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计划证书：生物多样性和本地植被
•根据《卑诗省法》第5部分，遵守生物多样性管理协议的生物多样性管理站点。这还包括根据《 1995年以前威胁物种保护法》第7A部分遵守生物库协议的土地。如果已将环境和遗产办公室首席执行官通知了该协议，则只需要将其引用这些协议。
将基于花粉的定量植被重建与植被模型的输出进行比较的挑战 - 欧洲的角度
摘要。我们比较了全新世树的覆盖范围的变化，这些变化是从瞬时地球系统模型模型所得出的（Max Planck Institute Earth System Model模型 - MPI-ESM1.2，包括地表和动态植被模型JSBACH和动态植被与高间隙分辨率分辨率分辨率的时间分段在动态蔬菜模型LPJ猜测中执行的（Ly） - lydam tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor and – lundam – lundam – lundam-lundAmj-基于基于花粉的定量重建基于揭示（大型地点的蔬菜丰度的区域估计）模型的揭示。动态植被模型并揭示了与欧洲大部分地区树覆盖的一般时间趋势的一致，在千禧一代期间具有大的树覆盖物，并且在靠近当前时间的树覆盖物中较小。但是，揭示树盖的减少比模型早得多，这表明人为森林砍伐比模型中规定的土地使用要早得多。与重建相比，LPJ-Guess通常高估了树的覆盖率，但MPI-ESM表明，在中欧和不列颠群岛中，树覆盖的百分比较低。对模拟气候与基于杀菌气候的气候重新结构的比较表明，在大多数情况下，树覆盖中的模型 - 数据不匹配是在气候下不受偏见驱动的。替代，灵敏度实验表明，该模型的结果很大程度上取决于模型的NATU-
利用遥感技术进行森林植被管理
采伐区的植被状况，以评估植被发展情况并规定实现森林再生目标所需的行动。随着当前对生态系统管理的重视、不断上升的造林处理成本、不断发展的基于计算机的决策支持工具以及对更高责任制的要求，对此类数据的需求日益增加。与数据采集的实地调查方法相关的缺陷（例如高成本、主观性和低空间和时间覆盖率）经常限制决策的有效性。在问题分析中评估了遥感数据补充实地收集的森林植被管理数据的潜力，该问题分析包括全面的文献综述以及在国家研讨会上与遥感和植被管理专家的磋商。在目前可用的传感器中，航空照片似乎提供了最合适的特性组合，包括高空间分辨率、立体覆盖、一系列图像比例、各种胶片、镜头和相机选项、几何校正能力、多功能性和适中成本。提出了一种灵活的策略，采用一系列 1: 10,000、15,000 和 1:500 比例的航空照片：1）准确绘制采伐区地图，2）促进针对特定位置的林业处理、采样、缓冲区、野生动物区等处方，以及 3）监测和记录再生期间特定点的条件和活动。当前的遥感技术不太可能支持需要有关较小植物（<0.5 米高）和/或单个或稀有植物物种的非常详细信息的调查。建议的研究领域包括：1）数字帧相机或其他经济高效的数字成像仪，作为传统相机的替代品，2）基于计算机的数字图像数据分类和解释算法，3）图像测量和物理测量之间的关系，例如叶面积指数和生物量，4）成像标准，5）机载视频、激光高度计和雷达作为补充传感器，6）部分切割系统中的遥感应用。
冰川恢复后，天然原发性植被中的天然原发性植被
