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Instrumento para estimaciones de inventarios de bosque y análisis

Tracey Frescino Paul Patterson Elizabeth Freeman Gretchen Moisen

FIA DataMart - Herramienta basada en la Web para acceder datos de FIA a

a través de descargas de datos usando Microsoft Access.

Forest Inventory Data Online (FIDO) - Herramienta basada en la Web para generar tablas y

mapas de atributos forestales sin necesidad de saber la estructura de datos subyacentes.

EVALIDator - Herramienta basada en Web o PC para producir

estimaciones de la población con errores de muestreo.

Datos de FIA y herramientas de Estimación

FIESTA Herramienta de investigación para analistas que trabajan en el entorno de programación estadística R que se basa y es validada por los datos existentes de FIA y las herramientas de estimación. .

Es flexible, personalizable, e interfaces con otras herramientas de investigación R.

Colección o ‘paquete’ de las funciones R que resumen y compilan datos de trazado FIA y datos espaciales con fines de modelización o estimación.

¿Por qué la fiesta?

Necesitamos un motor de cálculo flexible

que podemos utilizar para responder

cualquier pregunta usando datos secundarios

que creemos es mejor

Estimaciones de FIA en la Reserva de San Carlos

2012 FIA Symposium – Baltimore, MD

Objetivo: Estimaciones FIA dentro de la reservación de San Carlos – Forest Management Units (FMUs) • Use una capa espacial de las

comunidades bióticas para estratificar parcelas.

• Producir estimaciones errores estándar de:

- área superficial por tipo forestal - volumen por tipo forestal - área basal por hectárea por spp y tipo forestal • Utilice agrupaciones personalizadas de

spp y las variables de tipo de bosque.

Area & estimaciones por Acre por grupo de especies (ratio)

Estimaciones de FIA en la Reserva de San Carlos

Cálculos basados en fotos del estado de Nevada


Objetivo: Utilice fotos de escala aérea grande para complementar el inventario de campo.

• Use una muestra de puntos interpretados en la foto colocados en el centro de la parcela de FIA.

• Use mapas de resolución de 250m para predecir bosque de tallo alto, bosque de chaparral estratos sin bosque.

• Elaborar cálculos basados en fotos y errores de estándar de:

- área por tipo de bosque y no forestales - % de cobertura de los objetos basados en fotos(ej. arboles) - % de cobertura de los objetos dentro de los tipos forestales y no forestales

Cálculos basados en fotos del estado de Nevada

Unknown

Barren

Other veg

Shrub

Tree

0 10 20 30 40 Percent Cover

Pinyon spp. Juniper spp. White fir Mtn mahogany Aspen Standing dead Down dead Mortality Sage Complex Other shrub Dry Herbaceous Wet Herbaceous Litter Soil or Rock Built (structure) Improved Road Unimproved Road Other barren Shadow

Pinyon-Juniper Forest Type ( 543 locations, 23908 observations )


Percent Cover of Trees Percent Cover within Forest type

• R es un entorno de estadística y grafica potente.

• Código abierto, el lenguaje de programación basado en C mantenida y soportada por los desarrolladores de la comunidad.

• Popular en la comunidad científica.

• Extensibles por medio de paquetes creados por usuarios.

Cran R Environment


http://cran.r-project.org/index.html

Spatial Tools (sp)

Modules (GB, MM, ..)

Inventory Data (ORACLE)

Analysis Tools (an)

FIESTA – structure

Data Tools (dat)

PLOT COND TREE

Species estimates by year

Green Book (GB) estimation ModelMap inputs

Clip rasters Extract point values

Subset plot data Sum tree data

Spatial Data Modules Data Tools

datBarplot datBNDdata datFilter datFreq datLUTnm datPivot datSumCond datSumTree datSumTreeDom datSumTreeIndex ORACLEgetdata ORACLEplotcnt ORACLEquery ORACLEtestconnect

spExportShape spExtractValue spMakeFocal spMakeShape spRasterClip spRasterFun spReadShape spReprojectShape

GBestArea GBestTree GBestRatio GBstrata GBstrataFIA GBstrataCount GBstrataPixAcres

FIESTA – functions

Analysis Tools

under development

Green Book (GB) Module

1. Get initial data • Compile inventory data • Get population boundary spatial layer (Area of Interest (AOI)) • Get post-stratification spatial layer (if desired) • Clip inventory data and spatial data to population boundary (if needed) • Check for errors in dataset..

