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World File Search System植被
植被次生流中的流动和沉积物动力学...
本研究调查了受切蚀影响的支流植被次级水道的水文和沉积机制：卢瓦尔河（法国）。在 2000 年至 2003 年发生的洪水事件期间和之后，对位于 Bre´he´mont 研究地点（源头下游 790 公里）的植被次级水道进行了观察和测量。使用低海拔航空照片、地形和水深测量以及冲刷链分析了形态变化和沉积物动态。还通过在不同洪水阶段对流速和流向进行的测量分析了水道的水力行为。为了量化木本植被对水流阻力的影响，根据现场测量确定了树带的粗糙度。护岸层破坏对推移质脉冲的影响、单次洪水事件期间沉积过程的变化以及植被对床形的固定均被确定为影响研究水道行为的关键过程。地形调查表明，水道上游部分的沉积物动力学相当显著，并且沉积物预算根据考虑的时间尺度而不同。此外，还展示了次级水道的不对称行为：植被区沉积和保存的沉积物数量减少，与三级水道中观察到的物质旁路形成鲜明对比。流速和流向测量表明，这些参数随水位和水道的形态单元（水池、浅滩、植被区）而变化。在低流量期间，次级水道的冲刷和颗粒输出是卢瓦尔河主水道沉积物供应减少的结果。对于这些水位，沉积发生在速度和湍流减少的池中，而三级通道受到侵蚀。在高流量期间，主通道中可用的大量沉积物会流入次级通道中由浅滩和沙洲形成的临时储存区。位于次级通道下游的植被区在低流量时使细流偏转，并在高水位时降低流速。在该区域观察到的沉积物增生对流动和沉积过程产生反馈。D 2005 Elsevier B.V. 保留所有权利。
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）
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”。
拉杰马哈尔煤田土地利用/植被覆盖测绘...
2.6.1 几何校正、纠正与地理参考 2.6.2 图像增强 2.6.3 训练集选择 2.6.4 签名生成与分类 2.6.5 在 GIS 中创建/叠加矢量数据库 2.6.6 分类图像的验证 2.6.7 最终土地利用/植被覆盖图的准备 3.0 土地利用/植被覆盖制图 18-31 3.1 简介 3.2 土地利用/覆盖分类 3.3 数据分析 3.3.1 植被覆盖 3.3.2 采矿区 3.3.3 农业用地 3.3.4 荒地 3.3.5 定居点 3.3.6 水体 4.0 结论与建议 32-33
拉杰马哈尔煤田土地利用/植被覆盖测绘...
2.6.1 几何校正、纠正与地理参考 2.6.2 图像增强 2.6.3 训练集选择 2.6.4 签名生成与分类 2.6.5 在 GIS 中创建/叠加矢量数据库 2.6.6 分类图像的验证 2.6.7 最终土地利用/植被覆盖图的准备 3.0 土地利用/植被覆盖制图 18-31 3.1 简介 3.2 土地利用/覆盖分类 3.3 数据分析 3.3.1 植被覆盖 3.3.2 采矿区 3.3.3 农业用地 3.3.4 荒地 3.3.5 定居点 3.3.6 水体 4.0 结论与建议 32-33
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”。
拉贾马哈尔煤田土地利用/植被覆盖测绘...