在过去的几十年中，抗生素耐药基因的传播对人类健康构成了重大威胁。尽管植物层代表了至关重要的微生物库，但对人类干扰较少的自然栖息地中ARG的概况和驱动因素知之甚少。为了最大程度地减少环境因素的影响，我们在这里收集了从初级植被继承序列的早期，中和晚期阶段收集的叶片样品，以研究植物层在自然栖息地中如何发展。拟层gr。细菌 - 养分和叶片营养素含量，以评估其对植物圈args的贡献。总共确定了151个独特的ARG，涵盖了几乎所有公认的主要抗生素类别。我们进一步发现，由于植物圈的波动栖息地和植物个体的特定选择效应，在植物群落继承过程中存在一些随机和核心集。由于植物群落继承过程中植物层细菌的多样性，综合性的复杂性和叶片养分含量的减少，Arg的丰度大大减少。虽然土壤和落叶之间的紧密联系导致叶子中的arg丰度比新鲜的叶子更高。总而言之，我们的研究表明，植物圈在自然环境中拥有广泛的ARG。这些植物层args由各种环境因素驱动，包括植物群落组成，宿主叶特性和植物圈微生物组。
用修改后的Budyko框架
用于评估Luanhe River（URLR）对流量的植被变化的影响，我们首先计算了基础表面参数（ω）与归一化差异植被指数（NDVI）之间的方程。然后，我们将植被信息引入了Budyko方程，并建立了修改的Budyko方程。最后，使用改良的Budyko方程估算了植被变化对URLR流量的影响。结果表明：（1）URLR中的NDVI从1982年到2016年的趋势越来越大，这与径流深度相反。NDVI的突然变化发生在1998年，并且获得了ω和NDVI之间的简单线性模型（p <0.01）。（2）在变化期（1999- 2016年）中，降水，潜在蒸散量，NDVI和人为因素的贡献率分别为44.99、11.26、29.45和17.30％。尽管降水仍然是ULRB径流撞击的主要驱动力，而ULRB的植被的增加，但植被已成为径流撞击的第二个驱动力，随后是人类活动和潜在的蒸发量。需要进一步研究植被变化对水周期的影响的机制。这项研究的结果可以为URLR中的用水和保护提供理论基础。
植被期间早期发现农业植物疾病的智能系统
摘要。本文提出了一个智能系统，用于在植被期间早期发现农业植物疾病。拟议的智能系统允许在早期发现三种类型的小麦疾病，尤其是黄生锈病，白粉病和septoria，并通过将有害化学物质仅在病植物上喷洒有害化学物质来显着改善土壤和生态。提出的疾病检测方法是基于基于C ++编程语言的Pycharm程序的卷积神经网络（CNN）的结构。智能系统的基本结构由Raspberry Pi 4模块，Raspberry Pi摄像头V2，蜂鸣器，HC-SR04距离传感器，转子驱动器，AC电机，电源，电源，继电器微电机和一些数字设备组成。关键字：植物性疾病，小麦，面粉露，黄点，septoria，图像，智能系统，传感器，神经网络，算法，微电子学，数字设备，框图。
在茂密的植被下收集精确的激光雷达数据
我们与 Rocketmine 合作，开创了新的测绘解决方案。Rocketmine 是一家全球无人机数据服务提供商，为多个行业提供跨大洲的全套交钥匙无人机解决方案，包括采矿、农业、工程、可再生能源、安全和医疗等。这项任务是在加纳/西非赤道丛林环境中勘测 6,500 公顷的区域。这种极端的操作环境为我们的 Trinity F90+ VTOL 无人机解决方案与 Qube 240 LiDAR 有效载荷的组合提供了理想的试验平台。茂密的丛林环境对传统的摄影测量测量技术和 RGB 传感器来说是个问题，因为它们无法穿透地形的各个树层。作为 Quantum-Systems 无人机解决方案在该地区首次积极部署，Rocketmines 团队能够率先使用这项突破性技术并快速收集相关数据以完成任务目标。
2 本土植被和栖息地 2.1 简介
