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在松树种植园中增加野生动植物生物多样性的十个技巧1
腔是许多动物的重要栖息地。将近40种鸟类和各种哺乳动物需要腔巢，栖息和丹宁。硬木树（诸如橡木，枫木，山毛榉和甜食之类的宽阔的树木）和柏树经常生存，而大多数针叶树（含有锥形的软木树），例如松树），例如，死后更有可能发展蛀牙。由于腔通常是使用它们的物种的限制因素（“限制因素”是给定区域中缺少的一个关键栖息地元素），因此建议始终保留具有空腔的树木，除非它们在登录操作过程中构成安全隐患。如果有空腔的树木供不应求，则可以将人工巢箱用作缺乏丹树的区域的部分替代品。请参阅http://edis.ifas.ufl.edu/uw058，请参阅“帮助佛罗里达州的空腔敌人”，以获取有关为野生动物提供空腔的其他信息。
根据 SPOT-5 影像的面向对象分类绘制香蕉种植园地图
摘要 本研究的目的是开发和评估一种基于 SPOT-5 影像的面向对象香蕉种植园制图方法，并将这些结果与手动从高空间分辨率机载影像中划定的香蕉种植园进行比较。首先通过使用光谱和高程数据进行大规模空间制图来确定耕地。在耕地内，除了光谱信息外，还包括图像共现纹理测量和上下文关系，香蕉种植园与其他土地覆盖类别的分离增加。结果表明，需要 � 2.5 m 的像素大小才能准确识别香蕉种植园内的行结构，从而能够基于纹理信息与其他作物进行基于对象的分离。经过分类后视觉编辑后，用户和生产者绘制香蕉种植园的准确率分别从 73% 和 77% 提高到 94% 和 93%。结果表明，所使用的数据和处理技术为绘制香蕉植株和其他种植园作物的地图提供了一种可靠的方法。
盎格鲁东部人工林PLC碳和能量数据2023
2023绩效摘要AEP的总碳排放量在2023年从2022年增加了15％。这主要是由于外层土地清除率增加了11％，直接土地清除活动增加了6％。作为一家农业业务，我们的碳足迹与我们的土地管理和种植实践密切相关。排放量的增加可以部分解释，这是通过隔离我们庄园的二氧化碳的减少，在2023年下降了-6％。隔离的减少部分是由于四个庄园的关闭/销售（RAA，Elap Utara，Elap Selatan，KKST）。因此，我们每公顷种植面积的运营排放量在2023年增加了10％。由于施肥，用电消耗和棕榈油磨机废水（POME）处理，我们的总体运营排放量在2023年下降了-5％。鸡蛋治疗排放量减少了-8％。这种减少是由于Q1中TASIK地区高降雨而在该地区产生的废水的结果，从而减少了治疗的需求。使用肥料的排放量降低-6％，这可能是由于天气，物流和其他现场问题引起的申请延迟引起的。电力消耗量下降了-8％，部分原因是全年全国电网中断，由于使用发电机的使用，我们看到9％的燃油消耗增加了9％。2023年生产的总新鲜水果分支（FFB）也增加了5％。我们的整体运输排放量有很小的差异。由于2023年运行中的额外车辆，现场运输增加了5％，但相比之下，第三方车辆产生的排放量降低了-9％。
橡胶种植园销售碳信用量
他补充说，泰国温室气体管理组织（TGO）证实了橡胶树是常年的植物，能够隔离碳，因此可以在碳信用交易过程中使用。作为经验法则，树木必须属于皇家森林部门确定的58种快速增长的多年生植物，以便有资格获得碳信用交易。橡胶树也可以参与，因为它们提供了高经济回报，具有长期切割周期，具有类似于多年生植物的特征，并且具有重要的木材，使其适合碳固存。这使橡胶种植园农民可以从事碳信用贸易并提高收入。为了促进和支持注册橡胶种植园的开发，RaoT于3月13日与TGO签署了一份谅解备忘录（MOU），以开发一个碳信用管理项目。该计划旨在允许种植园区域内的橡胶树所有者参与碳信用贸易，仅产生橡胶产品销售以外的额外收入。这项工作将有助于提高橡胶农民的生活质量，并提高其社会和环境责任。RAOT已实施了一个碳信用管理项目，并在TGO上注册了它，以在Chanthaburi，Rayong和Surat Thani建立碳中性橡胶种植园。该项目涉及2299多个橡胶农民，总面积超过50,000。据估计，在该项目的第一七年中，它将累积超过130万吨二氧化碳等效含量（TCO2E），价值超过3.9亿泰铢。每个带有单rai橡胶种植园的农民都可以隔离约4吨碳信用额，除了橡胶产品销售外，还可以从碳信用销售中获得1,200泰铢的每一个RAI的收入。
定义马来西亚菠萝种植园的人为因素和人体工程学及其相关问题
