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World File Search System葡萄园
葡萄园风1离岸风能项目最终EIS
该最终的环境影响声明（FEIS）评估了由Martha vineyard的东南14英里以上（23.6公里）的大约800兆瓦海上风能设施的建设，操作，维护和退役可能造成的潜在环境，社会，经济，历史和文化影响。这个葡萄园风1海上风能项目（项目）是由Vineyard Wind LLC提出的，旨在满足新英格兰可再生能源的需求。FEI是根据《国家环境政策法》的要求（美国法典[U.S.C.]§§4321–4370F）和实施法规。这项FEI将分析纳入了环境影响声明草案（SEI）的补充中，以解决可预见的海上风活动及其效果，以前无法使用的捕鱼数据，一种新的公交车道替代方案，以及对Vineyard Wind LLC提出的项目的变化。FEI还解决了在环境影响声明（DEIS）和SEIS评论期间收到的评论。FEIS将告知Boem决定是否批准，批准修改或不赞成拟议项目。合作机构也可以依靠FEI来支持决策，如果他们确定分析足以满足该目的。BOEM的行动进一步推进了美国外部货架能源资源以迅速而有序的方式可供开发的政策，但要受环境保障的影响（43 U.S.C.§1332（3）），包括考虑自然资源和现有海洋用途。
葡萄园中的Bois Noir Management：关于有效和有希望的控制策略的审查
在葡萄黄色中，与“念珠菌植物性溶胶”相关的Bois Noir（BN）代表了全球主要葡萄酒种植地区的最大威胁，在浆果质量和产量中造成了显着损失。bn流行病学涉及多个植物宿主和几个昆虫媒介，从而使有效的管理策略的发展变得非常复杂。由于在葡萄树冠上的施用杀虫剂在管理媒介方面无效，因此，BN管理包括基于冠层处理的综合方法，使植物使植物对病原体的抵抗力和/或抑制载体的饲料具有更大的抵抗力，以及对储层植物的行动，以减少载体的可能性，以减少葡萄剂和传播phytoplasma。在过去的二十年中开发了创新的可持续战略，以改善BN管理，并进行了讨论。
Z-1 员工报告 BR 24 08 COZ STP 葡萄园 Coram
提案详情概述：请愿人正在寻求批准将区域从 J Business 2 区更改为 PRC 住宅区（计划退休社区）。区域变更将允许按照拟议场地规划中所述开发场地，该规划也包含在 2024 年 11 月 14 日提交给萨福克县规划委员会的主题推荐中。拟议场地规划包括建造六 (6) 栋两层住宅楼，将为老年人 (55 岁以上) 提供 74 个住宅公寓单元；一层社区建筑和露台/门廊；户外娱乐设施；污水泵站；雨水补给盆地；道路；停车区；景观美化和 4.99 +/- 英亩的开放空间。该标的物业由两块税图地块组成，面积约为 12.43 +/- 英亩，位于布鲁克海文镇科拉姆村纽约州 25 号公路（Middle Country Rd）南侧。项目场地临纽约州 25 号公路（Middle Country Rd），可从那里进入场地。标的物业空置，大部分被树木覆盖，有起伏的山丘和
从农作物和葡萄园中的再生农业实践中量化土壤碳固醇
健康的生存土壤是地球上所有生命的基础（欧洲委员会，2020年），它可以维持和增强动植物，动物的生命和健康，再生水和空气质量健康（Zehetner等，2015）。在其多个关键生态系统服务和功能中，土壤是仅次于海洋的第二大活性碳池，在全球碳循环（FAO和ITP，2018年）和气候调节（瑞士联邦，2020年）中起着至关重要的作用。此外，健康的土壤对于人类营养和人类肠道微生物组至关重要，它是一种主要的接种剂，并为肠道提供微生物，对于“微生物组甲状脑轴”至关重要，因此对于人类健康（Blum等，2019; Brevik等，2019; Brevik等，2020，p。10）。土壤健康是欧盟委员会五个
