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World File Search System油棕
Weppa Farms，Agenebode，Edo
摘要本章讨论了农业和生物多样性损失：尼日利亚江户州Agenebode Weppa Farms的案例研究。在WEPPA农场，Agenebode，Edo State，Nigeria的案例研究中，有关农业和生物多样性损失研究的目的是调查和了解农场农场中农业实践之间的关系。Weppa Farms是一家著名的农业企业，位于尼日利亚Edo State Etsako East East Commital Gocal Groundy地区的Agenebode。该农场以其各种农产品的大规模生产和加工而闻名，对该州的农业部门贡献了很大的贡献和私人拥有。教堂表明，生物多样性损失的主要驱动因素是森林砍伐，土地利用变化，除草剂和油棕种植园的使用对生物多样性的影响。本章还表明，农场业务对研究区域的动物群和动植物产生了负面影响。关键字：农业，生物多样性损失，农场运营，主要司机WEPPA FARM
REOI 和 TOR-咨询公司评估 LACF ...
背景 STAR-P 于 2019 年 1 月 15 日获得世界银行董事会批准。项目发展目标 (PDO) 是提高利比里亚选定县的农业生产力和小农户选定价值链的商业化程度。2500 万美元的融资协议于 2019 年 2 月 15 日签署，项目于 2019 年 6 月 28 日生效。该项目与国际农业发展基金以同等比例共同融资。2300 万美元的共同融资于 2019 年 9 月获得国际农业发展基金董事会批准，融资协议于 2019 年 11 月 21 日签署。项目发展目标 (PDO) 是提高利比里亚选定县的农业生产力和小农户水稻、油棕和园艺价值链的商业化程度。任务目标 任务目标是对 LACF 和农业部 (MOA) 通过世界银行/国际农业发展基金资助的 STAR-P 和 RETRAP 实施的配套补助金计划进行全面的绩效评估和系统更新，以增强服务交付。基于定性评估方法的入围标准如下：
征求意向书
背景 STAR-P 于 2019 年 1 月 15 日获得世界银行董事会批准。项目发展目标 (PDO) 是提高利比里亚选定县的农业生产力和小农户选定价值链的商业化程度。2500 万美元的融资协议于 2019 年 2 月 15 日签署，项目于 2019 年 6 月 28 日生效。该项目与国际农业发展基金以同等比例共同融资。2300 万美元的共同融资于 2019 年 9 月获得国际农业发展基金董事会批准，融资协议于 2019 年 11 月 21 日签署。项目发展目标 (PDO) 是提高利比里亚选定县的农业生产力和小农户水稻、油棕和园艺价值链的商业化程度。任务目标 任务目标是对 LACF 和农业部 (MOA) 通过世界银行/国际农业发展基金资助的 STAR-P 和 RETRAP 实施的配套补助金计划进行全面的绩效评估和系统更新，以增强服务交付。基于定性评估方法的入围标准如下：
森林到油棕榈种植的碳库存动力学转换生态系统康复计划
背景和目标：增强碳储备和增强碳吸收潜力的努力对于缓解气候变化至关重要。Peatland生态系统以其高的有机含量而闻名，特别容易受到环境管理的影响。这项研究旨在检查1998年至2022年之间的土地使用和土地覆盖的变化，涵盖了24年的持续时间。此外，它试图评估指定的Kepau Jaya特定目的森林区域内的碳库存的相关变化。所调查的地区涵盖了一个泥炭地生态系统，该生态系统在土地覆盖和土地使用方面发生了很大变化。这项研究调查了由这些改变引起的碳库存波动，并就农业验证系统的潜力促进了更广泛的土地用途的潜力提供了宝贵的观点。此外，它强调了它们在生态系统修复计划中的作用以及对森林泥炭地地区的更好管理。方法：通过使用Google Earth Engine Platform中存储的ShapeFile数据，在Landsat 5和8卫星图像上进行了空间分析。使用分类和回归树进行数据分析，这是用于指导分类的机器学习中的决策树算法。此外，利用有目的的抽样来收集社会经济数据，然后实施福利成本分析。从1998年到2022年，碳库存的年度下降持续下降，导致每年减少1,933.11吨碳。土地使用和覆盖的变化与这种下降密切相关。调查结果：结果表明，在24年期间，Kepau Jaya特定目的区域内土地覆盖率发生了重大变化，森林地区和开放区域每年分别减少23.15公顷，每年分别16.94公顷，而油棕种植园每年扩大40.10公顷。为了增加该地区的植物物种多样性并支持从单一培养物中逐渐过渡，通过将咖啡馆和沙兰格兰在农业式示范中的2公顷油棕榈种植块中的油棕榈行中进行了互动，从而实现了参与性的农林业计划。根据在乳房高度进行的测量结果，测量了这些物种的地上生物量，预计估计了Kepau Jaya Jaya特定目的区域的碳库存，到2030年，碳量达到19,455吨碳，咖啡自由女神（Coffea Liberica）贡献了4,148吨碳和Shorea balangeran balangeranananaan parnangeran parnangeran parnangeran贡献了15.30吨碳酸盐。结论：研究区域的森林覆盖率大大减少，而油棕区域的程度显着扩大。这些发现强调了采取积极措施来通过社区授权和建立示威图来促进农林业发展的特定森林地区的治理。这项研究的结果提供了旨在促进可持续森林管理的长期森林康复策略的见解，从长远来看，可持续的森林管理会产生环境和社会经济益处。