摘要。人为因素和人体工程学长期以来一直被标准化为同义词，并且在设计各种与人有关的系统方面具有巨大潜力。然而，一些观点对这些术语进行了精确区分。已经进行了大量研究，试图理解人为因素和人体工程学的概念。在任何研究中使用每个术语以了解人类如何与周围环境互动之前，必须清楚地理解每个术语的含义。因此，本文旨在回顾人为因素和人体工程学的定义。早在 1970 年的英文文章和书籍都是从 Taylor and Francis Online、Google Scholar 和 Science Direct 汇编而来的。文章选择使用的关键词是人为因素、人为因素工程、人体工程学、工业人体工程学、评论、定义、差异和风险因素。还提供了与每个术语相关的风险模型，以便对其有更多了解。根据文献综述的结果，探讨了菠萝种植园中的人为因素和人体工程学问题，并进行了相应的分类。
利用无人机传感图像估计农林牧复合系统中树木种植园的位置和高度
摘要 典型地中海树种的人工林对于该地区森林生态系统的恢复至关重要，例如栓皮栎 ( Quercus suber L.)、圣栎 ( Quercus ilex L.) 和大叶松 ( Pinus pinea L.)。虽然传统的森林清查可以提前发现这些人工林中的问题，但所需实地考察的成本和劳动力可能超过其潜在效益。无人机 (UAV) 为传统清查和单树测量提供了一种廉价实用的替代方案。我们提出了一种根据遥感图像估算单树高度和位置的方法，该图像使用集成 RGB 传感器的低空飞行无人机获取。2015 年夏天，一架低空飞行 (40 米) 六旋翼飞行器拍摄了埃武拉大学一片 5 公顷的树林。根据这些图像创建了 3D 点云和正射影像。点云用于识别局部最大值作为树木位置和高度估计的候选。结果表明，使用无人机测量的松树高度可靠，而橡树的可靠性取决于树木的大小：较小的树木尤其成问题，因为它们往往具有不规则的树冠形状，导致更大的误差。然而，误差显示出强烈的趋势，可以生成足够的模型来改进估计。
研究在时空变化特征下茶园的增量碳汇
茶园生态系统作为碳池具有重要功能。阐明茶园中碳汇的空间和时间模式，并分析茶园中碳汇的驱动因子，以了解茶园中碳汇的特征，并扩大茶园中碳汇的方式。在这项研究中，我们从2010年至2022年选择了福建省福建省的九个县级城市的数据，并借用了标准偏差椭圆和趋势表面分析方法来阐明碳汇的空间和时间进化，并与地理探测器模型相结合。结果表明：（1）在2010年至2022年期间，福建省茶园的总碳汇率增加了133.12×10 5 mg，显示出持续的增长趋势；在空间分布方面，研究区域中茶园碳汇的强度表明，从西南到东北的迁移和浓度的逐渐和当前趋势。（2）构建茶园中碳汇的评估指数系统，分为社会，生活，工业和人口因素以及其他四个类别的八个指标。（3）茶园碳汇的单因素驱动器表明，它主要受工业规模，人口密度和工业结构的影响，Q值超过0.5。（4）驾驶员的相互作用表明，城乡差异和工业规模具有最高的相互作用效果，Q值达到0.9698。这项研究提供了决策援助，从而扩大了茶园中茶园中增加碳汇的数量的方式，这些角度阐明了对茶园水槽的空间和时间异质性的影响，并揭示了驱动因素。
更好的森林管理促进云杉种植园的甲虫多样性被树皮甲虫击中
这项研究在德国西部的蒙塔巴勒·霍希森林（MontabaurerHöhe）森林中进行了检查，检查了五种森林管理方法，包括在受树皮甲虫影响的地区进行的五种森林管理方法。这项研究的重点是地面和飞行活性甲虫，这些甲虫对森林生态系统至关重要，充当分解媒介和传粉媒介。科布伦斯大学的研究人员着手了解这些实践如何影响甲虫种群和整体生物多样性。
使用Yolov4和RGB-D
摘要。松散的棕榈果（LPF）是一种油棕果，已从其堆中成熟并掉落，含有高油脂含量。LPF的每个损失都会影响石油提取率并导致财务损失。现有的LPF收集方法不是很有效，因为它们需要人类的控制和监督。常规方法，例如机械和滚筒型LPF收集器，由于LPF散布在广泛的人工林上，因此效率低下。因此，必须使用自主LPF检测系统。但是，基于图像的检测系统通常受到诸如亮度和草的环境因素的干扰，而LPF位置随机器人和摄像头的位置而变化。这项研究的一般目标是开发一种基于图像的LPF检测算法。这需要基于深度学习的实时应用的有效检测算法。另外，使用图像深度（RGB-D）准确地确定LPF位置是必不可少的。该项目采用高效率和准确性的Yolov4对象检测器来实现实时LPF检测。使用深度图像和Intel Realsense D435i相机的视野，LPF位置是通过LPF边界框的中心坐标与相机之间的距离确定的。该系统已集成到机器人操作系统（ROS）中，以确保机器人的可用性。该系统达到了98.74％的平均准确性（MAP@IOU 0.5），平均损失为0.124，检测时间为5.14ms。对于LPF位置确定，算法的计算位置和手动测量之间的差异仅为X坐标的3.82厘米，而Y坐标的差异仅为1.80厘米。
树木种植园对西高止生物多样性热点中流行蜥蜴的种群的影响和生态学的栖息
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