2. Get strata info • Assign values of strata layer to each plot • Calculate area by strata layer

3. Generate estimates • Identify sampled proportion of population • Check number of plots by strata & Check strata acreage for each plot • Calculate adjustment factor for each plot by.. sampled proportion of plots / total plots sampled • Summarize tree data to condition-level • Calculate strata weights area of each strata / total area of population • Calculate mean and sum of squares for attribute of interest • Calculate estimate and variance using strata weights

FIESTA – estimación (GB)

Estimación

FIESTA

Capa de Estratos Datos de Parcela

Área por estratos

Árbol est. Área est. Proporción est.

PARCELA/COND datos Datos de Árbol Valores extraídos

FIESTA – Datos de inventario FIA

FIA inventory data ORACLEgetdata() Extrae datos de FIA Oracle database (RODBC)

Tablas de Datos Datos de Parcela Coordenadas, ano de medición, .. Datos de Condición Variables que definen la proporción de parcelas muestreadas, las variables de dominio (es decir TIPO de Bosque, ..) Datos de Árbol Variables de Arboles por hectárea (para ampliar los datos del árbol muestra al nivel del acre)

Tablas de datos subconjunto datBNDdata() Subconjuntos de datos del limite de polígonos de shapefile

Datos de parcela

PARCELA/COND datos Datos de Árbol

FIESTA – get initial data

ORACLEgetdata() - Programmable parameters/pop-up windows - Actual or fuzzed/swapped coordinates - Public or Regional data - Plot/Cond/Tree/Seed/Veg + derived variables (ex. NBRCND,

NBRCNDFOR, BA, JBIOTOT, …) - User-defined filters - Shapefile of plot-level variables.

VARCLNM MIN MAX 1 1 5 2 5 10 3 10 15 4 15 20 5 20 25 6 25 50

Example LUT: DIACLASS

FORTYPCD FLDTYPCD FORTYPCDCALC FORTYPGRP FORINDCD DSTRBCD

OWNCD OWNGRPCD RESERVCD LANDCLCD STDSZCD FLDSZCD

FIESTA – Agregar datos

Built-in tables SPCD SPGRPCD AGENTCD

datLUTnm()

- Programmable parameters/pop-up windows - Merges user-defined look-up table or built-in look-up table - Flexible for multiple variables - Handles class ranges (min/max) - User-defined filters - Shapefile of plot-level variables.

FIESTA – estratos

GBstrata()

• Obtiene los valores de punto de capas espaciales • Calcula el área por estrato • genera shapefiles • Clips capas espaciales con limites shapefile • Re proyecta sobre la marcha • Filtros definidos por el usuario (ej. Solo árboles

vivos)

Para estimación: Tabla de estratos – área por estrato Parcelas – valor asignado al estrato

… Por unidad de estimación

Capa de Estratos

Área por estratos Valores extraídos

1. Compile inventory data • Get population boundary spatial layer • Get post-stratification spatial layer (if desired) • Clip inventory data and spatial data to population boundary (if needed) • Check for errors in dataset..

