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使用机载... 预测森林库存属性 - CORE
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置 (XY H ) 和计算改进的采伐机头位置 (XY HH )。研究材料包括 158 个位于芬兰南部的成熟挪威云杉为主的林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源属性是针对林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地编制的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10–11% 和 6–8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。在 XY HH 位置下，G 和 V 的预测几乎与 254–761 平方米内的样地大小无关。因此，基于采伐机的数据可用作遥感森林清查方法的地面实况。在预测森林清查属性时，建议利用采伐机头位置 (XY HH ) 和最小地块面积 254 平方米。相反，如果只有采伐机位置 (XY H ) 可用，将样地面积扩大到 761 平方米可达到与使用 XY HH 位置获得的精度相似的精度，因为较大的样地可缓和确定单个树木位置时的不确定性。
要求提案（RFP）全市范围...
提案截止日期：2025年2月21日下午1点。将建议提交给：Mike Chambless，城市管理员mchambless@snoqualmiewa.gov rfp问题：通过电子邮件提交至mchambless@snoquamiewa.gov。问题将被接受到2025年2月10日（太平洋）。将向所有注册申请人提供答复。项目描述Snoqualmie市正在寻求咨询服务的建议，以制定其首个全市战略计划。制定全市战略计划是2025年的市议会目标和政府优先事项。背景Snoqualmie市位于东金县，沿着伊萨夸市和喀斯喀特山山麓山脚下的北本德市之间的90号州际公路沿着90号州际公路。Snoqualmie以其小镇的魅力，现代生活和户外美丽而自豪。它致力于保护和创建一个非凡的社区，为居民，企业和游客提供高质量的生活。历史上是伐木和铣削小镇，Snoqualmie在上个世纪的增长缓慢。最近，随着Snoqualmie Ridge的发展，这座城市的人口略有下降，此后，从2000年到2010年，令人震惊的人口繁荣繁荣。人们搬到此处，可以进入户外娱乐和山区活动，以及一个郊区的飞地，可以合理地进入西部的主要经济中心（西雅图，贝尔维尤，伊萨夸）。大多数Snoqualmie都被农村和资源土地所包围，除了直接到东南的北本德市。附近的土地包括未合并的金县，构成公园，资源土地和少数单户住宅区，以及由华盛顿州自然资源部和美国森林服务局管理的森林资源土地。附近的Snoqualmie Falls和周围的山脉提供了自然的感觉，在金县的其他大多数城市中都找不到。Snoqualmie Indian Tribe在城市范围的南部边缘和城市的城市增长地区经营着预订和赌场。Snoqualmie河在城市的范围内奔跑，将几乎一半的城市放置在受管制的洪泛区中。
用于估算温室气体排放的地球观测...
针对未作出承诺的国家（即目前非附件一国家）的议定书。本文通过总结发展中国家估算毁林所致排放量的技术能力和关键制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少毁林所致排放量的政策实施取决于对国家层面避免排放量的准确和精确估计（Santilli 等人，2005 年）。必须估计几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因毁林和退化引起的变化，以及（3）从定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 20 世纪 90 年代初以来，技术能力不断提高，目前，在国家层面建立可操作的森林监测系统已成为大多数发展中国家的可行目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感知森林碳储量的新技术和方法的开发也在取得进展（例如Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。虽然后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估计值。森林的多种土地利用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在清理过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003a）。毁林，定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），最容易监测，并导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更难观察到，但会对排放产生重大影响。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，森林中的一些土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致了转移
