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World File Search System果园
SP434-E 高羊茅、果园草和猫尾草
田纳西州的大多数牧场和干草地都种植高羊茅、果园草或猫尾草。这些是冷季多年生草本植物，这意味着它们在春季和秋季生长，但在夏季产量较低或处于休眠状态。由于它们是多年生草本植物，因此它们每年都会从树冠中长出，而不是通过种子发芽。这些草成为田纳西州大多数牧草计划的基础的主要原因是它们的生长季节长（图 1）。高羊茅和果园草是用于牧场和干草的主要草本植物，尽管一些生产商单独使用猫尾草或将其与其他两种草混合使用。这三种草种都可以在田纳西州成功使用。这些草之间的差异使得选择使用哪种草取决于用途（放牧还是干草）以及您的农场位于该州的哪个位置。田纳西州可以种植其他几种冷季多年生草本植物。可以使用肯塔基蓝草和马图阿草等草类，但由于夏季高温和干旱，这些草类的生长寿命通常会缩短。由于这些植物的生长寿命较短，因此通常不建议在田纳西州用作干草或牧场。
混合果园在地中海岛环境中的碳隔离和气候变化缓解
混合果园，种植了不同种类的树木作物，是一种传统的种植系统的形式，在地中海几千年中实践，并提供了碳固存的重要生态系统服务。我们根据现有文献和来自49个果园的数据使用了六个异形方程（M1-M6），以估计基于干生物量的C含量，以估计树的总生物量（TB）和碳固醇。A species/geographically-specific equation (M1), a genus-specific (M2), a genus/geographically-specific forest equation (M3), two generalized forest allometric equations (M4 and M5) and a generalized agricultural landscape equation (M6) were compared and yielded an average of 15.42, 10.80, 11.39, 6.12, 6.66, and 9.88 Mg c ha -1分别。在同一生产阶段的有机果园和常规果园在CO 2隔离（CO 2 SEQ）每树（分别为10.42和10 kg CO2EQ）中彼此之间没有显着差异。等式M1被认为是在多年生地中海果园中使用的最具代表性（物种和环境）。使用易于测量的树木的生物识别特性，提出了一种简单，有效，有效的方法来估算混合果园中的CO 2隔离方法。这些发现对于未来对CO 2股票的农业景观库存很重要。
intedsintimecence（OSI）
“如果入侵，手动检查和测试每个潜在受影响的果园都是不切实际的。一种确定监视工作最有效的领域的工具，至关重要。能够迅速行动可能是拯救果园和生计之间的区别”
微生物学系列系列系列2023-2024
4月16日，Hector Aguilar-Carreno博士 康奈尔大学兽医学院微生物学和免疫学系教授，新兴的病毒糖蛋白：从病毒进入到疫苗和抗病毒药博士 罗布果园4月16日，Hector Aguilar-Carreno博士康奈尔大学兽医学院微生物学和免疫学系教授，新兴的病毒糖蛋白：从病毒进入到疫苗和抗病毒药博士 罗布果园康奈尔大学兽医学院微生物学和免疫学系教授，新兴的病毒糖蛋白：从病毒进入到疫苗和抗病毒药博士罗布果园
重点：土壤健康和作物营养在土壤，碳和可持续果园上打破了新的地面
于2023年开业，Vineland的新修复的Jordan Building是工厂回应和环境团队的动态枢纽，其特色是办公室和尖端的实验室空间。此升级的设施大大提高了Vineland的研究能力，其中包括两个完全关注土壤和底物分析的最先进的实验室。在过去的一年中，该空间具有用于室内草莓生产的最佳最佳基材混合物，评估了果园实践对土壤健康和碳储存的影响，并研究了在土壤和底物中有效使用各种有机废物。除了确定蔬菜清洁过程中蔬菜和土壤废物的最佳用途外，还在使用生物刺激剂来减少合成肥料的进一步研究。这些举措强调了Vineland在支持园艺行业，中小型企业和政府方面的关键工作，以开发解决方案，促进创新和提前商业化。
改进复杂果园环境中移动机器人的路径规划：连续双向快速RRT*算法
