USFWS - Ruby Lake National Wildlife Refuge - Vegetation Mapping Survey - 2012-2013

Событие
Последняя версия опубликовано United States Fish and Wildlife Service янв. 4, 2023 United States Fish and Wildlife Service
Дата публикации:
4 января 2023 г.
Опубликовано:
United States Fish and Wildlife Service
Лицензия:
CC0 1.0

Скачайте последнюю версию данных этого ресурса в формате Darwin Core Archive (DwC-A) или метаданных ресурса в форматах EML или RTF:

Данные в формате DwC-A Скачать 577 Записи в English (20 KB) - Частота обновления: не планируется
Метаданные в формате EML Скачать в English (25 KB)
Метаданные в формате RTF Скачать в English (12 KB)

Описание

Locations of 577 plant occurrences (54 unique taxa) from the US Fish and Wildlife Service Ruby Lake National Wildlife Refuge Vegetation Mapping Survey for 2012-2013, carried out in collaboration with University of Nevada - Reno.

Записи данных

Данные этого occurrence ресурса были опубликованы в виде Darwin Core Archive (DwC-A), который является стандартным форматом для обмена данными о биоразнообразии в виде набора из одной или нескольких таблиц. Основная таблица данных содержит 577 записей.

Данный экземпляр IPT архивирует данные и таким образом служит хранилищем данных. Данные и метаданные ресурсов доступны для скачивания в разделе Загрузки. В таблице версий перечислены другие версии ресурса, которые были доступны публично, что позволяет отслеживать изменения, внесенные в ресурс с течением времени.

Версии

В таблице ниже указаны только опубликованные версии ресурса, которые доступны для свободного скачивания.

Как оформить ссылку

Исследователи должны дать ссылку на эту работу следующим образом:

Keller K (2022): USFWS - Ruby Lake National Wildlife Refuge - Vegetation Mapping Survey - 2012-2013. v1.2. United States Fish and Wildlife Service. Dataset/Occurrence. https://bison.usgs.gov/ipt/resource?r=usfws_ruby_lake_nwr_vegetation_mapping_survey&v=1.2

Права

Исследователи должны соблюдать следующие права:

Публикующей организацией и владельцем прав на данную работу является United States Fish and Wildlife Service. Насколько это возможно по закону, издатель отказался от всех прав на эти данные и посвятил их Public Domain (CC0 1.0). Пользователи могут без ограничений копировать, изменять, распространять и использовать работу, в том числе в коммерческих целях.

Регистрация в GBIF

Этот ресурс был зарегистрирован в GBIF, ему был присвоен следующий UUID: b1c0c801-1758-408d-aebd-777cbc1dfac7.  United States Fish and Wildlife Service отвечает за публикацию этого ресурса, и зарегистрирован в GBIF как издатель данных при оподдержке GBIF-US.

Ключевые слова

Occurrence; vegetation survey; Metadata

Внешние данные

Ресурс также доступен в других форматах

U.S. Fish and Wildlife Service Catalog https://ecos.fws.gov/ServCat/Reference/Profile/62884 utf-8 pdf

Контакты

Kaylene Keller
  • Content Provider
  • Inventory and Monitoring Coordinator
US Fish & Wildlife Service
  • Pacific Southwest Region – Refuges DOI Unified Regions 8 & 10 2800 Cottage Way, Suite W-2606
95825 Sacramento
California
US
Annie Simpson
  • Publisher
  • Biologist and Information Scientist
United States Geological Survey (USGS)
  • 12201 Sunrise Valley Drive, Mailstop 302
20192 Reston
Virginia
US
  • +1 703-648-4281
Kaylene Keller
  • Content Provider
  • GIS and Data Manager I & M
US Fish & Wildlife Service
  • 3020 State University Drive, East Modoc Hall Suite 2007
95819 Sacramento
California
US
  • +1 916-278-9419
Annie Simpson
  • Publisher
  • biologist and information scientist
U.S. Geological Survey
  • 12201 Sunrise Valley Dr, Mailstop 302
20192 Reston
Virginia
US
  • +1 703 648 4281

Географический охват

USFWS Ruby Lake National Wildlife Refuge: -115.53 to -115.39 longitude; 40.05 to 40.29 latitude.

Ограничивающие координаты Юг Запад [40,05, -115,53], Север Восток [40,29, -115,39]

Таксономический охват

54 plant taxa; 53 species, 1 subspecies.