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。
摘要：生物群包括居住在给定区域的所有活生物体（细菌，真菌，植物，动物）。因此，此pape的目的
摘要：生物群包括居住在给定区域的所有活生物体（细菌，真菌，植物，动物）。因此，本文的目的是评估Ogun州Omo和Ago-Owu森林储备中Biota栖息地的空间分布和状态，Ogun State，Ondo State的Oluwa以及尼日利亚西南部Osun州的Ife和Shaha使用适当的标准技术。与目标区域的细胞5 km×5 km网格有关进行现场调查。创建了二十三个样带，长度为5 km，从边界到网格电池中心的2.5 km步行启用了这些森林复合体中的观察和数据收集。以非常低的速率检测到哺乳动物，尤其是在Osun储量中。 从总计115公里的23个样带中，只遇到了140个哺乳动物。 大多数大型哺乳动物，尤其是大象，在西方大部分森林中相对丰富。 猎人的报告显示，黑猩猩仍然存在于南沙沙和奥卢瓦森林中。 我们的评估表明，除了OMO的4.6 km 2严格的天然生物圈储备外，所有其余的天然森林都被多年的密集伐木受到了严重损害。 但是，如果受到保护和时间，这些森林仍然可以再生。 doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i6.27 Open Access策略：Jasem发表的所有文章都是Open-Access文章，并且可以免费下载，复制，复制，redistribute，redistribute，redistribute，repost，translate，translate和读取。 版权策略：©2024。 只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。哺乳动物，尤其是在Osun储量中。从总计115公里的23个样带中，只遇到了140个哺乳动物。大多数大型哺乳动物，尤其是大象，在西方大部分森林中相对丰富。猎人的报告显示，黑猩猩仍然存在于南沙沙和奥卢瓦森林中。我们的评估表明，除了OMO的4.6 km 2严格的天然生物圈储备外，所有其余的天然森林都被多年的密集伐木受到了严重损害。但是，如果受到保护和时间，这些森林仍然可以再生。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i6.27 Open Access策略：Jasem发表的所有文章都是Open-Access文章，并且可以免费下载，复制，复制，redistribute，redistribute，redistribute，repost，translate，translate和读取。版权策略：©2024。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。作者保留了版权和授予JASEM的首次出版物的权利，同时在创意共享署名4.0 International（CC-By-4.0）许可下获得许可。引用本文为：Oyedepo，J。a; Ogunsansan，A。A.（2024）。在Omo和Ogun State的Omo和Ago-Owu的Biota栖息地的空间分布和地位，Ogun State的Oluwa，Ondo State的Oluwa，以及尼日利亚西南部的Osun State的Ife和Shaha。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 28（6）185 9 -18 6 7日期：收到：2024年3月20日；修订：2024年5月7日；接受：2024年6月7日出版：2024年6月12日关键词：动植物；生物栖息地状况，野生生命保护；低地雨林；空间分布OMO，Oluwa，Shasha，Ife和Ago-Owu森林储备包括尼日利亚剩余的低地雨林（Adedeji and Adeofun，2014年）。 3,000公里2的地区现在包括隔离林植被群，这些植被陷入了尼日利亚西南部的三个政治行政边界，即东奥贡，西奥陀（Easter Ogun），西奥陀（Ondo）和南方南部（Fasona等）（Fasona等人，20222年）。 在尼日利亚创建州之前，OMO，OLUWA和SCI。