一个两个葡萄园的故事：分析地点特定地点的细菌和真菌群落葡萄葡萄的差异，来自近端葡萄园的葡萄酒，及其在单个酒厂加工过程中的变化
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年3月6日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.05.641676 doi：Biorxiv Preprint
A-03：地平线 - 海军研究生院
GreenSight 正在与多家领先的葡萄园合作，应用无人机遥感数据和人工智能为葡萄栽培者提供可操作的见解。我们正在开发最佳实践，以应用这些先进的工具来减少水消耗并精确施用农用化学品。最终，该项目将量化这些结果，评估对葡萄园行业和罗德岛州环境状况的可衡量效益，并制定可普遍应用于全国葡萄酒行业的最佳实践。为了实现项目目标，GreenSight 正在利用我们的 Dreamer 无人机和智能平台，该平台已被证明能够为美国高尔夫和草坪行业大幅节省水和化学品使用量。我们计划在 JIFX 期间通过在罗伯茨营附近的葡萄园进行飞行来演示该系统。该项目由美国农业部资助开发，代表了 AARISS 实验中使用的相同无人机智能平台的农业应用。
附录II-R
葡萄园中大西洋有限责任公司（“支持者”）提议在海洋能源管理局（BOEM）租赁区OCS-A 0544（“租赁区”）以及相关的离岸和陆上传输系统中开发，建造和运营近海可再生风能设施。这一提议的发展被称为“大西洋中部葡萄园”。葡萄园中大西洋包括118个风力涡轮机发电机（WTG）和租赁区域内的电气服务平台（ESP）位置。其中一个或两个职位将被ESP占领，其余职位将被WTG占据。安装在离岸出口电缆走廊（OECC）内的离岸出口电缆将从可再生风能设施传输电源到纽约长岛的陆上传输系统。在其最接近的点，纽约火岛以南的174平方公里（2 km 2）（43,056英亩）租赁面积约为38公里（24英里）（24英里）（图1.1-1）。
一种使用基于无人机的高光谱和空间数据改进葡萄园和农作物植物病虫害监测的新方法
1 昆士兰科技大学未来环境、机器人与自主系统研究所，2 George St, Brisbane, QLD 4000，澳大利亚；dmitry.bratanov@qut.edu.au (D.B.)；felipe.gonzalez@qut.edu.au (F.G.) 2 维多利亚州农业研究中心，维多利亚州经济发展、就业、交通与资源部，Rutherglen, VIC 3083，澳大利亚；kpowell@sugarresearch.com.au 3 植物生物安全合作研究中心，Bruce, ACT 2817，澳大利亚；john.weiss@ecodev.vic.gov.au 4 维多利亚州农业研究中心，维多利亚州经济发展、就业、交通与资源部 AgriBio 中心，5 Ring Road, Bundoora, VIC 3083，澳大利亚* 通信地址：f.vanegasalvarez@qut.edu.au；电话：+61-7-3138-4593 † 当前地址：Sugar Research Australia, Meringa, QLD 4865, Australia。
使用UAV多光谱图像的葡萄园冠层检测的不同计算机视觉方法的比较
