来自胸径为 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达到 10%（如果没有蓄积量标准，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/地径超过 5.0 英寸的树木，并且树冠覆盖率的大部分来自胸径超过或等于 40.0 英寸的树木。 |
FLDTYPCD 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 101 | #6e26ec | 杰克松 |
| 102 | #c765ec | 赤松 |
| 103 | #efdbcc | 美国白松 |
| 104 | #a8a9f2 | 东部白松 / 东部铁杉 |
| 105 | #d0ce83 | 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 | 沥青松 |
| 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 | 俄勒冈扁柏 |
| 221 | #d0ef5b | 黄松 |
| 222 | #e29af0 | Incense cedar |
| 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 | 阿拉斯加黄雪松 |
| 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 | 西部圆柏 |
| 371 | #a53394 | 加利福尼亚混交针叶林 |
| 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 Larch |
| 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 / 南方红栎 |
| 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 | 栗橡 |
| 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 / 白橡木 / 北方红橡木 |
| 507 | #9d4f8d | Sassafras / persimmon |
| 508 | #c376e4 | 枫香树 / 鹅掌楸 |
| 509 | #7cb133 | 毛果栎 |
| 510 | #5fa7cc | 猩红栎 |
| 511 | #9ae6e8 | 黄杨 |
| 512 | #def3b1 | 黑胡桃 |
| 513 | #b88bf2 | 刺槐 |
| 514 | #a5f031 | 南方灌木栎 |
| 515 | #eeafa3 | 栗栎 / 黑栎 / 猩红栎 |
| 516 | #9bd763 | 樱桃木 / 白蜡木 / 黄杨 |
| 517 | #b838ee | 榆树 / 白蜡树 / 刺槐 |
| 519 | #e88fbb | 红枫 / 红橡 |
| 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 / 沼泽图普勒 / 红枫 |
| 609 | #8e6a31 | 落羽杉 / 池杉 |
| 701 | #cecceb | 黑灰 / 美国榆树 / 红枫 |
| 702 | #b1bef2 | 河桦树 / 西克莫 |
| 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 | 加州黑橡树 |
| 923 | #c7f7cd | 俄勒冈白橡 |
| 924 | #8fc3c6 | 蓝橡树 |
| 931 | #f13896 | 海岸活栎 |
| 933 | #efe92f | 峡谷活栎 |
| 934 | #6c48ae | 内陆活栎 |
| 935 | #b3e8cd | 加州白橡树（谷橡树） |
| 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 |
| 973 | #60b0c2 | 豆科灌木林地 |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus（山地灌木）林地 |
| 975 | #b3c5ce | 山间枫树林地 |
| 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 | 赤松 |
| 103 | #efdbcc | 美国白松 |
| 104 | #a8a9f2 | 东部白松 / 东部铁杉 |
| 105 | #d0ce83 | 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 | 沥青松 |
| 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 | 俄勒冈扁柏 |
| 221 | #d0ef5b | 黄松 |
| 222 | #e29af0 | Incense cedar |
| 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 | 阿拉斯加黄雪松 |
| 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 | 西部圆柏 |
| 371 | #a53394 | 加利福尼亚混交针叶林 |
| 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 Larch |
| 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 / 南方红栎 |
| 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 | 栗橡 |
| 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 / 白橡木 / 北方红橡木 |
| 507 | #9d4f8d | Sassafras / persimmon |
| 508 | #c376e4 | 枫香树 / 鹅掌楸 |
| 509 | #7cb133 | 毛果栎 |
| 510 | #5fa7cc | 猩红栎 |
| 511 | #9ae6e8 | 黄杨 |
| 512 | #def3b1 | 黑胡桃 |
| 513 | #b88bf2 | 刺槐 |
| 514 | #a5f031 | 南方灌木栎 |
| 515 | #eeafa3 | 栗栎 / 黑栎 / 猩红栎 |
| 516 | #9bd763 | 樱桃木 / 白蜡木 / 黄杨 |
| 517 | #b838ee | 榆树 / 白蜡树 / 刺槐 |
| 519 | #e88fbb | 红枫 / 红橡 |
| 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 / 沼泽图普勒 / 红枫 |
| 609 | #8e6a31 | 落羽杉 / 池杉 |
| 701 | #cecceb | 黑灰 / 美国榆树 / 红枫 |
| 702 | #b1bef2 | 河桦树 / 西克莫 |
| 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 | 加州黑橡树 |
| 923 | #c7f7cd | 俄勒冈白橡 |
| 924 | #8fc3c6 | 蓝橡树 |
| 931 | #f13896 | 海岸活栎 |
| 933 | #efe92f | 峡谷活栎 |
| 934 | #6c48ae | 内陆活栎 |
| 935 | #b3e8cd | 加州白橡树（谷橡树） |
| 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 |
| 973 | #60b0c2 | 豆科灌木林地 |