环境。管理。28（6）185 9 -18 6 7日期：收到：2024年3月20日；修订：2024年5月7日；接受：2024年6月7日出版：2024年6月12日关键词：动植物；生物栖息地状况，野生生命保护；低地雨林；空间分布OMO，Oluwa，Shasha，Ife和Ago-Owu森林储备包括尼日利亚剩余的低地雨林（Adedeji and Adeofun，2014年）。3,000公里2的地区现在包括隔离林植被群，这些植被陷入了尼日利亚西南部的三个政治行政边界，即东奥贡，西奥陀（Easter Ogun），西奥陀（Ondo）和南方南部（Fasona等）（Fasona等人，20222年）。在尼日利亚创建州之前，OMO，OLUWA和
利用地球观测估算发展中国家森林砍伐造成的温室气体排放
议定书》适用于没有承诺的国家，即目前非附件一国家。本文通过总结发展中国家估算森林砍伐所致排放量的技术能力和主要制约因素，为这些政策讨论做出了贡献。减少森林砍伐所致排放的政策的实施取决于对国家层面避免的排放量的准确和精确估计（ Santilli 等人，2005 年）。必须估算几个组成部分：（1）国家层面的森林覆盖率损失，（2）基准期的初始碳储量及其因森林砍伐和退化引起的变化，以及（3）相对于定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 1990 年代初以来，技术能力已经取得了进步，对于大多数发展中国家来说，在国家层面建立可操作的森林监测系统现在是一个可行的目标（ Mollicone 等人，2003 年；DeFries 等人，2005 年）。使用机载传感器远程感测森林碳储量的新技术和新方法的开发也在取得进展（例如 Drake 等人，2003 年；Brown 等人，2005 年）。尽管后者目前成本过高，无法覆盖大面积区域，但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估算值。森林的多种土地使用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放，如果在砍伐过程中燃烧生物质，则会排放额外的非二氧化碳气体（Penman 等人，2003 年 a）。毁林被定义为从林地转变为非林地（考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义），这是最容易监测的，会导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大（图 1）。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更不容易观察到，但会大大增加排放。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面，一些森林土地使用实践，例如管理伐木和轮耕，导致土地利用方式的转变。
元条形码与
Abell, R.、Thieme, M.L.、Revenga, C.、Bryer, M.、Kottelat, M.、Bogutskaya, N. 等人。 (2008)。世界淡水生态区域：淡水生物多样性保护的生物地理单元新地图。生物科学, 58(5), 403 – 414。https://doi.org/10.1641/B580507 Albert, J. S., Destouni, G., Duke-Sylvester, S. M., Magurran, A. E., Oberdorff, T., Reis, R. E. 等人。 （2021 年）。科学家就淡水生物多样性危机向人类发出警告。 Ambio，50(1)，85–94。https://doi. org/10.1007/s13280-020-01318-8 Allard, L.、Popée, M.、Vigouroux, R. 和 Brosse, S. (2016 年)。减少冲击伐木和小规模采矿干扰对新热带溪流鱼类群落的影响。水生科学, 78(2), 315 – 325。https://doi. org/10.1007/s00027-015-0433-4 Allard, L.、Brosse, S.、Covain, R.、Gozlan, R.、Bail, P.-Y.L.、Melki, F. 等人。 (2017)。法国濒危物种红色名录 - 第章来自圭亚那的淡水鱼。法国巴黎：IUCN 法国委员会出版物，MNHN & Hydreco，第 154 页。 115. Baker, C. S.、Steel, D.、Nieukirk, S. 和 Klinck, H. (2018)。鲸鱼尾流中的环境 DNA (eDNA)：用于检测和物种识别的液滴数字 PCR。 Frontiers in Marine Science, 5, 133。