摘要 我们开发了一种基于神经网络的方法,从激光雷达和高光谱图像中识别单个树木级别的城市树种。该方法能够使用内部无监督引擎对每个物种内的多个光谱特征进行建模,并能够使用外部监督系统捕捉物种之间的光谱差异。为了为具有高度空间异质性和物种多样性的城市森林生成物种级地图,我们进行了基于树梢的物种识别。这可以避免基于树冠的物种分类中遇到的双面照明、阴影和混合像素问题。研究表明,激光雷达数据与高光谱图像结合不仅能够检测单个树木并估计其树木指标,而且还可以使用开发的算法识别其物种类型。这两种数据源的整合具有取代传统实地调查的巨大潜力。
ISSN印刷:2617-4693 ISSN在线:2617-4707 IJABR 2024; 8(10):921-925 www.biochemjournal.com收到:06-08-2024被接受:10-09-2024 Yaleal Mallesh Silviculture and Agroforestry系,Rani Lakshmi Lakshmi Lakshmi Bai Central University,jhansi and India Raman choftry,印度Raman Chofrary choudrary choudrary sil rofrary, Rani Lakshmi Bai中央农业大学,Jhansi,北方邦,印度,Ashok K Dhakad林业和自然资源系,旁遮普农业大学,卢迪亚纳,卢迪亚纳,印度萨克希·托马尔·托马尔·托马尔·托马尔·萨尔维森特和农业部,纳萨里·加尔格尔大学,纳瓦尔里大学,纳瓦尔·卡萨里,海军上,加尔·库拉特尔大学。印度旁遮普邦旁遮普邦旁遮普农业大学的林业和自然资源,旁遮普农业大学:YALAL MALLESH SILVICULTURE和AGROFORESTRY,RANI LANI LAKSHMI BAI中央农业大学,Jhansi,Jhansi,Jhansi,Jhansi
•计划以主题为主题,例如植物,地理,环境。•计划的编程培养。•多样化,许多属和物种通常被清晰地标记。•出处•设置在边界内,与周围的景观隔壁或分离•专业知识或业余的高水平。•热情,知识渊博和参与的用户组的支持。•提供其他福利,不一定与收藏有关。•高水平的管理和维护。•被视为具有价值,通常会收取收集费用。•被认为是鼓舞人心的卓越中心。
1环境系统科学系,陆地生态系统研究所,苏黎世,苏黎世8092,瑞士(Mirela.beloiu@usys.ethz.ethz.ch),(zhongyu.xia@usysys.ethz.ethz.ch) (yach@ign.ku.dk)3森林动态,瑞士联邦森林,雪和景观研究WSL,瑞士8903 Birmensdorf(arthur.gessler@wsl.ch),(Nataliia.hearush@rearush@wsl.ch) (teja.kattenborn@geosense.uni-freiburg.de)5州库汉大学的测量,地图和遥感信息工程主要实验室,挪威(Stefano.puliti@nibio.no)的生物经济研究(NIBIO)国家森林清单8遥远感应小组,瑞士联邦森林,雪和景观研究WSL,8903 Birmensdorf,瑞士Birmensdorf,瑞士,瑞士,lars.waser@waser@waser@wasl.wsl.ch nervection@@@@
孟加拉国需要平均粗大的水稻产量为9.11 t ha -1到2050年,在所有地理区域中都无法平等地实现,因为该国具有各种“水稻类型”,其产量有不同。本文着重于通过精炼水稻类型来达到产量目标的战略创新。基于水稻生态系统和紧迫需求,我们将孟加拉国的水稻地区分为17种不同的类型。我们估计每种水稻类型的逐年土地区域和可实现的收益率目标。最后,我们比较了到2020年,孟加拉国的目标产量和最高水稻品种的产量,以了解我们品种改善计划的当前状态。我们弄清了每种水稻类型需要多少改进。在大米类型中,冷耐(北部和西部)被整理为水稻产量的最潜在领域,在该地区将释放大米品种的产量优势为4.04 t ha -1到2050年。The chronology of next priority areas for high yielding variety development and their target yield advantages in t ha -1 are saline Boro (4.03), Favourable Boro (long duration) (4), cold-tolerant (Haor) (3.83), tidal submergence (3.8), Healthier rice (Boro) (3.58), Favourable Boro (short duration) (3.33), Healthier rice (Aman)(3.3),有利的Aman(3.23),山洪(3.09),山地大米(2.89),盐水Aman(2.8),更健康的大米(AUS)(2.53)(2.53),优质米饭(2.53),干旱(2.38),T.AUS(2.05)和深水。结合了遗传干预措施,例如通过环状繁殖,基因组选择,标记辅助选择,基因组编辑,遗传转化,通过基因组范围的关联研究和现象学研究以及超级混合水稻的开发在该国使用不同类型的产量靶标。
