Промене

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": null,
2
  "author": null,
            
3
  "author_email": null,
3
  "author_email": null,
            
4
  "creator_user_id": "8d2ac61a-d63a-4456-a00d-b35fee4c4025",
4
  "creator_user_id": "8d2ac61a-d63a-4456-a00d-b35fee4c4025",
            
5
  "id": "d33a176a-27aa-4b5e-8e43-048842e3200f",
5
  "id": "d33a176a-27aa-4b5e-8e43-048842e3200f",
            
6
  "license_id": "cc-by",
6
  "license_id": "cc-by",
            
7
  "maintainer": null,
7
  "maintainer": null,
            
8
  "maintainer_email": null,
8
  "maintainer_email": null,
            
t
t
9
  "metadata_created": "2018-06-15T08:52:41.790085",
            
9
  "metadata_modified": "2018-06-15T08:52:41.828706",
10
  "metadata_modified": "2018-09-06T04:51:59.048800",
            
10
  "name": 
11
  "name": 
            
11
-lowland-grassy-woodland-brogo-wetvine-forest-and-dry-rainforest-tec",
12
-lowland-grassy-woodland-brogo-wetvine-forest-and-dry-rainforest-tec",
            
12
  "notes": "Indicative map for Lowland Grassy Woodland:\r\n\r\nThe 
13
  "notes": "Indicative map for Lowland Grassy Woodland:\r\n\r\nThe 
            
13
indicative map for Lowland Grassy Woodland was constructed to resolve 
14
indicative map for Lowland Grassy Woodland was constructed to resolve 
            
14
long-standing issues surrounding its identification, location and 
15
long-standing issues surrounding its identification, location and 
            
15
extent within the NSW State Forest estate covered by the eastern 
16
extent within the NSW State Forest estate covered by the eastern 
            
16
Regional Forest Agreements. The determination of Lowland Grassy 
17
Regional Forest Agreements. The determination of Lowland Grassy 
            
17
Woodland was reviewed by the project\u2019s Threatened Ecological 
18
Woodland was reviewed by the project\u2019s Threatened Ecological 
            
18
Community (TEC) Reference Panel (the Panel), and a set of diagnostic 
19
Community (TEC) Reference Panel (the Panel), and a set of diagnostic 
            
19
parameters for the identifying the Lowland Grassy Woodland TEC was 
20
parameters for the identifying the Lowland Grassy Woodland TEC was 
            
20
agreed upon.\r\nUsing these diagnostic parameters, we sampled 
21
agreed upon.\r\nUsing these diagnostic parameters, we sampled 
            
21
candidate areas from existing vegetation maps to identify potential 
22
candidate areas from existing vegetation maps to identify potential 
            
22
areas of Lowland Grassy Woodland occurrence in 296 000 hectares of 
23
areas of Lowland Grassy Woodland occurrence in 296 000 hectares of 
            
23
State Forest and undertook additional mapping work using two 
24
State Forest and undertook additional mapping work using two 
            
24
independent mapping methods. Random Forest models (predictive habitat 
25
independent mapping methods. Random Forest models (predictive habitat 
            
25
models) were generated using plot data and a selection of 
26
models) were generated using plot data and a selection of 
            
26
environmental variables. Aerial photo interpretation targeted stands 
27
environmental variables. Aerial photo interpretation targeted stands 
            
27
of forests dominated by Eucalyptus tereticornis to refine the 
28
of forests dominated by Eucalyptus tereticornis to refine the 
            
28
potential boundaries of Lowland Grassy Woodland.\r\nWe tested whether 
29
potential boundaries of Lowland Grassy Woodland.\r\nWe tested whether 
            
29
Lowland Grassy Woodland was present in State Forest by completing 
30
Lowland Grassy Woodland was present in State Forest by completing 
            
30
systematic plot surveys within mapped areas indicating potential 
31
systematic plot surveys within mapped areas indicating potential 
            
31
presence. We compared our collected data to a large regional pool of 
32
presence. We compared our collected data to a large regional pool of 
            
32
plot data that contained a subset of plots assigned to vegetation map 
33
plot data that contained a subset of plots assigned to vegetation map 
            
33
units cited in the determination for the Lowland Grassy Woodland TEC 
34
units cited in the determination for the Lowland Grassy Woodland TEC 
            
34
(see Gellie 2005, Tozer et al 2006, and Keith and Bedward 1999). Our 
35
(see Gellie 2005, Tozer et al 2006, and Keith and Bedward 1999). Our 
            
35
analysis of data confidently assigned only a few plots in State Forest 
36
analysis of data confidently assigned only a few plots in State Forest 
            
36
to Lowland Grassy Woodland (2/43).\r\nFrom these results, we were 
37
to Lowland Grassy Woodland (2/43).\r\nFrom these results, we were 
            
37
unable to construct an operational map for Lowland Grassy Woodland. 
38
unable to construct an operational map for Lowland Grassy Woodland. 
            