| 974 | #76e45f | Cercocarpus（山地灌木）林地 |
| 975 | #b3c5ce | 山间枫树林地 |
| 976 | #ee73af | 其他林地硬木 |
| 982 | #9473b4 | Mangrove |
| 983 | #80d9a8 | 棕榈树 |
| 991 | #e6a25e | 泡桐 |
| 992 | #f8f3b7 | 白千层 |
| 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（以 100 为基准）；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 - 所有活立木蓄积量值至少为 10（基准 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 - 活立木蓄积量至少为 10（以 100 为基数）且至少 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
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 年 | INT | 商品数据的年份。 |
| year_released | INT | 商品数据的发布年份。 |
| tm_methods_ver | STRING | 用于生成产品的版本，对应于唯一的发布内容。例如，'2.1' |
| methods_publication | STRING | 与方法版本关联的出版物的简短引用。 |
| tm_dataset_release | STRING | 数据集发布版本 - 指示年度数据集的版本。例如，'1.0' |
| tm_data_ver | STRING | 由发布年份、方法版本号和数据集发布号串联而成。例如，"2025-2.0-1.0" |
| study_area | STRING | 产品的研究领域。 |
| landfire_ver_name | STRING | 用于指代用作插补参考数据和目标数据的 Landfire 数据版本的名称，例如“LF2022” |
| landfire_ver_num | STRING | 用于指代用作插补的参考数据和目标数据的 Landfire 数据版本的编号，例如“2.3.0” |
| fiadb_ver | STRING | 用于生成产品的森林清查与分析数据库的版本，例如“1.9” |
| doi | STRING | 指向 FS 研究数据归档中官方数据发布的链接。 |
使用条款
使用条款
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滥用或误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，请使用相应年份的适当引用。
如需了解详情，请参阅研究数据归档中的 TreeMap。
* TreeMap 2016
* TreeMap 2020
* TreeMap 2022
* TreeMap 2023
引用
TreeMap 会定期更新。为确保科学可重现性，请引用与您分析中使用的数据年份相对应的特定版本。下面列出了每个 TreeMap 版本的单独引用。
Zimmer, S. N., R. M. Houtman, L. 韩T. Leatherman, J. D. Shaw, I. W.Housman, A. Shrestha, M. O. Borja Arboleda, I. C. Grenfell, M. A. Finney, K. L. Riley： 2026 年，TreeMap 2023 CONUS：美国本土约 2023 年的森林树级模型。Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2026-0038
Houtman, R. M. L. 韩T. Leatherman, S. 北Zimmer, I. W.Housman, A. Shrestha,
J. D. Shaw, K. L. Riley：2025 年。TreeMap 2022 CONUS：美国本土森林的树级模型，大约在 2022 年左右。科林斯堡，科罗拉多州：美国林务局研究数据档案。 doi:10.2737/RDS-2025-0032Zimmer, 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：美国本土约 2016 年的森林树级模型。 科林斯堡，科罗拉多州：森林服务研究数据档案。 doi:10.2737/RDS-2021-0074
Riley, K. L., I. C. Grenfell, J. M. Wiener 和 M. A. Finney：2022 年，TreeMap 2016 年数据集生成了美国本土范围内的森林特征地图，包括活立木断面积、地上碳和每英亩的树木数量。Journal of Forestry. 2022 年：607-632。 doi:10.1093/jofore/fvac022 https://research.fs.usda.gov/treesearch/65597
Karin Riley、Rachel Houtman、Scott Zimmer、Lila Leatherman、Jamie Peeler、John Shaw、Isaac Grenfell、Maria Borja Arboleda、Abhinav Shrestha、Ian Housman 和 Mark Finney。TreeMap 2020、2022 和 2023：改进了美国本土树级森林数据集中的物种分布范围映射。Earth Systems Science Data，正在准备中。
DOI
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/gtac-data-publish/assets/TreeMap/Product_Version/2023-1'); // Filter to the 2023 CONUS image and convert to a single image. var treemap = dataset.filter(ee.Filter.calendarRange(2023, 2023, 'year')) .filter('study_area == "CONUS"').first(); // Pull band names client-side once so we can resolve schema differences // between product years (for example 2023 vs 2016 variable naming). var availableBands = ee.List(treemap.bandNames()).getInfo(); // load palette definitions var palettes_gena = require('users/gena/packages:palettes'); // 'Official' TreeMap visualization palettes var palettes = { bamako: palettes_gena.crameri.bamako[10], lajolla: palettes_gena.crameri.lajolla[10], imola: palettes_gena.crameri.imola[10], }; var palettesR = { bamako_r: palettes.bamako.slice().reverse(), lajolla_r: palettes.lajolla.slice().reverse(), imola_r: palettes.imola.slice().reverse() }; function resolveBandName(candidates, bandList) { for (var