有效的避免障碍路径计划对于具有众多不规则障碍的果园至关重要。本文提出了基于双向RRT（BI-RRT）和Quick-RRT*算法*算法的连续双向快速RRT*（CBQ-RRT*）算法，并提出了扩展成本函数，并提出了一种评估路径平滑度和长度的扩展成本函数，以克服速度rrrt* algorth的限制，以供速度* algorith for hoboRith for hoboRith for hoboRith for hobortion for hobor for。为了改善由BIRT算法的双树扩展引起的双树之间的曲折，CBQ-RRT*提出了createConnectNode优化方法，该方法有效地解决了双树连接处的路径平滑度问题。在ROS平台上进行的仿真表明，CBQ-RRT*就各种果园布局和地形条件的效率优于单向快速RRT*。与BI-RRT*相比，CBQ-RRT*分别将平均路径长度和最大趋势角度降低了8.5％和21.7％。此外，领域测试确认了CBQ-RRT*的出色性能，这是通过平均最大路径横向误差为0.334 m的表现，比BI-RRT*和Quick-Rrt*显着改善。这些改进证明了CBQ-RRT*在复杂的果园环境中的有效性。
dfsnet：一个3D点云分割网络朝着果园场景中的树木检测
摘要：为了指导果园管理机器人实现果园生产中的某些任务，例如自主导航和精确喷涂，这项研究提出了一个深入学习的网络，称为动态融合细分网络（DFSNET）。该网络包含局部特征聚合（LFA）层和动态融合分割体系结构。LFA层使用位置编码器进行初始转换嵌入，并通过多阶段层次结构逐渐汇总本地模式。Fusion分割模块（FUS-SEG）可以通过学习多插入空间来格式化点标签，而生成的标签可以进一步挖掘点云特征。在实验阶段，在果园田的数据集中证明了DFSNET的显着分割结果，其准确率为89.43％，MIOU率为74.05％。dfsnet优于其他语义细分网络，例如PointNet，PointNet ++，D-PointNet ++，DGCNN和Point-NN，其精度的提高了11.73％，3.76％，3.76％，2.36％，2.36％和2.74％，并分别为2.74％，并改善了这些网络，并改善了这些网络，并分别为28.3％，28.3％，9.9％，9.9％，9.9％，9.9％，9.9％，9.9％，占28.3％，占28.3％，占28.3％，分别为9.19％，分别为9.9％，均为28.3％，分别为9.3％，分别为2.19％。在全尺度数据集（简单尺度数据集 +复杂尺度数据集）上，分别为9.89和24.69％。提议的DFSNET可以从果园场景点云中捕获更多信息，并提供更准确的点云分割结果，这对果园的管理有益。
6.4“ B.Sc.（荣誉）农业”的自我研究报告...
一个占地40英亩的作物研究中心已指定用于种子繁殖计划和批量生产。在哈里夫季节，该单元也在本单元进行了一些与现场作物有关的部门研究项目。占地13英亩的园艺农作物果园，可容纳600多种植物，属于各种热带和亚热带水果，例如芒果，椰子，椰子，番石榴，Litchi，Sapota，Sapota，Sapota，Lemon，Aonla，Aonla，Aonla，Castard Apple，Pomegranate，Pomegranate等以及一些木制苹果，jamun，菠萝蜜，星果，火龙水果，苹果贝尔和苹果的样品植物主要是出于教育目的而开发的，其次是为了在不久的将来使用母果园的Scions建立一个后代果园。包括属于早期，中期和晚期的24种芒果，包括五种杂种，在高密度和正常间距种植园下生长。
在比哈尔邦穆扎法尔布尔地区的钙质土壤中，不同土地使用模式的碳固隔潜力
摘要：在土地利用模式中，森林土壤是全球C周期的重要组成部分，它存储了大量有机碳（OC）。比较各种土地使用系统中的碳储存，以评估土壤中的有机碳。为此，该研究是对三种重要土地使用系统中土壤c库存的估计进行的。芒果果园，在比哈尔邦穆扎法尔布尔地区种植和休耕地。为了评估各种土壤特性，使用土壤核心切割器从三个土壤深度（0-15、15-30和30-45厘米）收集土壤样品。在芒果树的不同年龄中，有机碳的价值分别比10岁和20岁的树木分别获得了25岁的芒果果园。土壤pH在整个土地使用系统中有所不同，其中，在耕地上记录了更高的价值，随后是耕地。然而，芒果果园土壤中的pH值比其他土地使用系统的pH值较低，这可能是由于增加了芒果果园的垃圾叶。在表面土壤中，所有微量营养素的浓度较高。研究通过研究的信息对土壤有机碳库存的影响对于最佳土地管理实践，打击气候变化并增强生态恢复至关重要。