38
The relationship between the existing mapping cited in the 
39
The relationship between the existing mapping cited in the 
            
39
determination and the plot data on State Forest was not strong enough 
40
determination and the plot data on State Forest was not strong enough 
            
40
to be a reliable basis for mapping the TEC. We also found that 
41
to be a reliable basis for mapping the TEC. We also found that 
            
41
Eucalyptus tereticornis could not reliably be used as an indicator of 
42
Eucalyptus tereticornis could not reliably be used as an indicator of 
            
42
Lowland Grassy Woodland in State forests. As a result, we were unable 
43
Lowland Grassy Woodland in State forests. As a result, we were unable 
            
43
to map this TEC from the few confirmed sampling points without 
44
to map this TEC from the few confirmed sampling points without 
            
44
including a significant area of forest that was highly unlikely to be 
45
including a significant area of forest that was highly unlikely to be 
            
45
Lowland Grassy Woodland. However, we created indicative maps of 
46
Lowland Grassy Woodland. However, we created indicative maps of 
            
46
Lowland Grassy Woodland by merging our predictive and API maps to 
47
Lowland Grassy Woodland by merging our predictive and API maps to 
            
47
provide an indication of the likely extent of Lowland Grassy Woodland 
48
provide an indication of the likely extent of Lowland Grassy Woodland 
            
48
in State Forests.\r\n\r\nOperational map for Brogo Wet Vine 
49
in State Forests.\r\n\r\nOperational map for Brogo Wet Vine 
            
49
Forest:\r\n\r\nThe operational map for Brogo Wet Wine Forest (BWVF) 
50
Forest:\r\n\r\nThe operational map for Brogo Wet Wine Forest (BWVF) 
            
50
was constructed to resolve long-standing issues surrounding its 
51
was constructed to resolve long-standing issues surrounding its 
            
51
identification, location and extent within the NSW State Forest estate 
52
identification, location and extent within the NSW State Forest estate 
            
52
covered by the eastern Regional Forest Agreements. We assessed whether 
53
covered by the eastern Regional Forest Agreements. We assessed whether 
            
53
BWVF was likely to be present in more than 296 000 hectares of State 
54
BWVF was likely to be present in more than 296 000 hectares of State 
            
54
Forest in the South-east Corner Bioregion.\r\nThe project\u2019s 
55
Forest in the South-east Corner Bioregion.\r\nThe project\u2019s 
            
55
Threatened Ecological Community (TEC) Reference Panel (the Panel) 
56
Threatened Ecological Community (TEC) Reference Panel (the Panel) 
            
56
preceded the assessment process by reviewing the determination for 
57
preceded the assessment process by reviewing the determination for 
            
57
BWVF and reaching an agreed interpretation of floristic, environmental 
58
BWVF and reaching an agreed interpretation of floristic, environmental 
            
58
and distributional characteristics. The Panel found that BWVF is 
59
and distributional characteristics. The Panel found that BWVF is 
            
59
primarily defined by a source vegetation community derived from 
60
primarily defined by a source vegetation community derived from 
            
60
quantitative floristic plot data (Keith and Bedward, 1999), with 
61
quantitative floristic plot data (Keith and Bedward, 1999), with 
            
61
additional defining characteristics relating to bioregion and 
62
additional defining characteristics relating to bioregion and 
            
62
elevation.\r\nThe Panel\u2019s interpretation resulted in the 
63
elevation.\r\nThe Panel\u2019s interpretation resulted in the 
            
63
identification of all State Forests located below an elevation 
64
identification of all State Forests located below an elevation 
            
64
threshold of 550 metres within the South East Corner Bioregion as 
65
threshold of 550 metres within the South East Corner Bioregion as 
            
65
potentially containing BWVF. We identified other potential areas of 
66
potentially containing BWVF. We identified other potential areas of 
            
66
BWVF by overlaying the cited vegetation maps and any State Forest 
67
BWVF by overlaying the cited vegetation maps and any State Forest 
            