山区仍有大片的瑞木和塔瓦森林，其中大部分为公有，受法律保护。一些山区有灌木丛。这是森林再生的第一阶段，可能包含濒危植物物种。国际公认的旺格马里诺湿地大部分也受法律保护。这些地区和怀卡托下游湖泊共同构成了从东北部（米兰达）到西南部（奥特亚港）的半连续本土栖息地带。在此带之外，本土植被和栖息地已严重枯竭，特别是在低地地区，在某些情况下只剩下少量残余。这些残余中很少有正式的保护。这些残余的低地地区，包括森林和具有国际意义的湿地，对生物多样性做出了重要贡献。主要水生景观有怀卡托河、怀帕河、下怀卡托湖、汉密尔顿附近的泥炭湖、拉格伦（Whaingaroa）港和奥特亚港。
街道峡谷中植被配置对汽车细颗粒污染物的减缓策略
城市植被被广泛用于缓解空气颗粒物 (PM) 污染对城市居民健康的威胁。然而，不同植被配置对街峡谷中兴趣点（如背风墙、迎风墙、行人水平）的植被影响尚不明确。因此，我们使用数值模拟方法来评估不同植被配置 (VC)（如两侧和迎风面或背风面各侧种植树木或乔灌木）的几种树种在垂直风下对街峡谷中交通源 PM 污染物的影响 (VE)。总 VE 从 4.0% 到 20.6% 不等，而行人水平 VE 从 3.5% 到 15.4% 不等，具体取决于不同的 VC。由于沉降速度较快，柏树种的总 VE 值从 3.5% 到 11.5% 不等，行人水平 VE 值从 4.8% 到 10.9% 不等，优于相同 VC 的其他树种。在仅使用树木的情况下，背风面的植被覆盖率最高（行人水平 VE：3.3% e 10.9%；总 VE：2.1% e 11.5%），该处更靠近污染较重的区域，对风的移动阻碍较少。我们发现，在街道峡谷两侧种植柏树增强型乔灌木配置是最佳策略，可使总 VE 值提高 19.3% e 20.6%，行人水平 VE 提高 14.1% e 15.4%，并缓解街道中心高浓度的 PM2.5 。背风墙的 VE 与空气动力学参数 ( C d LAD ) 显著相关 (P < 0.001)，而迎风墙和行人水平的 VE 与沉积参数 ( LAD vd ) 显著相关 (P < 0.001)。显然，通过充分利用植被的压力损失系数来改变污染物分布，并选择沉积速度快的植被来过滤更多的污染物，可以改善街道峡谷的空气质量。我们的研究为城市规划者和设计师提供了见解，以制定最佳的城市林业管理实践。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用 NDVI 阈值法预测植被覆盖比例对地表发射率和温度的影响
预测地表能量收支需要精确的地表发射率 (LSE) 和地表温度 (LST) 信息。LST 是基本气候变量之一，也是局部和全球尺度地表过程物理中的重要参数，而 LSE 是物质成分的指标。尽管有大量关于使用遥感数据计算 LST 和 LSE 的方法和算法的出版物，但准确预测这些变量仍然是一项具有挑战性的任务。在现有的计算 LSE 和 LST 的方法中，特别关注的是归一化差异植被指数阈值法 (NDVI THM)，尤其是对于农业和森林生态系统。要应用 NDVI THM，了解植被覆盖比例 (P V) 至关重要。本研究的目的是调查使用 NDVI THM 时 P V 预测精度对 LSE 和 LST 估计的影响。2015 年 8 月，在德国东南部巴伐利亚森林国家公园的混合温带森林中开展了一项实地活动，与 Landsat-8 立交桥同时进行。在 37 个地块的实地测量了 P V。使用了四种不同的植被指数以及人工神经网络方法来估计 P V 并计算 LSE 和 LST。结果表明，与传统植被指数（R 2 CV = 0.42，RMSE CV = 0.06）相比，使用人工神经网络（R 2 CV = 0.64，RMSE CV = 0.05）可以提高 P V 的预测精度。本研究结果还表明，估计的 P V 的精度变化影响了 LSE 的计算结果。此外，我们的研究结果表明，虽然 LST 取决于 LSE，但在预测 LST 时还应考虑其他参数，因为更准确的 LSE 结果并没有提高 LST 的预测精度。