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基于MTPI自动转移学习的深层网络自动训练方法和D
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中，以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是，手动参数培训需要反复试验成本（T＆E），现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构，这在非结构化环境中是低实用性的，例如干山谷环境（DTV）。因此，这项研究合并了转移学习（MTPI，最大转移电位指数法）和RL（MTSA强化学习，多汤普森采样算法）在数据集自动启动和网络中自动培训，以降低人类的经验和T＆E。首先，为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗，使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件（MTPI条件），这表明随后的迭代仅需要2.30％的数据集和6.31％的时间成本。然后，在MTPI条件（MTSA-MTPI）中提高了MTSA至自动提高数据集，结果显示准确性（人为误差）提高了16.0％，标准误差降低了20.9％（T＆E成本）。最后，MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络（例如FCN，SEG-NET，U-NET和SEG-RES-NET 50），并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2％WPA（准确性）和90.9％的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法，该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
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。
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”。
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。
植被和土壤中的季节性碳通量...
摘要。盐沼泽是碳隔离的重要生态系统。然而，尽管大气式换气量的研究广泛地是在潮汐盐沼泽中进行的，但它们在非潮汐盐沼泽中很少。In this study we measured, throughout 1 year, instantaneous net carbon dioxide (CO 2 ) exchange rates from four halo- phytes which are dominant species of their corresponding habitat ( Sarcocornia fruticosa in a halophilous scrub, Halim- ione portulacoides and Elytrigia atherica in a salt meadow, and Salicornia patula in a glasswort sward) of a Mediter-兰纳非潮汐盐沼。还测量了这些栖息地的土壤CO 2和甲烷（CH 4）伏特液。E. atherica是一种多年生草本物种，在全年中显示出最高的光合作用率，但是每年的多汁草药S. Patula在夏季也具有显着的光合作用率。有趣的是，在大多数每日测量中，两种灌木丛中的木质分数显示了CO 2的摄取。关于所研究的栖息地，卤素磨砂膏和盐草地的土壤Co 2排放量高于玻璃沃特草，并且整体排放量高于潮汐盐沼泽的报道。检测到土壤的吸收和CH 4的排放。尤其是，CH 4排放量非常高，类似于在低盐度沼泽中发现的排放量，通常高于高地下水位盐度的盐沼报道的排放量。土壤矿化商的盐灌木和盐草地的矿化商低于
通过植被的水的存储时间和过境时间的全球估计
土地覆盖冠层蒸腾（％CV）储水（％cv）落后式针织林81.54（73.57-91.43）11.34（6.05-19.05）Evergreen Broadleaf Forest 34.4（19.07-56.45）（19.07-56.45 (70.63-107.03) 9.74 (4.46-20.8) Deciduous broadleaf forest 86.80 (22.22-104.32) 8.98 (5.76-17.23) Mixed forest 83.29 (27.55-102.01) 10.44 (5.82-20) Shrubland 75.74 (39.47-131.67) 16.55 （7.06-32.25）Savanna 66.61（18.63-95.92）10.87（5.07-23.94）草地82.28（27.11-134.97）14.66（6.51-45.39）（6.51-45.39）农田86.35（25.64-114.45）16.44（25.64-114.45）
海洋生物概况：海洋资源的新颖使用
抽象的液化化是一种创新且环保的方法，用于通过在准备好的土壤上喷洒种子，水，覆盖物和添加剂的泥浆混合物来建立植被。将草或天然植物种子，肥料和粘性剂等成分与水和覆盖物混合在一起，以产生均匀的混合物，从而促进快速发芽和生长。该技术可容纳各种各样的种子，从草皮和野花到本地种类，并覆盖农作物，使其用于诸如住宅草坪，高速公路斜坡和退化的土地填海等应用。水层提供了许多环境和实际优势，包括成本效益，快速应用，有效的种子到土壤接触以及土壤侵蚀减少。这也是一种可持续的解决方案，可改善土壤健康，支持生物多样性，并通过稳定斜坡和控制径流来为分水岭提供贡献。该方法将经济利益与环境优势相结合的能力，例如碳固换，本地植被修复和降低热岛的影响，强调了其在可持续土地管理实践中的重要性。简介
检查气候极端后的植被恢复
气候变化正在迅速改变陆地生态系统的增长条件，并具有广泛的证据表明，干旱和延长的干旱和热浪。有大量证据表明这些极端事件重塑了生态系统。了解森林如何反应和从这些非生物压力源中恢复至关重要，从而为在变暖世界中的树种的韧性提供了至关重要的见解。随着条件变得更加极端，对树木的反应有了改进的理解，对于准确模拟碳和水周期的未来变化并预测物种分布的转移至关重要。该项目将集中于树木的压力恢复动力学。学生将对树木从干旱和热压力中恢复过来产生新的，过程为导向的见解。通过整合诸如涡流协方差测量，实验数据和卫星数据之类的观察结果与新型模型的假设 - 检查诸如储存碳水化合物和水力损害的遗产之类的因素 - 该博士学位将提高我们预测森林对温度，湿度，湿度和水可用性的森林反应的能力。该项目将着重于开发Jules（https://jules.jchmr.org/），这是英国在大都会办公室统一模型中的社区地面模型。案件和协作项目合作伙伴大都会办公室将在埃克塞特（Exeter）的同时为学生提供办公空间，并为学生提供支持。他们将在学习如何在整个博士学位上使用和开发Jules模型时得到支持。他们还将提供有关使用Jules建模的研究监督和指南，尤其是与温度响应有关。
对植被结构和土壤的生态研究...
印度热带地区的抽象植物入侵引起了植被结构和土壤特征的交替。目前的研究是为了评估印度迅速城市化的干燥热带地区迅速城市化的干燥干燥地区，评估juliflora invaded和无侵蚀地的土壤的植被结构和物理化学特性。在三个季节（n = 20x3x2）的两个地点，通过120个随机四倍体（每个1Mx1m）估算了植物物种的含量。在三个季节中，两个地点总共有36个随机采样的表面土壤（0-10 cm），分析了土壤pH，水分含量，有机碳和总氮。使用9个α多样性估算了植被的多样性，并通过绘制丰富多样性曲线来评估一个β多样性指数和优势。植被的相似性是由索伦森的修改指数估计的。记录了35个家庭的98种植物物种。顶级占主导地位的家庭包括紫豆菌，麦娃娃科，asteraceae和fabaceae。主导地位随着现场和季节而变化。季节性多样性在雨季>冬季>夏季的顺序中有所不同。朱利夫洛拉疟原虫的多样性低于非侵入地点的多样性。与雨季相比，植被在干燥月份往往不同。地面土壤显示出很大的特征变化。在入侵部位记录了较高的有机物和总氮。土壤水分随季节的变化而显着变化，尽管同一季节没有地点差异。总而言之，研究表明，在印度干燥的热带城市化景观中塑造植被结构时，土壤位置，季节，植物入侵和干扰存在复杂的相互作用。关键字：干燥的热带，植物多样性，植物入侵，朱利夫洛拉（Juliflora），城市植被。