67
mapping where vegetation was dominated by or includes Eucalyptus 
68
mapping where vegetation was dominated by or includes Eucalyptus 
            
68
tereticornis (a defining species of BWVF).\r\nWithin these state 
69
tereticornis (a defining species of BWVF).\r\nWithin these state 
            
69
forests, we used aerial photo interpretation (API) to identify and 
70
forests, we used aerial photo interpretation (API) to identify and 
            
70
delineate potential areas of BWVF based on structural characteristics 
71
delineate potential areas of BWVF based on structural characteristics 
            
71
and overstorey and understorey attributes, namely dominance or 
72
and overstorey and understorey attributes, namely dominance or 
            
72
inclusion of Eucalyptus tereticornis. \r\nWe then compiled floristic 
73
inclusion of Eucalyptus tereticornis. \r\nWe then compiled floristic 
            
73
plot data for all State Forest areas within our study area. The 
74
plot data for all State Forest areas within our study area. The 
            
74
floristic plot data was sourced from both existing flora surveys held 
75
floristic plot data was sourced from both existing flora surveys held 
            
75
in the OEH VIS database and from targeted flora surveys conducted 
76
in the OEH VIS database and from targeted flora surveys conducted 
            
76
specifically for this project. We used multivariate analysis to 
77
specifically for this project. We used multivariate analysis to 
            
77
compare plots assigned to vegetation communities identified as BWVF in 
78
compare plots assigned to vegetation communities identified as BWVF in 
            
78
the determination to all other plots in the study area. We used 
79
the determination to all other plots in the study area. We used 
            
79
explicit membership thresholds to identify whether plots in State 
80
explicit membership thresholds to identify whether plots in State 
            
80
forests and elsewhere belonged to one or more of the communities 
81
forests and elsewhere belonged to one or more of the communities 
            
81
listed in the BWVF determination.\r\nWe used the plot assignments to 
82
listed in the BWVF determination.\r\nWe used the plot assignments to 
            
82
candidate BWVF to develop a predictive presence and absence Random 
83
candidate BWVF to develop a predictive presence and absence Random 
            
83
Forest statistical model. The model generates a probability of 
84
Forest statistical model. The model generates a probability of 
            
84
occurrence of BWVF for each grid cell using plot data and a selection 
85
occurrence of BWVF for each grid cell using plot data and a selection 
            
85
of environmental and remote-sensing variables. \r\nWe constructed our 
86
of environmental and remote-sensing variables. \r\nWe constructed our 
            
86
operational map using the API line work in combination with the 
87
operational map using the API line work in combination with the 
            
87
floristic plot data and our predictive habitat models to identify and 
88
floristic plot data and our predictive habitat models to identify and 
            
88
map the locations and extent of BWVF. Our mapping identified six small 
89
map the locations and extent of BWVF. Our mapping identified six small 
            
89
areas of Brogo Wet Vine Forest totalling 17.5 hectares. All areas were 
90
areas of Brogo Wet Vine Forest totalling 17.5 hectares. All areas were 
            
90
within Bodalla State Forest and were located on the exposed lower 
91
within Bodalla State Forest and were located on the exposed lower 
            
91
slopes of Mount Dromedary.\r\n\r\nOperational map for Dry Rainforest 
92
slopes of Mount Dromedary.\r\n\r\nOperational map for Dry Rainforest 
            
92
of the South East Forests:\r\n\r\nThe operational map for Dry 
93
of the South East Forests:\r\n\r\nThe operational map for Dry 
            
93
Rainforest of the South East Forests (Dry Rainforest) was constructed 
94
Rainforest of the South East Forests (Dry Rainforest) was constructed 
            
94
to resolve long-standing issues surrounding its identification, 
95
to resolve long-standing issues surrounding its identification, 
            
95
location and extent within the NSW State Forest estate covered by the 
96
location and extent within the NSW State Forest estate covered by the 
            
96
eastern Regional Forest Agreements. The determination of Dry 
97
eastern Regional Forest Agreements. The determination of Dry 
            
97
Rainforest was reviewed by the project\u2019s Threatened Ecological 
98
Rainforest was reviewed by the project\u2019s Threatened Ecological 
            
98
Community (TEC) Reference Panel (the Panel), and a set of diagnostic 
99
Community (TEC) Reference Panel (the Panel), and a set of diagnostic 
            
99
parameters for the identifying the Dry Rainforest TEC was agreed 
100
parameters for the identifying the Dry Rainforest TEC was agreed 
            
