巴西马托格罗索州西北部，LBA-ECO ND-11 低影响伐木造成的森林损害
【摘要】 LBA-ECO ND-11 Forest Damage Following Reduced Impact Logging, NW Mato Grosso, Brazil简介数据采集于马托格罗索州西北部茹鲁埃纳市罗萨马尔农场的伐木特许区。伐木作业完成后，对2003年和2004年的伐木作业相关损害进行了评估。对54个因单株树木砍伐造成的林隙损害进行了评估。记录了单株被砍伐树木的特征，包括树种...
LBA-ECO ND-11 Forest Damage Following Reduced Impact Logging, NW Mato Grosso, Brazil
简介
数据采集于马托格罗索州西北部茹鲁埃纳市罗萨马尔农场的伐木特许区。伐木作业完成后，对2003年和2004年的伐木作业相关损害进行了评估。对54个因单株树木砍伐造成的林隙损害进行了评估。记录了单株被砍伐树木的特征，包括树种、胸径、商品材高、总高度和树冠比例。同时记录了周围所有树木的损害情况。在两个伐木区设置了分层样带，用于评估道路建设和集材道造成的损害。在5号区设置了26条样带，在18号区设置了21条样带，以评估集材机和伐木作业造成的损害频率。沿样带记录了不同类型损害之间的边界，并记录了每种损害类型沿样带的长度（以米为单位）。根据这些信息，确定了受道路建设和集材道影响的伐木区面积。
摘要
代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
import pandas as pd
import leafmap
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="ND11_Logging_Damage_MT_977",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-54.93, -3.27, -54.67, -3.13),
temporal=("2003-09-30", "2005-07-06"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
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