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特刊 - 森林真菌和...
我们对这一特刊的兴趣源于以下事实：关于基因组学和分子生物学对森林真菌生活方式的机械理解及其相互作用的机械理解的影响很少，致病性，腐病性，腐烂性，内植血，相互性）与与森林生态系统的直接相关。最近的新技术进步和生物信息学方面已极大地促进了这一领域的进步。数百种真菌物种的基因组序列的可用性占据了多种生态位，代表各种分类群体为比较基因组学分析提供了无与伦比的机会。同时，下一代测序（NGS）和转录组学的应用促进了在林木和土壤微生物组上的大量数据及其分子相互作用的积累。对不同森林组织（内pophere，根际，浮游生石）定植的真菌组群落的研究也很感兴趣。
可持续发展目标对森林的影响
通常意味着更加强调SFM，而不是严格保护例如，关注开发基于森林的活动以产生收入和就业，但也可能导致在其他行业中创造就业和收入的努力，这些部门可能会破坏SFM并增加对森林压力的压力
森林4FUTURE马达加斯加
马达加斯加被公认为是生物多样性热点，面临着一场激烈的斗争，与砍伐物进行了激烈的斗争，危害了其无数的地方性物种。这一环境危机是由几个因素推动的：伊斯兰（Island）迅速发展的人口需要更多的土地来用于农业和生活空间，将它们推向了不可持续的实践，例如木炭生产，例如广泛的森林净化，并增加了灌木丛大火的频率。此外，通过热带木材提取和农业膨胀来追求生态的追求，进一步加剧了生态平衡。使这些问题更加复杂，这是变化的影响，这加剧了鲁尔社区的脆弱性。这些活动不仅威胁到独特的生物多样性，而且破坏了对当地人口居民至关重要的资源的长期可持续性。
建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战
A：意大利博尔扎诺的高山环境研究所Eurac Research。b：意大利农业，环境和食品科学学院博尔扎诺大学免费大学。C：意大利博尔扎诺的气候变化与转型中心EURAC研究。D：芬兰赫尔辛基自然资源研究所（Luke）。E：芬兰森林科学学院东部芬兰大学 *通讯作者：电子邮件：marco.mina@eurac.edu摘要关键字校准，干扰建模，欧洲阿尔卑斯山，森林景观模型，森林模型，模型初始化引用引用Mina M，Mina M，Marzini S，Marzini S，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Albrich a，Albrich K. 2025252525252525252525252525252525252525. 建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。 。 monit。 2（1）：49-96。建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。。monit。2（1）：49-96。
日本航空自卫队第四基地授权支出和负担官
8 天前 — 规格等 数量。单位。单价。金额。野战迷彩服（森林用）第 1 附加 3。“品质。今年月日。委托支出和负担官员。总计。日本航空自卫队第 4 供应和采购部主任 Makoto Hatanaka 先生。地址。公司名称。
乡间别墅与城堡 - 森林书店
埃德蒙·希金森 (1802-1871) 于 1812 年从其叔叔威廉·希金森手中继承了 Saltmarshe 庄园。他在 1828 年至 1834 年之间建造了一座都铎哥特式风格的新房子，并在 1845-46 年进行了扩建。这本罕见的私人印刷目录详细描述了 229 幅画作的画廊，在大多数情况下还提供了出处。“MM. Boursault、Burtin、Bonnemaison、Lucien Bonaparte、Durand、Delahante、Lapeyrière 和 Pourtales 收集的藏品的分散为现在的画廊奠定了基础；同时，还从贝里公爵夫人、贝克福德先生、卡姆登勋爵、格雷先生、奈特先生、利奇菲尔德勋爵、诺斯威克勋爵、扎卡里先生等人的内阁中获得了多件精选艺术品”— 广告。该画廊于 1846 年 6 月 4 日和 1860 年 6 月 16 日由克里斯蒂、曼森和伍德先生通过两次拍卖会分散。
森林火灾探测 - ijrpr
近年来，森林火灾发生频率和强度不断上升，给生态系统、社区和全球经济带来了巨大挑战。传统的森林火灾探测方法正在努力应对日益严重的威胁，这促使人们需要整合尖端技术。在这种背景下，计算机视觉作为一种有前途的解决方案应运而生，它利用人工智能和图像分析来提高森林火灾探测的准确性、速度和效率。以 Kinaneva 等人 [1] 为例的近期研究展示了使用无人机和人工智能进行早期森林火灾探测的可行性。这种创造性的方法将无人机的功能与先进的人工智能算法相结合，提供了一种主动监测和应对野火的方法。此外，Rahman 等人 [2] 深入研究了基于计算机视觉的技术，特别是利用支持向量机 (SVM) 进行工业和森林火灾探测，展示了机器学习在不同环境中的适应性。计算机视觉的应用为研究人员和从业人员提供了一种开创性的实时监测和预警系统方法，从根本上改变了我们检测和应对森林火灾的方式，从而加强了缓解措施并保护了自然资源。本研究论文深入探讨了计算机视觉技术在森林火灾检测中的应用，探索了计算机科学与环境保护交叉领域的方法、挑战和机遇。通过仔细研究图像处理、机器学习算法和传感器技术的最新进展，本研究旨在阐明计算机视觉在彻底改变森林火灾监测方面的潜力。来自各种研究的见解，包括 Pincott 等人 [3] 和 Ahn 等人 [4] 的研究，专注于使用基于计算机视觉的策略进行室内火灾检测，为更广泛的讨论提供了宝贵的观点。通过对现有方法的优势和局限性进行批判性评估，本研究旨在提供对当代最新技术的全面了解。它试图对这一关键领域未来研究和开发应追求的方向提供细致入微的见解。不同研究成果的整合强调了计算机视觉在火灾探测中的多方面应用，强调了其在解决当代环境景观中森林火灾带来的复杂挑战方面的重要性。
法国森林的事实和数字
iufro iufro偶尔偶尔出现纸张。9 ISSN 1024-414X在斯洛伐克的斯洛伐克的Slovakei的Slovakei的印刷品s R.O.sk-960 06 Zvolen 6这本书可以从：您可以从：您可以获取：Dieses Buch可以是Bei：它可以要求这本书：Iufro秘书和InraForêtsSecretorff-gudent-Gudent-gudent-Gudent-why Why Why 8 engref A-1131 Wii，奥地利19，名称大道。75732巴黎第15章。法国告诉。+43-1-877 55传真+33（0）1 45 49 88布里奥特自由