i = 0; i < candidates.length; i++) { if (bandList.indexOf(candidates[i]) > -1) { return candidates[i]; } } return null; } // Define each band's (attributes) visualization parameters var layers = [ {bands: ['FLDTYPCD'], name: 'Field Forest Type Code', shown: true}, {bands: ['FORTYPCD'], name: 'Algorithm Forest Type Code', shown: false}, {bands: ['FLDSZCD'], name: 'Field Stand-Size Class Code', shown: false}, {bands: ['STDSZCD'], name: 'Algorithm Stand-Size Class Code', shown: false}, {bands: ['TM_ID', 'Value'], name: 'TreeMap ID', shown: false}, {bands: ['VOLCFNET_L'], min: 137, max: 5790, palette: palettesR.imola_r, name: 'Volume, Live (ft³/acre)', shown: false}, {bands: ['VOLCFNET_D'], min: 5, max: 1326, palette: palettesR.imola_r, name: 'Volume, Standing Dead (ft³/acre)', shown: false}, {bands: ['VOLBFNET_L'], min: 441, max: 36522, palette: palettesR.imola_r, name: 'Volume, Live (sawlog-board-ft/acre)', shown: false}, {bands: ['TPA_LIVE'], min: 252, max: 1666, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Live Trees Per Acre', shown: false}, {bands: ['TPA_DEAD'], min: 38, max: 126, palette: palettes.bamako, name: 'Dead Trees Per Acre', shown: false}, {bands: ['STANDHT'], min: 23, max: 194, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Height of Dominant Trees (ft)', shown: false}, {bands: ['SDIsum', 'SDIPCT_RMRS'], min: 30, max: 460, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Sum of Stand Density Index', shown: false}, {bands: ['QMD', 'QMD_RMRS'], min: 2, max: 25, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Stand Quadratic Mean Diameter (in)', shown: false}, {bands: ['GSSTK'], min: 0, max: 100, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Growing-Stock Stocking (%)', shown: false}, {bands: ['DRYBIO_L'], min: 4, max: 118, palette: palettesR.lajolla_r,name: 'Dry Live Tree Biomass, Above Ground (tons/acre)', shown: false}, {bands: ['DRYBIO_D'], min: 0, max: 10, palette: palettes.lajolla, name: 'Dry Standing Dead Tree Biomass, Above Ground (tons/acre)', shown: false}, {bands: ['CARBON_L'], min: 2, max: 50, palette: palettesR.lajolla_r,name: 'Carbon, Live Above Ground (tons/acre)', shown: false}, {bands: ['CARBON_DWN'], min: 0, max: 15, palette: palettes.lajolla, name: 'Carbon, Down Dead (tons/acre)', shown: false}, {bands: ['CARBON_D'], min: 0, max: 10, palette: palettes.lajolla, name: 'Carbon, Standing Dead (tons/acre)', shown: false}, {bands: ['CANOPYPCT'], min: 0, max: 100, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Live Canopy Cover (%)', shown: false}, {bands: ['BALIVE'], min: 24, max: 217, palette: palettesR.bamako_r, name: 'Live Tree Basal Area (ft²/acre)', shown: false}, {bands: ['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 selectedBand = resolveBandName(layer.bands, availableBands); if (!selectedBand) { print('Skipping missing band(s): ' + layer.bands.join(', ')); return; } var image = treemap.select(selectedBand); var layerName = selectedBand + ': ' + layer.name; if (layer.min === undefined) { // For categorical bands like FORTYPCD, Earth Engine will automatically // use the default visualization (gee:classes colors) saved on the asset // when we pass an empty visParams object. Map.addLayer(image, {}, layerName, layer.shown); } else { Map.addLayer(image, { min : layer.min, max : layer.max, palette : layer.palette }, layerName, layer.shown); } }); // Set basemap Map.setOptions('TERRAIN'); // Center map on CONUS Map.setCenter(-95.712891, 38, 5);