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World File Search System农田
基本农田
1 “自然资源保护局”。优质农田，www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/null/?cid=nrcs143_014052。 2 “优质农田‘前十’州”。国家资源保护局，国家资源清单，1997 年，2000 年 12 月，www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/null/?cid=nrcs143_014052。 3 Perdue, Sonny 和 Hubert Hamer。1，第 51 部分，美国农业部，2019 年，美国摘要和州数据；地理区域系列。 4 Benage, Megan 等人。“制定太阳能设施植被建立和管理计划的指南。”能源项目环境审查，明尼苏达州商务部；能源资源部，2021 年 3 月，https://apps.commerce.state.mn.us/eera/web/page/home
思科互联农业
印度的农业呈现出一种奇怪的悖论。一方面，农业占 GDP 的很大一部分，但另一方面，该行业在土地、流动性、劳动力和数字化方面的资源投入却极其有限。更糟糕的是，印度只有不到 1% 的农业依靠拖拉机等基本工具。印度农场的错落有致，87% 的农田面积不足 3 英亩，其中 40% 的农田为合同农业。在商业方面，农业部门对 GDP 的总贡献从 2015 年的 17.5% 下降到 2019 年的 16.5% 左右。这直接导致农民收入低，在世界范围内属于最低水平。这种“资源匮乏”的悖论迫切需要实现数字化和技术支持。换句话说，重新思考和重新调整印度农业供应链三个阶段（从农场到市场再到消费者）的优先事项。
新泽西州农业发展委员会
在她在非洲发展共同体领导的领导下，新泽西州的两个最大，最复杂的农田保存交易已完成 - 2008年保存了塞勒姆农场公司拥有的1,900英亩土地中的1,770英亩土地，由1940年代组成，由杰克·西布鲁克（Jack Seabrook）在曼宁顿镇（Mannington Township）的杰克·西布鲁克（Jack Seabrook）在萨利姆县（Salemnington Township）和赛姆县（Salemning Township）的杰克·西布鲁克（Jack Seabrook）组成，是赛姆县和2011年赛车的最大努力。新泽西州中部的心脏地带室的中心与蒙茅斯县公园系统合作，以保留900英亩的农田，除了县公园系统沿着历史悠久的十字街溪中加入了县公园系统。
纽约州卡特罗格斯县阿勒格尼镇太阳能地方法规
建筑一体化太阳能系统：太阳能电池板和太阳能设备的组合，集成到任何建筑围护结构系统（如垂直立面、半透明天窗系统、屋顶材料或窗户上方），产生电力供现场使用。集体太阳能：由分区房主协会或类似团体集体拥有的太阳能装置。集体太阳能装置应根据发电能力进行监管，分为小规模（1 级或 2 级）或公用事业规模（3 级），如本文所定义。全州重要农田：美国农业部自然资源保护局 (NRCS) 的土壤调查地理 (SSURGO) 网络土壤调查数据库中指定为“全州重要农田”的土地，由相关州机构确定，对生产粮食、饲料、纤维、草料和油籽作物具有全州重要性。全州重要农田可能包括州法律指定用于农业的大片土地。眩光：光反射的效果，其强度以商业上合理的方式确定，足以造成烦扰、不适或任何重大方面的视觉性能和能见度损失。地面安装太阳能系统：通过杆子或其他安装系统固定在地面上的太阳能系统，与任何其他结构分离，可产生电力供现场或场外使用。缓解：使之更温和，使之不那么严重、不那么刺眼或不利；缓和。本地多年生植被：本地野花、草本植物和禾本科植物，作为传粉者的栖息地、饲料和迁徙中途站，不得包括纽约州环境保护署确定的任何禁止或管制的入侵物种。传粉昆虫：为开花植物授粉的蜜蜂、鸟类、蝙蝠和其他昆虫或野生动物，包括野生和人工饲养的昆虫。