2.6.1 几何校正、纠正和地理参考 2.6.2 图像增强 2.6.3 训练集选择 2.6.4 签名生成和分类 2.6.5 在 GIS 中创建/叠加矢量数据库 2.6.6 分类图像的验证 2.6.7 最终土地利用/植被覆盖图准备 3.0 土地利用/植被覆盖制图 18- 31 3.1 简介 3.2 土地利用/覆盖分类 3.3 数据分析 3.3.1 植被覆盖 3.3.2 采矿区 3.3.3 农业用地 3.3.4 荒地 3.3.5 定居点 3.3.6 水体 4.0 结论和建议 32-33
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。
印度通过植被管理为减轻气候变化影响做出的贡献
J. Dash 1 ; MD Behera 2 ; C. Jeganathan 3 ; CS Jha 4 ; S. Sharma 5 ; R. Lucas 6 ; AA Khuroo 7 ; A. Harris 8 ; PM Atkinson 1 ; DS Boyd 9 ; CP Singh 10 ; MP Kale 11 ; P. Kumar 12 ; Soumit. K. Behera 13 ; VS Chitale 2 ; S. Jayakumar 14 ; LK Sharma 3$ ; AC Pandey 3 ; K. Avishek 3 ; PC Pandey 15 ; SN Mohapatra 16 ; SK Varshney 17 在印度各地，人类驱动的土地利用和气候变化正在改变生态系统的结构、功能和范围（1,2），进而影响区域生物地球化学反馈。显而易见的是，植被生长季的长度有所增加 (3)；在喜马拉雅山脉，植被正在向更高的海拔推进，在条件（例如土壤、坡向）允许的情况下，整体生产力也在提高 (4,5)。因此，自然生态系统的这些变化也为增加碳吸收能力提供了潜在的机会，从而有助于减轻气候变化的影响。印度政府发起的“绿色印度国家使命”(6) 等以人为本的举措，重点是通过在地方范围内分散森林管理和干预措施来增加森林密度；该使命的目标是到 2020 年将碳封存量增加 6000 万吨。还有许多地区可能在未来支持植被，特别是在原始生态系统元素仍然存在的地方 (7)。在每种情况下，每年都可以封存大量但尚未量化的碳 (8)。尤其是印度的热带地区和国内巨大的生态差异提供了多样化生态位的优势，并为阐明比较适应生物学（包括生物因素在从种群到生态系统的不同组织层面的作用）提供了机会。因此，建议印度实施一项计划，定期量化和监测实际和潜在的碳封存。印度拥有遍布各个生物地理省份的强大科学机构网络，并通过印度空间研究组织（ISRO）实施了专门的空间计划，该组织目前运营着最大的卫星群之一。印度空间科学界过去四十年的研究和开发主要是以应用为导向，以响应政府空间计划的最初愿景，该计划的重点是利用空间技术促进国家发展。收集到的大部分数据，特别是从地球观测卫星传感器获得的数据，用于直接造福社会，例如自然资源和灾害管理和测绘。相比之下，西方开发的太空计划，例如欧洲航天局 (ESA) 和美国国家航空航天局 (NASA) 运营的计划，很大程度上是由科学驱动的，这些任务的数据经常用于研究具有区域乃至全球重要性的科学问题。因此，印度太空计划的全部潜力尚未被科学界认识到。1 英国南安普顿大学地理与环境 2 印度理工学院 (IIT) 海洋、河流、大气和土地科学中心 (CORAL) 西孟加拉邦卡尔格布尔 3 印度 BIT 遥感系 Mesra（$ 目前在印度兰契布兰贝贾坎德中央大学土地资源管理中心）4 国家遥感中心 (ISRO) 林业和生态组，安得拉邦海得拉巴 5 GB Pant 喜马拉雅环境发展研究所 (MOEF)，科西-阿尔莫拉；印度北阿坎德邦 6 英国阿伯里斯特威斯大学地理与地球科学研究所 7 印度查谟和克什米尔邦斯利那加克什米尔大学植物学系生物多样性与分类学中心 (CBT) 8 英国曼彻斯特大学环境与发展学院 9 英国诺丁汉大学地理学院 10 印度艾哈迈达巴德 AmbawadiVistar PO Jodhpur Tekra 卫星路空间应用中心 (ISRO) 11 印度马哈拉施特拉邦浦那市高级计算发展中心 (C-DAC) 12 印度锡金邦甘托克锡金邦森林部 (MOEF) 13 印度国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部印度理工学院布巴内斯瓦尔，印度 16 吉瓦吉大学地球科学研究学院，瓜廖尔，印度 17 新梅赫劳里大厦科技大楼科学技术系，新德里，印度卫星路，Jodhpur Tekra，AmbawadiVistar PO，艾哈迈达巴德，印度 11 先进计算发展中心 (C-DAC)；印度马哈拉施特拉邦浦那 12 锡金邦森林部 (MOEF)，印度锡金甘托克 13 国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部，印度勒克瑙 14 本地治里大学生命科学学院植物生态与环境科学系，印度本地治里 15 印度理工学院布巴内斯瓦尔地球、海洋与气候科学学院 16 印度瓜廖尔吉瓦吉大学地球科学研究学院 17 印度新德里新梅赫拉利大厦科技大厦科技部卫星路，Jodhpur Tekra，AmbawadiVistar PO，艾哈迈达巴德，印度 11 先进计算发展中心 (C-DAC)；印度马哈拉施特拉邦浦那 12 锡金邦森林部 (MOEF)，印度锡金甘托克 13 国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部，印度勒克瑙 14 本地治里大学生命科学学院植物生态与环境科学系，印度本地治里 15 印度理工学院布巴内斯瓦尔地球、海洋与气候科学学院 16 印度瓜廖尔吉瓦吉大学地球科学研究学院 17 印度新德里新梅赫拉利大厦科技大厦科技部