摘要这项研究的目的是估算Kaptai国家公园中的树木生物多样性。在Rangamati Hill Tracts区的Rangamati South Forest Division的管辖下,Kaptai国家公园的总面积约为4,564公顷(11,273.08英亩)。该研究仅通过对Kaptai国家公园的树种组成进行广泛的调查进行。在调查过程中,从公园记录了29个家庭的65种树种。在植物家族中,薄膜科具有最多的物种(7),其次是Meliaceae(6),Ancardiaceae,Ancardiaceae(5),Moraceae,Moraceae(4),Verbenaceae(4),Combretaceae(4),Myrtaceae(4),Myrtaceae(4),Dipterocarocarpaceae,Fabaceae(3),2(3),Rubiace(3)(3),Rubiace(3),Rubiace(3),Rubiace(3),Rubiace(3),Rubiace(3),Rubiace(3),Rubiace(3),3) (2),凯撒尼亚科(2),dilleniaceae(2)和bignoniaceae(2)。有15个家庭包含单个物种。属于含有含羞草家族的树种在物种数量及其种群方面受到了主导。本研究的发现将在这个退化的森林生态系统以及Kaptai国家公园的保护,保护和可持续管理中贡献。
划线区域;开放空间作为物种丰富的半天然草地保留,周围有树篱、墙壁、水道和电线,并带有扇贝状边缘。绿地;橡树/鹅耳枥林地:多层林分,以有梗橡树(POK)为主,中层和下层为鹅耳枥(HBM)。橡树和鹅耳枥将混合种植。次要树种包括山毛榉、小叶椴树、桦树、山杨、花楸、野樱桃、欧洲山榆等。树种分布:POK 70 – 90% HBM 10 – 30% 次要树种:< 10%。在连续覆盖制度下进行管理,尽可能利用天然更新。建立:每个集群种植 20 – 30 棵 POK(间距 0.3 – 1 米)。HBM 种植在 POK 集群周围。集群之间以较低的密度种植次要树种。棕色区域;两层林地,主要为悬垂橡树 (POK),下层为榛树矮林。桦树、野樱桃树、野生山楂树等次要树种主要分布在上层。树种分布:OK 80%,HAZ(丰富矮林),次要树种:< 20%。按照标准系统管理矮林。OK 经过几个 HAZ 矮林轮作管理,自然再生或通过种植,其他树种来自填充。建立:OK:每簇种植 20 – 30 棵 OK(间距 0.3 – 1 米),簇数与预计的 FC 树数相对应。HAZ/MB:自然再生或种植。黄色区域;有潜力成为社区果园(例如)传统苹果树种或其他树种。
摘要 随着成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关蛋白 (Cas) 系统的出现,植物基因组编辑进入了对任何感兴趣的基因进行稳健而精确编辑的新时代。各种 CRISPR/Cas 工具包的开发使新的基因组编辑结果成为可能,这些结果不仅可以针对插入/缺失突变,还可以实现碱基编辑和主要编辑。CRISPR/Cas 工具包的应用迅速促进了经济重要物种的育种和作物改良。CRISPR/Cas 工具包还已应用于多种树种,包括苹果、竹子、大麻科、木薯、柑橘、可可树、咖啡树、葡萄树、猕猴桃、梨、石榴、杨树、拉坦乔伊特树和橡胶树。对这些物种的编辑应用已导致与生长、次生代谢以及抗逆和抗病性相关的关键基因的重大发现。然而,目前对树种的研究大多只涉及编辑技术的初步优化,对基于CRISPR/Cas的树种编辑技术进行更深入的研究,有望迅速加速树种育种和性状改良。此外,树种基因组编辑仍然主要依赖于基于Cas9的插入/缺失突变和农杆菌介导的稳定转化。瞬时转化是无转基因基因组编辑的首选,但在树种中效率通常很低,大大限制了其潜在应用。本文总结了使用CRISPR/Cas系统进行树种基因组编辑的现状,并讨论了阻碍CRISPR/Cas工具包有效应用于树种基因组编辑的局限性以及未来的前景。
这里描述的方法(图1)旨在概述物种选择以保护,繁殖和种植作为阴影种植咖啡种植园的阴影多样化策略。的确,在咖啡的农业生态管理中的基本考虑是,可以促进咖啡生产并保留生物多样性的树荫多样化的树种。该选择必须考虑到几个因素,即i)保护天然生物多样性,ii)对当地社区生计的好处,即当地用途,与树种相关的生态系统服务,iii)碳捕获能力,以帮助缓解气候变化的影响。这种方法旨在在墨西哥和更广泛的拉丁美洲的其他咖啡种植地区复制。