​NPP Boreal Forest: Superior National Forest, USA, 1983-1984, R1

简介

该数据集包含两个文件（.txt 格式）。其中一个文件提供了美国明尼苏达州东北部苏必利尔国家森林（Superior National Forest，简称 SNF，位于西经 92 度，北纬 48 度）内 31 个黑云杉（Picea mariana）林分和 30 个颤杨（Populus tremuloides）林分的地面生物物理测量数据和地上净初级生产力（ANPP）估算值。这些测量数据是在 1983-1984 年的密集野外调查期间获得的。在覆盖 50 x 50 平方公里区域的 100 多个森林样地中进行了非破坏性测量。用于生物量和年增长量测量的树木取自样地外。第二个文件提供了 1976-1986 年期间附近气象站的气候数据。

该数据集提供林分结构测量数据（胸径、树高、冠幅和茎干密度）、地上生物量、叶面积指数、树皮面积指数和地上净初级生产力（ANPP）估算值。ANPP 数据基于异速生长关系和 1979-1983 年五年间的年轮（径向）增量相结合的方法计算得出。

云杉林地上生物量范围为 700-15,100 g/m2，叶面积指数 (LAI) 为 0.5-4.3，地上净初级生产力 (ANPP) 为 39-572 g/m2/yr。相比之下，白杨林地上生物量范围为 600-22,000 g/m2，叶面积指数 (LAI) 为 1.3-4.0，地上净初级生产力 (ANPP) 为 213-1,199 g/m2/yr。

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/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="NPP_SNF_190",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
    temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),
    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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