2. Get strata info • Assign values of strata layer to each plot • Calculate area by strata layer

3. Generate estimates • Identify sampled proportion of population • Check number of plots by strata & Check strata acreage for each plot • Calculate adjustment factor for each tree by.. sampled proportion of plots / total plots sampled • Summarize tree data to condition-level • Calculate strata weights area of each strata / total area of population • Calculate mean and sum of squares for attribute of interest • Calculate estimate and variance using strata weights


Estimación

FIESTA - estimación (GB)

Árbol est. Área est. Proporción est

GBestArea() obtiene estimaciones de superficie de dominio (ej. Tipo de bosque) GBestTree() obtiene estimaciones de arboles por dominio (ej. Tipo de bosque) o dominios de árbol(ej. especies) GBestRatio() obtiene estimaciones de proporción por acre para datos de árbol

- Parámetros programables /Pop-up windows - Ajusta para las condiciones que no son muestreadas por

estrato - Resume los datos de árbol con el factor de ajuste - Estimaciones de área/ atributos de árbol por dominio(s) y/o

unidad de estimación - Población definida por el usuario - Estratos definidos por el usuario - Filtro definido(s) por el usuario - Dominio(s) definidos por el usuario - Genera archivos delimitados por comas de la tabla(s) de

estimación

FIESTA – GBestArea()/GBestTree()

Estimaciones de árbol por acre por dominio(s) y la unidad de estimación estimación de árbol / estimación de área

Ej. Área basal por hectárea dentro del tipo de bosque torcido área basal / área de dominio de tipo de bosque

FIESTA – GBestRatio()

Estimaciones de árbol por dominio(s) y la unidad de estimación estimación de árbol / estimación de árbol

Ej. proporción de arboles muertos dentro de la población área basal por hectárea de arboles muertos / área basal por hectárea

de todos los árboles

Identify sampled proportion of plot COND_STATUS_CD != 5

Check number of plots by strata & strata acreage for each plot.. GBstrataCount() warning - there is acreage present for a statum with less than 10 plots stop – there is plot(s) in stratum with zero acreage stop – there is acreage present for a stratum with less than 2 plots

Calculate adjustment factors.. Area estimates – based proportion of plots sampled (by strata/estimation unit) Tree estimates - based on proportion of plots sample (by strata/estimation unit) and trees per acre


sampled proportion / total plots - by strata and estimation unit

Summarize tree data to condition-level datSumTree() – Aggregates tree-level attributes to plot (ex. volume) datSumTreeDom() - Aggregates tree domain attributes to plot (ex. volume by species) Tree-level attributes are multiplied by trees per acre (TPA) and then multiplied by adjustment factor before summing to plot.


Calculate strata weights Iwtcalc() – internal function area of strata / total area of population


Calculate mean and sum of squares for attribute of interest ..and.. Calculate estimate and variance multiplied by strata weights

Iestgreenbook() – internal function for area and tree estimates by domain (green book methods) Iestgreenbookrat() – internal function for ratio estimates by domain (green book methods)

Generate cross tables of estimates (by domain) Igetcrossord() – internal function to get a pivot table of estimates

ModelMap (MM) Module

Steps for mapping

1. Get plot-level data • Compile inventory data • Check inventory data for errors • Summarize tree data to plot level

2. Get predictor data • Get spatial predictor layers • Adjust spatial layers to have save extent, pixel size, and projection (for ModelMap) • Assign values of spatial layers to each plot

3. Build model (ModelMap) • Build statistical model with plot data as response and predictor data as

explanatory variables 4. Make map (ModelMap)

• Apply model across each pixel of spatial predictor layers 5. Accuracy (ModelMap)

• Assess accuracy of map

y = f(x1 + x2 + xn)

FIESTA – mapping procedure

FIESTA - datos

Parcelas FIA

Modelos/Mapas

Por parcela Por condición

Estimación

adjplot – para resumir datos de nivel de condición a nivel de parcela.

adjstrat – para compensar por parcelas que tienes áreas que no son muestreadas.