在葡萄栽培中，通过超高的空间分解图像快速而准确地获取了冠层光谱信息以进行决策支持。普遍的做法涉及使用从纯藤冠像素获得的光谱数据创建活力图。基于对象的图像分析（OBIA）在常规方法中表现出由于其特征提取的功能而在树冠分类中表现出合理的效率。近年来，深度学习（DL）技术在果园监测中表现出了巨大的潜力，并利用了它们自动学习图像特征的能力。这项研究评估了不同方法的性能，包括掩盖R-CNN，U-NET，OBIA和无监督方法，以识别纯冠类像素。比较了阴影和背景检测方法的有效性以及错误分类像素对NDVI的影响。将结果与2021年和2022年生长季节进行的农艺调查进行了比较，重点是两个不同的物候阶段（BBCH65-BBCH85）。蒙版R-CNN和U-NET在整体准确性（OA），F1得分和与联合（IOU）相交方面表现出卓越的性能。在OBIA方法中，高斯混合模型（GMM）被证明是冠层分割的最有效的分类器，并且支持向量机（SVM）也表现出合理的稳定性。相反，随机森林（RF）和K-均值的准确性和较高的错误率产生了较低的误差率。由于准确性有限，因此在葡萄园行高的葡萄园排被高估了，而对于高活力的檐篷，NDVI被低估了。可显着提高确定系数，以进行总叶面积（TLA）与源自蒙版R-CNN和U-NET得出的NDVI数据之间的比较。还发现了来自GMM和SVM算法的NDVI数据的正相关性。关于叶叶绿素（CHL）和NDVI相关性，蒙版R-CNN和U-NET方法显示出较高的性能。此外，TLA和投影冠层区域（PCA）之间的关系得到了U-NET和Mask R-CNN的明显代表，而不建议使用PCA来估计叶绿素含量。这项调查确定，改善了葡萄树冠划界的贡献，可改善葡萄园活力监测，为葡萄酒生长提供了更准确，更可靠的农艺信息，以进行管理决策。
不同的葡萄文化技术对简历的定性和定量特征的影响。 Naoussa的葡萄园条件下的Xinomavro
摘要。为了抵消气候变化对葡萄藤生理的各种影响以及导致葡萄酒产生的葡萄的质量，已经提出了许多不同的方法。本研究的目的是评估不同培养技术对2019 - 2020年培养季节期间CV Xinomavro葡萄的定量和定性特征的影响。实验葡萄园位于Naoussa（希腊）的Giannakochori，在该葡萄藤中接受了双侧戒指训练的（双侧Royat）和4000 Vines/ha的植物密度。在葡萄园的两个不同子图上进行了评估：（i）两种训练系统（七弦形训练系统 - 双侧royat）在行南侧（葡萄园方向W-E）的影响，（ii）两种植物（ii）两种种植密度的效果（4000和10000 vines/ha）。在所有样品中，使用折光仪，使用pH计的活性酸度（pH）计算了必须的糖含量，并使用氢氧化钠溶液（NAOH）计算了总酸度。对所有研究样本的葡萄的机械分析。测量了三十（30）个浆果的重量，葡萄的重量以及浆果的长度和宽度和每个样品的葡萄。的使用分光光度计量化了葡萄皮肤的含量，总花青素，总酚类，凝结的单宁，总优甲醇，总黄酮，总黄酮，总黄酮，总黄酮醇和Flavones及其抗氧化能力以及抗氧化能力，以及抗氧化能力。使用高性能液相色谱法（HPLC）确定了在葡萄中发现的最重要的花青素和酸。葡萄种子中的测量值与皮肤相同的化合物进行，除了总和单个花色苷。在各种处理过程中，观察到必须在糖和酚类化合物中的活性酸度差异。 训练系统也表现出差异：源自七弦形训练系统的葡萄显示出较高的总可溶性固体和单宁素的浓度，而源自双侧Royat的葡萄记录的pH值更高。 葡萄藤的右侧更容易暴露于更高的温度（由于南风），在大多数酚类化合物中记录了较高的浓度。 种植密度在几乎所有测量值中，尤其是总和单个花青素的差异。 此外，结果表明，在总可溶性固体，pH和总酚类和类黄酮的浓度中，皮肤单宁的浓度增加，从而使这些葡萄酒来自这些葡萄，非常适合成熟和衰老。必须在糖和酚类化合物中的活性酸度差异。训练系统也表现出差异：源自七弦形训练系统的葡萄显示出较高的总可溶性固体和单宁素的浓度，而源自双侧Royat的葡萄记录的pH值更高。葡萄藤的右侧更容易暴露于更高的温度（由于南风），在大多数酚类化合物中记录了较高的浓度。种植密度在几乎所有测量值中，尤其是总和单个花青素的差异。此外，结果表明，在总可溶性固体，pH和总酚类和类黄酮的浓度中，皮肤单宁的浓度增加，从而使这些葡萄酒来自这些葡萄，非常适合成熟和衰老。