CSA情况表
利比里亚利比里亚位于土地空间的980万公顷（HA）。该国可用于耕种的土地面积估计占土地总空间的41％，即402万公顷。这个可耕地的土地空间600,000公顷是低地。利比里亚的耕作实践主要是自然界的生存，降雨依赖性，小农户使用小型手动工具以及未改善的当地种子作为种植材料进行培养，从而导致农业生产和生产力低。农业企业的产量总是很低。例如，该国培养的水稻品种的产量约为3吨/公顷。利比里亚的主食食品作物：大米和木薯树作物：橡胶，可可，油棕和咖啡。2008年全国人口和住房人口普查（NPHC）记录的农户数量为670,295。将农作物耕种分为287,300，牲畜耕种为2,650。利比里亚的气候变化现象是过去七（7）年中世界各地经历气候变化的国家之一。例如，专家在利比里亚观察到，平均年温度在1960年至2006年之间增加了0.8ºC，平均每十年的平均速率为0.18ºC（Bateman等al。，2000）。这在平均年温度和其他气候参数的变化中增加，例如延长和不稳定的降雨模式，洪水以及暴风雨正在影响利比里亚农业部门，因此在许多方面威胁着农场生产和生产力的生产力，包括疾病疫情爆发，作物失败和产量降低。耕作取决于天气，大多数农业实践都是基于季节的。此外，季节是
使用Yolov4和RGB-D
摘要。松散的棕榈果（LPF）是一种油棕果，已从其堆中成熟并掉落，含有高油脂含量。LPF的每个损失都会影响石油提取率并导致财务损失。现有的LPF收集方法不是很有效，因为它们需要人类的控制和监督。常规方法，例如机械和滚筒型LPF收集器，由于LPF散布在广泛的人工林上，因此效率低下。因此，必须使用自主LPF检测系统。但是，基于图像的检测系统通常受到诸如亮度和草的环境因素的干扰，而LPF位置随机器人和摄像头的位置而变化。这项研究的一般目标是开发一种基于图像的LPF检测算法。这需要基于深度学习的实时应用的有效检测算法。另外，使用图像深度（RGB-D）准确地确定LPF位置是必不可少的。该项目采用高效率和准确性的Yolov4对象检测器来实现实时LPF检测。使用深度图像和Intel Realsense D435i相机的视野，LPF位置是通过LPF边界框的中心坐标与相机之间的距离确定的。该系统已集成到机器人操作系统（ROS）中，以确保机器人的可用性。该系统达到了98.74％的平均准确性（MAP@IOU 0.5），平均损失为0.124，检测时间为5.14ms。对于LPF位置确定，算法的计算位置和手动测量之间的差异仅为X坐标的3.82厘米，而Y坐标的差异仅为1.80厘米。
检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
与在Otefe Metropolis销售的棕榈葡萄酒相关的细菌隔离
棕榈葡萄酒是从各种棕榈物种获得的发酵酵母中制备的酒精饮料的通用名称（Okafor，2002）。通常使用Bassir（2002）描述的方法从Raphia Rinfera，R。Hookeri和Elaeis Guineensis获得。raphia棕榈通常会产生比油棕榈多的果实，但是兰米棕榈只能在其一生中使用一次，因为花朵在开花期间被摧毁（Okafor，2008年）。在发酵过程中，棕榈中的糖会变成酒精和有机酸，从而导致产生的果汁失去风味（Okafor，2005年）。存在的细菌类型取决于发酵阶段和果汁的组成（Bassir，2002； Okafor，2007）。尽管酵母中酒精的产量很常见，但在细菌中很少见（Ingraham和Ingraham，2004年）。报道了酿酒酵母的存在，而从尼日利亚的氨氨木葡萄酒棕榈中分离出来（Owuana and Saunder，2000年）（Ezeronye和Okertuba，2000年）。最近将乳酸杆菌和白血病的肠系膜确定为主要的乳酸菌细菌，负责从加纳种植的棕榈树中提取的棕榈葡萄酒的味道（Uzochukukukwu等，2004）。在生产酒精饮料的生产中使用的发酵。葡萄酒用于非洲，亚洲和南美部分地区。在尼日利亚，棕榈葡萄酒发酵的两个主要来源是油棕（Elaeis guineensis）和Raphia Palms（Raphia spp）。
Kedar Singh 教授的简历 - 德里