FIESTA - mapping Aggregate data to plot-level datSumCond() - Aggregates condition-level attributes to plot (ex. %cover) datSumTree() - Aggregates tree-level attributes to plot (ex. volume) datSumTreeDom()- Aggregates tree domain attributes to plot (ex. volume by species) datSumTreeDomIndex() - Generates index from output from datSumTreeDom

NONE �𝐵𝐵𝐵𝐵𝑖𝑖 ∗ TPA𝑖𝑖 𝑚𝑚

𝑖𝑖=1

WEIGHTED �𝐵𝐵𝐵𝐵𝑖𝑖 ∗ TPA𝑖𝑖∗ CONDPROP𝑖𝑖 𝑚𝑚

𝑖𝑖=1

FVS �𝐵𝐵𝐵𝐵𝑖𝑖 ∗ TPA𝑖𝑖∗� CONDPROP (Forested) 𝑚𝑚

𝑖𝑖=1

adjplot : to summarize tree-level data to plot-level (ex. basal area (BA))

- Parámetros programables /Pop-up windows - Datos agregados al nivel de árbol

- Por parcela o condición - Por dominio de árbol(ej. especies, clase de diámetro, …)

- Resumen de funciones definidas por el usuario(ej. suma, promedio, etc..)

- Filtros definidos por el usuario (ej. Solo árboles vivos) - Estrato o coeficientes de ajuste a nivel de parcela


FIESTA – datSumTree()/datSumTreeDom()

FIESTA – Herramientas espaciales para la cartografía

spMakeFocal() Genera una nueva capa raster con valores focales mediante la aplicación de una función de ventana movible a través de pixeles raster.

spRasterClip() Adjunta una capa raster a un limite de polígono con la opción de especificar un valor de NODATOS para el fondo.

spExtractValue() Extracta valores raster o polígonos a partir de una tabla con valores de coordenadas o shapefile.

Otras funciones espaciales: spReadShape - Importa shapefile a R spExportShape - Exporta shapefile de R spMakeShape - Genera shapefile de una tabla con XY coordenadas spReprojectShape - Re proyecta shapefile spRasterFun - Aplica funciones a través de pixeles raster

Analysis Tools

Ejemplos

Volumen del pino torcido vivo por año de medición, Colorado 2002-2009

Área de tipo forestal GROUP del Bosque Nacional, Utah


NFS STRATA ACRES Dixie National Forest 1 36,711 Dixie National Forest 2 324,357 Dixie National Forest 3 303,646 Manti-La Sal National Forest 1 45,783 Manti-La Sal National Forest 2 438,644 Manti-La Sal National Forest 3 317,154 Uinta National Forest 1 151,211 Uinta National Forest 2 453,412 Uinta National Forest 3 125,512



Ejemplos

Capa de estratos definidos por el usuario – clases de elevación Grupos definidos por el usuario – Tipo de bosques (bosques madereros/bosques/no forestales) Población definida por el usuario- NFS limites

Dixie National Forest Manti-la Sal National Forest

UINTA National Forest


050000

100000150000200000250000300000350000400000450000

Timber Woodland Nonforest0

50000100000150000200000250000300000350000400000450000

Timber Woodland Nonforest

050000

100000150000200000250000300000350000400000450000

Timber Woodland Nonforest


Ejemplos

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Volumen NETO del pino torcido VIVO por año, Colorado 2002-2009 N

et c

ubic

-foot

vol

ume

(mill

ions

)


Ejemplos

Aplicaciones Actuales y Futuras


Estimación de áreas pequeñas – Adición de la capacidad para generar estimaciones de áreas dentro de los limites definidos por el usuario que contienen pocas parcelas de campo muestreadas. Teledetección – Adición de funcionalidad para integrar observaciones de sensores remotos como la fotointerpretación de fotografías aéreas de gran escala o medidas de Landsat o Light Detection And Ranging (LIDAR). Promedio movible – Exploración de alternativas al promedio móvil. FVS - Comunicación con el simulador de vegetación forestal (FVS) para generar estimaciones de futuro crecimiento

FIESTA Ayuda

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