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大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
大比例尺摄影在森林资源调查中的应用1
完成样地物种组成估计、树木变量（如高度、直径和体积）测量以及林分估计（如蓄积、基部面积、体积和按直径和体积等级划分的树木分布）所需的基础工作。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。在这些问题上取得的重大进展已导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
坎伯兰森林
前瞻性陈述 本影响报告中除历史事实外的所有陈述均为前瞻性陈述，这些陈述依赖于一系列有关未来事件的估计、预测和假设。此类陈述还受 TNC 无法控制的一系列不确定因素和因素的影响。这些因素包括但不限于全球经济或市场条件的不确定性和变化，包括影响与本影响报告中所提供材料相关的行业的不确定性和变化，以及美国或外国政府政策、法律、法规和惯例的变化。所表达的意见是截至本影响报告日期的当前意见。如果估计、预测和假设或其他不确定因素和因素以意外方式实现，实际结果可能与本影响报告中的前瞻性陈述存在重大差异。虽然这些前瞻性陈述所依据的假设在当前情况下可能是合理的，但读者应记住，这些假设本质上是不确定和主观的，过去或预测的表现不一定代表未来的结果。对于本影响报告中包含的信息的准确性或完整性，我们不作任何明示或暗示的陈述或保证，并且不得将任何内容作为对 Cumberland Forest, LP 的任何投资表现的承诺或陈述。
杜佩奇县森林保护区——清洁能源、恢复力和可持续性计划
• 最近恢复了 470 英亩土地，并计划在未来十年内恢复 3,300 英亩土地； • 确保能源信贷能够覆盖 2023 年 FPDDC 100% 的电力供应； • 带头修建和设计连接其保护区、杜佩奇县和芝加哥大都会区的步道； • 在多个地点实施绿色基础设施，包括 Willowbrook 野生动物中心和圣詹姆斯农场； • 在冬季使用环保产品控制积雪和冰面，为植物和野生动物提供更安全的替代方案； • 在其保护区提供回收服务，以及回收废金属、堆肥和妥善处理危险废物； • 监督三个垃圾填埋场的管理，同时提供机会和基础设施，将土地重新用于自然空间和娱乐活动；以及 • 通过可持续的垃圾填埋场管理活动，从封闭的垃圾填埋场发电并在现场处理渗滤液。
杜佩奇县森林保护区
•最近恢复了470英亩，并计划在未来十年恢复3,300英亩； •确保能源积分覆盖2023年FPDDC电力供应的100％； •带领步道建设和设计，以连接其果酱，杜佩奇县和芝加哥大都会区； •在包括Willowbrook野生动物中心和圣詹姆斯农场在内的多个地点实施绿色基础设施； •在冬季使用环保产品进行冰雪控制，为植物和野生动植物提供更安全的替代品； •在其保存下提供回收服务，以及回收废金属，堆肥和适当处理有害废物的材料； •监督三个垃圾填埋场的管理，同时提供机会和基础设施以重新利用自然空间和娱乐的土地； •通过可持续的垃圾填埋场管理活动从封闭的垃圾填埋场发电并在现场处理渗滤液。
林业实习生 2023-24
这项为期 12 个月的培训工作非常适合职业生涯早期的新兴林业工作者，他们希望培养广泛的林业技能、经验和能力，以促进职业发展。非常适合刚开始或转行从事林业的人，因为不需要实践经验，但必须表现出对环境的明确需求和承诺。这是一个独特的职位，它将为成功的候选人提供发展和塑造英格兰最大的新本土阔叶林的机会，同时在工作中获得实践经验。在这个职位上，您将与我们的林业团队合作并得到他们的支持，以制定运营计划，确保英格兰中心森林实现其战略计划中规定的目标和目的。这将包括实际的林业种植和维护，与员工团队、志愿者、企业支持者和承包商合作，实现我们对 30,000 英亩连续林地的愿景。在一年中的大部分时间里，您将执行实际的林地管理任务，包括维护和扩大公共通道。冬季主要进行植树，您将加入林业团队的其他成员，在我们占地 7,000 英亩的森林中工作。除了获得实际林业技能外，您还将参与扩大公共通道并鼓励人们和野生动物。在整个实习期间，您还将获得支持，以开展自己的专业项目，并且作为项目交付的一部分收集的证据可用于形成作品集，以展示整个实习期间获得的技能和经验。我们正在寻找一位热心学习并具有“我能做到”态度的人，他将成为慈善机构的热情大使。
使用决策树、随机森林和
机器学习是一种新兴技术，用于了解数据结构并将数据拟合到可用于未来预测的模型中。机器学习模型的作物产量预测性能可能不仅取决于模型，还取决于用于训练学习模型的数据集中的参数。农业是印度经济的支柱。作物产量预测是一个重要的农业问题。我们提出了一个模型，该模型通过使用各种监督机器学习技术分析地区（假设特定地区的天气和土壤参数相同）、州、季节、作物类型等因素，重点是提前预测作物产量。这有助于农民提前了解作物产量，从而计划和选择产量更高的作物。