序号 论文内容 1. 室温下 Se 85-X Te 15 Sb x（X =2、4、6、8 和 10）硫属玻璃的热导率和热扩散率的同时测量 Kedar Singh、NB Mahrjan 和 NS Saxena* phys. stat. sol. (a) 189, 1 197-202, (2002)。 2. 室温下 Se 80 Te 20-X In X（X = 2、4、6 和 10）硫属玻璃的热导率和热扩散率的同时测量 NS Saxena*、Mousa MA Imran 和 Kedar Singh Bulletin of Material Science 25, 241, (2002)。 3. 中子辐照 Se 80 Te 10 In 10 玻璃的热性能 Kedar Singh 和 NS Saxena* Mater. Sci. Engg. A. 346, 287, (2003)。4. 处理过的油棕纤维增强酚醛复合材料的热导率和热扩散率的温度依赖性研究 Kedar Singh、NS Saxena*、MS Sreekal 和 S. Thomas Journal of Applied Polymer Science 98, 13, 3458, (2003)。5. Se 75 Te 25-X Sn X 硫属化物玻璃的量热研究 NB Maharjan、Kedar Singh 和 NS Saxena* phys. stat. sol. 395, 1, 305-310, (2003)。 6. 苯酚甲醛混合复合材料的结构松弛 Kedar Singh、NS Saxena*、S. Thomas 和 MS Sreekala Indian J. Eng. &Material Science 10, 65, (2003)。 7. Ge-As-Se 在玻璃化转变区的动力学 Kedar Singh 和 NS Saxena* Bulletin of Material Science 26, 543, (2003)。 8. 未经处理的油棕纤维增强苯酚甲醛复合材料热物理性质的温度依赖性 Kedar Singh、NS Saxena* 和 S. Thomas J. Scientific & Industrial research 62, 903, (2003)。 9. Se-Te-In 硫属化物玻璃的热导率和热扩散率的压力依赖性”Kedar Singh 和 NS Saxena* Indian J. Pure & Appl. Physics 41, 466, (2003)。10. 使用瞬态平面源技术对不同填料浓度的松苹果叶纤维增强复合材料的热性能 Ravindra Mangal、NS Saxena*、MS Sreekala、S. Thomas 和 Kedar Singh Mater. Sci. Engg. A 339, 281-285, (2003)。11. Se 80 Te 10 In 10 硫属化物玻璃的热物理性质的温度依赖性。Kedar Singh 和 NS Saxena* Mater. Sci. Engg. A 329 (1-2), 38, (2005)。12. Zn-Se 颗粒的热物理性质 NS Saxena*， R. Sharma、Kedar Singh 和 TP Sharma J. Mat. Sci. Lett. 40, 523, (2005)。13. 室温下 Se 100-X In x（x = 0、5、10、15 和 20）硫属化物玻璃的热导率和扩散率的同步测量 Kedar Singh、NS Saxena* 和 D. Patidar 固体物理和化学杂志，66，946，（2005）。14. 室温下 Se 85-X Te 15 Sb x（x = 2、4、6、8 和 10）硫属化物玻璃的电导率的成分依赖性
东部和东北山区种子链管理全国会议：挑战与机遇
种子是可持续农业最基本、最关键的投入。在印度，农业是经济的支柱，种子行业在确保该国 14 亿人的粮食和营养安全方面发挥着至关重要的作用。所有其他投入的响应在很大程度上取决于用于种植的种子和种植材料的质量。据估计，仅优质种子对总产量的直接贡献就约为 15-20%，具体取决于作物，如果有效管理其他投入，这一比例可进一步提高到 45%。印度东部和东北部的种子状况反映了独特的区域挑战和主要作物（如水稻、玉米、油籽和蔬菜）的资源分配。阿萨姆邦、西孟加拉邦和奥里萨邦是印度东部的主要稻米产地，而东北部各邦则专注于稻米和玉米，尽管小规模种植油籽和豆类也很普遍。由于农业气候条件良好、政府支持以及对高价值作物的日益重视，印度东部和东北部的园艺业取得了长足发展。该地区非常适合种植各种园艺作物，包括芒果、菠萝、香蕉、菠萝蜜和橙子等水果，以及黑胡椒、姜黄和小豆蔻等香料、药用植物、茶叶、椰子和竹子。近年来，在政府旨在提高种子质量和供应量的举措的支持下，印度东北部的田间和园艺作物种子分销量逐渐增加。数据显示，印度约 17% 的水稻种子需求来自该地区。此外，国家油籽和油棕使命越来越多地支持豆类和油籽，以提高自给自足能力。东部和东北地区受益于更广泛地推广高产品种和认证种子，以提高整体生产弹性。