https://doi.org/10.3389/fmars.2018.00133 Baker, C. S., Claridge, D., Dunn, C., Fetherston, T., Baker, D. N., Klinck, H. et al. (2023)。通过液滴数字 PCR 进行定量分析，通过对布氏喙鲸的环境 (e)DNA 进行宏条形码识别，并借助声学阵列进行辅助定位。 PLoS ONE,18(9),e0291187。 https://doi.org/10.1371/journal。 pose.0291187 Barnes，M.A.和Turner，C.R.（2016）。环境 DNA 的生态学及其对保护遗传学的影响。保护遗传学, 17(1), 1 – 17。https://doi.org/10.1007/s10592-015-0775-4 Biggs, J., Ewald, N., Valentini, A., Gaboriaud, C., Dejean, T., Griffiths, R. A. 等人。 (2015)。利用 eDNA 制定国家公民科学
使用AI和ML算法进行森林砍伐监视的预测模型
大约31％的地球领土被森林覆盖，这对于保持生态平衡至关重要。森林砍伐，通过改变栖息地，释放储存的碳并影响区域和全球气候，使这种微妙的平衡感到不安。由伐木，农业增长和城市化引起的森林砍伐率的提高突出了迫切需要对有效监测系统的需求。森林砍伐正在迅速发生，因为城市正在增长，农场需要更多的空间，人们正在为木材砍伐树木。我们需要更好的方法来提防森林砍伐。通常的方法来关注森林砍伐，例如派人绕着森林漫步或从飞机上拍照，这很难，并且不会覆盖每个区域。，但是有新的方法使用称为AI的计算机。AI可以通过查看旧数据，卫星图片以及其他信息来帮助我们预测接下来可能发生森林砍伐的地方。在本文中，我们将讨论AI如何帮助停止森林砍伐。我们将讨论为什么旧方法不好以及AI如何更好。另外，我们将展示AI如何帮助弄清楚森林砍伐的情况以及如何更好地节省森林的示例。我们讨论了与传统监测方法相关的当前挑战，并突出了采用AI驱动方法的优势。利用高级技术（例如ML和遥感）可以增强我们对森林砍伐动态的理解，并为森林保护提供积极的策略。诸如准确性，精度和召回率之类的指标将在对未见数据进行培训并通过先前的森林砍伐数据进行验证后评估模型的性能。模型必须考虑到森林砍伐模式和空间自相关的时间趋势，因为这两个因素都是至关重要的。仍然存在问题需要解决，例如确保数据可用，在解释性和模型准确性之间达到平衡，适应土地使用的突然变化，并将当地社区整合到监视过程中。通过利用AI和机器学习来总结，预测模型使决策者能够保护森林，减少气候变化并确保可持续的未来。使用历史森林砍伐数据对模型进行了训练和验证，并使用准确性，精度和召回等指标对看不见的数据进行了评估。时空考虑是至关重要的，需要模型来解决森林砍伐模式中的空间自相关和时间趋势。
估算森林生物量并识别低强度采伐...
本研究的目的是利用机载激光雷达数据估算巴西安蒂玛利国家森林 (FEA) 1000 公顷热带森林的地上生物量并确定选择性采伐干扰的区域。研究区域由三个管理单位组成，其中两个单位未砍伐，而第三个单位的选择性采伐强度较低（约 10-15 立方米/公顷或总体积的 5-8%）。对 50 个 0.25 公顷地面植物进行标准随机抽样测量，并用于构建基于激光雷达的地上生物量 (AGB) 回归模型。使用激光雷达模型辅助方法估算已砍伐和未砍伐单位的 AGB（使用合成和模型辅助估算器）。这些预测使用了两个激光雷达解释变量，以 50 mx 50 m 的空间分辨率计算：1) 所有地面以上返回物的第一个四分位数高度 (P25)；2) 所有返回物地面以上高度的方差 (VAR)。模型辅助 AGB 估计量 (总计 231,589 Mg±5.477 SE；平均值 231.6 Mg ha-1±SS SE；±2.4%) 比仅针对样地的简单随机样本估计量 (总计 230,872 Mg±10.477 SE：平均值 230.9 Mg ha-1±10.5 SE；±4.5%) 更精确。使用综合估算法获得的总体和平均 AGB 估值（总体 231,694 毫克，平均 231.7 毫克/公顷）几乎与使用模型辅助估算法获得的估值相等。在分析的第二个部分，还以 1 米 x 1 米的分辨率计算了激光雷达指标，以确定选择性采伐管理单位内受伐木活动影响的区域。在 GIS 中使用高分辨率冠层相对密度模型 (RDM) 来识别和描绘道路、滑道、登陆点和采伐树隙。根据 RDM 确定的选择性采伐影响的面积为 58.4 公顷，占总管理单位的 15.4%。使用这两种空间分辨率的激光雷达分析，可以识别选择性采伐区域中 AGB 的差异，这些区域具有相对较高的残留大乔木冠层覆盖率。在选择性砍伐管理单元中，受影响区域的平均 AGB 明显低于未受干扰区域 (p = 0.01)。由 Elsevier Inc. 出版。