XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System植被
原生植被清除 Brinkworth 电池能源 ...
4.1.4. 照片日志...................................................................................................................................................................................... 30
砂矿自然植被恢复研究...
本研究的目的是确定和描述影响采矿干扰自然恢复植被演替趋势的空间和时间因素。在 67 个受砂矿开采干扰的地点，描述了年龄从 2 年到 80 年不等的植被群落。主成分分析是一种梯度分析技术，用于将场地环境变量转换为单成分分数。然后使用回归分析来分离植被模式的决定因素。场地环境条件的影响解释了总植被覆盖变化的 48.8%，8.2% 的变化由场地年龄解释，43.0% 由其他残差因素解释。这些残差可能包括相邻植被区域的影响、侵蚀导致的土壤运动、气候变化、抽样误差和机会。一旦将场地年龄和残差因素的混杂效应分开，植被覆盖和场地条件就会显著相关。土壤水分、土壤大孔隙空间和坡度角是主要的环境影响因素。该信息用于确定现有矿场废弃后可能留下的状况，以促进最佳的自然植被恢复。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
预计未来的气候强迫植被类型的全球分布
大多数排放场景表明，在未来500年内，温度和降水状态将在全球范围内发生巨大变化。这些变化将对生物圈产生巨大影响，物种被迫迁移以遵循其首选的环境条件，从而移动和分散的生态系统。但是，气候变化影响的大多数预测仅达到2100，这限制了我们对气候影响的时间范围的理解，并可能阻碍了适当的适应性动作。为了解决此数据差距，我们使用一般循环模型在不同的CO 2排放场景下，从2000年至2500年对未来的气候变化进行建模。然后，我们将生物群体模型应用于这些建模的气候期货，以调查全球植被的气候强迫的转变，实施这些建模植被变化所需的迁移的可行性以及基于现代人类的人类土地使用的潜在重叠。在一个公平情况下，多达40％的陆地区域预计将适合于2500。冷适应的生物群落，尤其是北方森林和干苔原，预计将遭受合适面积最大的损失。没有缓解的情况，这些变化可能会对全球生物多样性和提供生态系统服务产生严重的影响。本文是主题问题的一部分，“生态新颖性和行星管理：转化生物圈中的生物多样性动态”。
植被和气候变化在地中海盆地围绕地中海盆地的早期上新世过渡：来自西南阿纳特的伯德尔盆地的案例
图3：Burdur Basin（Türkiye）的合成花粉图针对核心深度。a）选定的陆层花粉分类群，表示为总陆地花粉的百分比。AP：树木花粉。paz：花粉组合区。b）选定的杂化和水生花粉类群和NPP。水生花粉分类群以花粉的百分比表示。蕨类孢子，藻类和真菌以总陆地花粉和NPP的百分比表示。nppaz：非花粉palynomorph组合区。黑色矩形指示宏观木炭或木材的水平。黑色355
基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
明尼苏达州咨询团队针对本地植被和生物多样性建立和管理的建议
政策咨询小组委员会Jason Beckler BWSR MEGAN BENAGE MN DNR DNR CHELSEY BLANKE大学Minnevieve Brand Mnnr Dnr Dnr Dnr Dnr Kirdin Girdin Greatir River Great River Great River Great River Great Green Green Green Rachel crownhart Shakopeee Shakopeee Mdewakanton Sioux Community Brad Gordon Greats Brad Gordon Great河绿色Angela Gupta Umn扩展詹妮弗·哈恩（Jennifer Hahn）bwsr karin jokela nrcs/xerces协会塔拉华盛顿保护区安迪·克兰兹·克兰兹·克兰兹·克兰兹·梅特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·埃尔恩·洛夫来·埃尔·洛夫勒·洛夫勒·贝基·贝基·贝基·马蒂·马蒂·马蒂·马蒂·埃里克·马特森·赖特。 SWCD SARA NELSON DAKOTA县Wes Olmschenk Mn Mn本地景观Tony Randazzo南华盛顿水域地区Sara Reagan BWSR RHEES RHEES BWSR BWSR RYAN RYAN ROTHSTEIN Stearns Swcd Dan Swcd Dan Shaw Shaw Shaw Shaw Shaw BWSR BWSR John John John John City of John City of John City伯恩斯维尔·杰西·斯特林·射击星星杰米·蒂博多（Jamie Thibodeaux
单轴光伏太阳能对微气候和植被的生态影响
大型的，安装的光伏太阳能项目（GPV）在全球范围内迅速扩展，这是由于它们在缓解气候变化中的重要作用以及向低碳经济的过渡。随着全球跟踪系统的预计，到2050年，预计每年将每年增加32％的能力，了解其生态影响，包括其运营和管理（O＆M）的生态影响，但仍在研究中。这项研究介绍了通过常规割草管理的传统单轴GPV中微气候和植被镶嵌物的首次全面评估。在加利福尼亚州的大中央山谷（美国）中，我们开发了一个新型的实验框架，以表征五个不同的“微观点”，该框架捕获了由跟踪PV系统和O＆M调制的小气候和植被区域的完整范围。在一个12个月的时间内，我们监视了这些微斑点上的9个上下地下微气候变量和16个植物生态指标。在PV面板下，光合活性辐射降低了89％，风速降低了46％，而GPV足迹内的开放空间显示出更大的土壤表面温度（+2.4°C），并且在干旱期间表现出加速的水分损失（+8.5％）。此外，PV面板旋转全天影响着阴影模式，从而导致空气温度和蒸气压力不足的时间变化。植物调查确定了37种，其中86％是非本地的。显着跨微观植被的差异表明GPV驱动植物群落组成，结构和生产力的变化。与开放空间相比，PV阵列占地面积附近和内部的植被显示出更大的物种丰富度（+8.4％），最高高度（+21％），减少阳光植物的覆盖率（-71％）（-71％）以及较少的死亡生物量积累（-26％），来自阴影驱动的效果。这些发现表明，考虑了微分特定的维护策略和基于自然的解决方案，以控制侵入性，外来的植物物种，赋予增强运营，生态和社会经济可持续性的机会，同时恢复气候变化和生物多样性损失的双胞胎危机。