优质农田：被美国农业部自然资源保护局 (NRCS) 的土壤调查地理 (SSURGO) 网络土壤调查数据库指定为“优质农田”的土地，该土地具有生产粮食、饲料、草料、纤维和油籽作物的最佳物理和化学特性组合，也可用于这些土地用途。主要建筑物：用于进行其所在地块主要用途的建筑物。主要用途：开发和占用场地的主要目的，包括在场地上进行的活动，这些活动占活动发生的大部分时间。合格太阳能承包商/安装商：雇用或分包合格人员（安装商）来监督安装的公司。安装人员应具备与太阳能电气设备和装置的建造和操作相关的技能和知识，并接受过有关所涉及危险的安全培训。承包商须位于纽约州能源研究与发展局 (NYSERDA) 维护的合格光伏安装人员名单上，或经北美认证能源从业者委员会 (NABCEP)、保险商实验室认证为太阳能安装人员
印度斯坦联合利华限量供应链发表于2023年6月
•非阶段1中的重要供应商是棕榈油，纸张和木板，茶，大豆和可可的供应商，因为它们对联合利华对土地的总影响占65％以上，并且通常与自然生态系统转换为农田的农作物相关的作物。
为碳中立性目标做出贡献：基于加号模型的场景模拟和山东省土地利用的模式优化
摘要：土地使用深刻影响生态环境的可持续发展。优化土地使用模式是减轻气候变化并实现碳中立性的至关重要方法。使用山东省作为案例研究，该研究评估了土地使用和土地覆盖变化（LUCC）对区域碳存储和排放的影响。采用了耦合加上 - 投资 - GM（1,1）模型，进行了模拟，包括包括自然情景（NS），农田保护场景（CPS），高速开发场景（HDS）和低碳场景（LCS）（LCS），以评估LUCC和LUCC储存不足和2060年度的变化。的发现表明，由于建筑土地的扩大和可耕地和草地地区的显着下降，碳排放量在20年内增加了40,436.44×10 4 T，而碳存储量则减少了4881.13×10 4 t。值得注意的是，森林对碳的隔离做出了最大的贡献，而建筑土地则是碳排放的主要来源。模拟四种情况表明，诸如保护农田，扩大森林，草原和水生区域，控制建筑土地扩展以及促进密集型发展等措施对山东的排放减少和碳固执产生了积极影响。这些发现强调了土地使用模式合理规划的重要性，这可以通过协调农田保护，生态保护和经济发展之间的关系来增强对碳中立的贡献。
有条件的生成对抗网络 - ...
摘要在收成期间缺乏遥感图像在估计农作物产量方面构成了重大挑战。这项研究通过使用条件生成对抗网络的基于病例的推理框架（CGANA-CBR）来克服这一挑战，以在收获期间生成农田的遥感图像。具体来说，该研究使用CGANA-CBR模型生成农田的遥感图像，然后使用这些生成的图像来补充缺乏收获周期数据的真实遥感图像，从而实现了数据增强。随后，训练了卷积神经网络（CNN）模型，以提高平均产量预测的准确性。结果表明，与仅在实际远程感应数据中训练的基线CNN模型相比，RMSE的CNN模型同时结合了实际数据和CGANA-CBR生成的数据，其平均降低为6.3％。研究还发现，训练持续时间和使用的数据量显着影响模型性能，这表明需要在该领域进行进一步研究。
农业景观中的多年生花条强烈促进worm种群
通过农业强化而丧失土壤生物多样性，是生态系统服务崩溃的主要因素。尽管它们广泛用于促进生物多样性，但浅层条对土壤生物的影响在很大程度上尚不清楚。在这里，我们研究了多年生型层状条对46个具有成对农田和多年生型式剥离的地点的worm群落的影响。earth虫种群密度较高的条带平均比相邻农田高231％。花条可以使他们能够在农田中不存在的植物和epigeic种群建立。此外，浮游条可能是繁殖胚胎的栖息地。我们期望eTthatthatthatththatthepromotionofearthorthortherstripstripsimprovessoilfunctionsfunctionsandbene -fimbene -flyphigher thigher thigher thigher thigher trophic分类群。我们提出，优化的种子混合物，改善的空间配置和建立瞬时条带的时间连续性可以进一步促进土壤生态系统服务。