Species Achillea millefolium, Achnatherum hymenoides, Agoseris glauca, Agropyron cristatum, Allium atrorubens, Alyssum desertorum, Argemone munita, Artemisia nova, Artemisia tridentata, Astragalus argophyllus, Astragalus calycosus, Astragalus purshii, Atriplex confertifolia, Atriplex gardneri, Atriplex micrantha, Atriplex truncata, Bassia hyssopifolia, Bromus tectorum, Carex praegracilis, Carex utriculata, Castilleja angustifolia, Caulanthus crassicaulis, Chrysothamnus viscidiflorus, Cirsium scariosum, Crepis runcinata, Descurainia sophia, Distichlis spicata, Eleocharis macrostachya, Elymus elymoides, Ericameria nauseosa, Erigeron lonchophyllus, Halogeton glomeratus, Hordeum jubatum, Juncus balticus, Juniperus osteosperma, Leymus cinereus, Leymus triticoides, Nitrophila occidentalis, Phlox hoodii, Poa secunda, Potentilla anserina, Pseudoroegneria spicata, Puccinellia lemmonii, Sarcobatus vermiculatus, Schoenoplectus acutus, Sonchus arvensis, Spartina gracilis, Suaeda occidentalis, Tetradymia canescens, Tetradymia spinosa, Thinopyrum intermedium, Tragopogon dubius, Triglochin maritima
Subspecies Calamagrostis stricta ssp. Inexpansa

Временной охват

Дата начала / Дата окончания 2012-07-10 / 2013-07-13

Данные проекта

The Ruby Lake National Wildlife Refuge (NWR) vegetation mapping project was conducted by the US Fish & Wildlife Service Pacific Southwest Region, National Wildlife Refuge System. The project was a collaboration between the Conservation Planning and Policy Branch and the Inventory and Monitoring program within the Division of Natural Resources, Ruby Lake NWR staff and the University of Nevada, Reno. The purpose of the project was to test field methods to classify the vegetation at Ruby Lake NWR and create a map to provide baseline vegetation information to the resource managers.

Название U.S. Fish and Wildlife Service - Ruby Lake National Wildlife Refuge - Vegetation Mapping Survey - 2012-2013
Идентификатор https://ecos.fws.gov/ServCat/Reference/Profile/62884
Финансирование USFWS Refuge Planning and the Inventory and Monitoring Program
Описание района исследования see: https://ecos.fws.gov/ServCat/DownloadFile/166789
Описание плана выполнения исследований This vegetation dataset was produced through interpretation of multiple datasets, assisted by field data and site visits. The primary dataset utilized is NAIP orthoimagery from August of 2013. The NAIP imagery was combined with several addition derived products. These included a Normalized Difference Vegetation Index and a texture layer, derived from the NAIP imagery, as well as a digital elevation model and a canopy height model, both created from a LiDAR dataset acquired over the refuge in 2009. All of these inputs were stacked in one layer with a consistent pixel size and coordinate system and then analyzed using the RandomForest tool in R software. This tool uses a data mining approach with multiple decision trees to find patterns in the data. The tool is trained with known landcover types provided by the GIS analyst. In addition to using the RandomForest algorithm, the NAIP imagery was also divided into segments using eCognition Developer software. The pixel-based output from the RandomForest analysis was then converted to polygons by using a Majority zonal statistics in ArcMap. Note that the RandomForest analysis was run several times before an acceptable level of accuracy was reached. Following conversion to polygons, additional manual edits were made to problem areas and in specific areas, again in an effort to improve the overall accuracy of the product. An independent collection of over 400 ground control points was used in the validation and the overall accuracy was found to be 86%.

Исполнители проекта:

Kaylene Keller
  • Content Provider

Дополнительные метаданные

Unique identifiers for each record was generated during data cleaning by combining dataset name, ordinal number of the record, and unique site ID values. County values were derived and included during data cleaning. StateProvince values were derived and included during data cleaning. Species names were updated according to the GBIF taxonomic backbone during data cleaning. Some field names were modified according to Darwin Core / IPT terms during data cleaning.

Альтернативные идентификаторы b1c0c801-1758-408d-aebd-777cbc1dfac7
https://doi.org/10.15468/p3sdpu
https://bison.usgs.gov/ipt/resource?r=usfws_ruby_lake_nwr_vegetation_mapping_survey