100
upon.\r\nUsing these diagnostic parameters, we sampled candidate areas 
101
upon.\r\nUsing these diagnostic parameters, we sampled candidate areas 
            
101
from existing vegetation maps to identify potential areas of Dry 
102
from existing vegetation maps to identify potential areas of Dry 
            
102
Rainforest occurrence in 296 000 hectares of State Forest and 
103
Rainforest occurrence in 296 000 hectares of State Forest and 
            
103
undertook additional mapping work using two independent mapping 
104
undertook additional mapping work using two independent mapping 
            
104
methods. Random Forest models (predictive habitat models) were 
105
methods. Random Forest models (predictive habitat models) were 
            
105
generated using plot data and a selection of environmental variables. 
106
generated using plot data and a selection of environmental variables. 
            
106
Aerial photo interpretation targeted stands of forests dominated by 
107
Aerial photo interpretation targeted stands of forests dominated by 
            
107
Ficus rubiginosa to refine the potential boundaries of Dry 
108
Ficus rubiginosa to refine the potential boundaries of Dry 
            
108
Rainforest.\r\nWe tested whether Dry Rainforest was present in State 
109
Rainforest.\r\nWe tested whether Dry Rainforest was present in State 
            
109
Forest by completing systematic plot surveys within mapped areas 
110
Forest by completing systematic plot surveys within mapped areas 
            
110
indicating potential presence. We compared our collected data to a 
111
indicating potential presence. We compared our collected data to a 
            
111
large regional pool of plot data that contained a subset of plots 
112
large regional pool of plot data that contained a subset of plots 
            
112
assigned to vegetation map units cited in the determination for the 
113
assigned to vegetation map units cited in the determination for the 
            
113
Dry Rainforests TEC (see Keith and Bedward 1999). Our analysis of data 
114
Dry Rainforests TEC (see Keith and Bedward 1999). Our analysis of data 
            
114
confidently assigned only a few plots in State Forest to Dry 
115
confidently assigned only a few plots in State Forest to Dry 
            
115
Rainforest (2/21).\r\nFrom these results, we were able to construct an 
116
Rainforest (2/21).\r\nFrom these results, we were able to construct an 
            
116
operational map for Dry Rainforest. We identified six small patches of 
117
operational map for Dry Rainforest. We identified six small patches of 
            
117
Dry Rainforest but only one patch was located within the study area. 
118
Dry Rainforest but only one patch was located within the study area. 
            
118
This patch was located in Towamba State Forest and was 0.53 
119
This patch was located in Towamba State Forest and was 0.53 
            
119
hectares.\r\n\r\nOperational TEC Mapping have been derived by API at a 
120
hectares.\r\n\r\nOperational TEC Mapping have been derived by API at a 
            
120
viewing scale between 1-4000 using ADS40 50 cm pixel imagery and 1 m 
121
viewing scale between 1-4000 using ADS40 50 cm pixel imagery and 1 m 
            
121
derived LIDAR DEM grids for floodplain EECs.\r\n\r\nIndicative TEC 
122
derived LIDAR DEM grids for floodplain EECs.\r\n\r\nIndicative TEC 
            
122
Mapping have been generated from best available composite 
123
Mapping have been generated from best available composite 
            
123
environmental data layers - standardised to 30 m pixels.\r\n",
124
environmental data layers - standardised to 30 m pixels.\r\n",
            
124
  "owner_org": "83a21590-19cd-49af-a188-f06f5d4fe231",
125
  "owner_org": "83a21590-19cd-49af-a188-f06f5d4fe231",
            
125
  "private": false,
126
  "private": false,
            
126
  "revision_id": "076ccfda-7ef3-4f87-bdb5-9c1f3e521ab0",
127
  "revision_id": "076ccfda-7ef3-4f87-bdb5-9c1f3e521ab0",
            
127
  "state": "active",
128
  "state": "active",
            
128
  "title": "Assessment of Lowland Grassy Woodland, Brogo Wet Vine 
129
  "title": "Assessment of Lowland Grassy Woodland, Brogo Wet Vine 
            
129
Forest And Dry Rainforests of The South East Forests TECs on NSW Crown 
130
Forest And Dry Rainforests of The South East Forests TECs on NSW Crown 
            
130
Forest Estate",
131
Forest Estate",
            
131
  "type": "dataset",
132
  "type": "dataset",
            
132
  "url": "",
133
  "url": "",
            
133
  "version": null
134
  "version": null
            
134
}
135
}