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PMU -oot4 - 种植园市
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来自印度尼西亚卡利曼丹中部的泥炭沼泽森林和油棕种植园的碳库存
摘要保存高碳密度的热带泥炭森林是国家和全球层次降低气候变化的最成本较高的策略之一。在过去的几十年中，在印度尼西亚的大片热带泥炭森林已转化为油棕种植园，导致碳排放量显着。在这里，我们在总共六个地点中量化了生态系统碳库存：两个主要的泥炭沼泽森林地点，一个二次泥炭沼泽森林地点和印度尼西亚市中心中部Tanjung Put的三个年轻的油棕种植园。我们进一步确定了由于泥炭沼泽森林转换为油棕榈种植的植被变化所带来的潜在碳排放。原发性泥炭沼泽森林的平均总生态系统碳库存分别为1770±123 mg c/ha和533±49 mg c/ha。相比之下，油棕种植园的平均碳库存为759±87 mg c/ha或占泥炭沼泽森林的42％。在次生森林中，地上与地下C库存的比率最高，估计值为0.48，其次是0.19的原发性森林，油棕园为0.04。使用股票差异，由原发性泥炭沼泽森林转化为油棕种植园的质量量征收征收
种植园能源：从奴隶劳动到机器训练
一台厌倦世事、重获生机的轧棉机马达在玻璃柜中旋转，其预期的工业轰鸣声被外壳底部的消声泡沫吸收。这台机器是凯文·比斯利 (Kevin Beasley) 的作品《一片风景：轧棉机马达，2012-18 年》（图 1）的核心，该作品于 2019 年春季在纽约惠特尼美国艺术博物馆展出。在柜子里，比斯利放置了十几个麦克风，将这台庞大机器的噪音传递到隔壁的房间。在那里，感官体验被颠倒了：墙壁是黑暗的，衬有吸音垫，表演时会以各种颜色亮起；电线通向后墙摆放的合成器；高保真扬声器将马达放大的现场直播声音填满整个房间；观众坐在长凳或地板上，沉浸在机械的音景中。声音和视觉分离后，马达的缺席可以理解为人们同意将其噪音当作音乐来享受。这样，A 的观点激发了人们对黑人音乐表达的批判性反思，这种音乐表达是以黑人的社会边缘化为条件的。1 然而，比斯利拒绝将马达的声音挪用来表达音乐的崇高；他几乎没有调整其工业轰鸣声。相反，马达的现成时间和空间——它从 1940 年到 1973 年为阿拉巴马州的轧棉机提供动力——被允许进入博物馆的白色墙壁。马达不仅仅是一种乐器，它更是一种存储设备，其非人的节奏让人回想起种植园的积累历史，其错位表明它代表了种植园的第一批技术：黑奴在监工鞭子的威胁下像机器一样工作。A 的观点呼吁人们关注种族奴隶制和工业化之间的交易，这种交易在 19 世纪帮助种族资本主义实现技术转型的科学和工程努力中被广泛否认。在本文中，我旨在通过 Beasley 的作品提供的种植园的时间位移来重新连接这段历史。这种方法试图解决 Ian Baucom 所说的跨大西洋奴隶制时代“在当下的货舱中积累”的问题。2 通过以这种方式构建种植园景观的时间性，我们可以看到工业时代如何以不间断的链条继承了奴隶制对人类的技术使用。蒸汽机、电动机和黑奴通过它们的使用参数联系在一起——作为设备、作为种植园主改善土地的假肢、作为将能量转化为机械运动、将运动转化为利润的动力源。身体和机器通过它们提供的力量进行工作和为种植园运营提供动力而联系在一起，这种力量在 19 世纪的物理学中被量化为一种抽象且可转换的能量概念。正是通过这种能量的概念化，我追踪了
在落叶条件下基于无人机的数字地形模型生成，以支持热带干旱森林中的柚木种植园库存。厄瓜多尔沿海地区案例
摘要：遥感正在彻底改变森林研究的方式，而最近的技术进步，例如无人机 (UAV) 的运动结构 (SfM) 摄影测量，正在提供更有效的方法来协助 REDD（减少毁林和森林退化造成的排放）监测和森林可持续管理。这项工作的目的是开发和测试一种基于无人机 SfM 的方法，以在位于厄瓜多尔沿海地区（干旱热带森林）的柚木种植园（Tectona grandis Linn. F.）上生成高质量的数字地形模型 (DTM)。在旱季（叶子物候期），使用 DJI Phantom 4 Advanced © 四轴飞行器在位于瓜亚斯省（厄瓜多尔）的三个不同种植园的 58 个边长为 36 米的柚木方形地块上收集了无人机重叠图像。完成了一个工作流程，包括基于实地测量的地面控制点的 SfM 绝对图像对齐、非常密集的点云生成、地面点过滤和异常值移除以及从标记的地面点进行 DTM 插值。使用非常精确的地面激光扫描 (TLS) 得出的地面点作为地面参考，以估计每个参考图中的 UAV-SfM DTM 垂直误差。获得的地块级 DTM 呈现出较低的垂直偏差和随机误差（平均分别为 - 3.1 厘米和 11.9 厘米），显示出这些参考图中的统计上显著更大的误差
利用无人机传感图像估计农林牧复合系统中树木种植园的位置和高度
摘要 典型地中海树种的人工林对于该地区森林生态系统的恢复至关重要，例如栓皮栎 ( Quercus suber L.)、圣栎 ( Quercus ilex L.) 和大叶松 ( Pinus pinea L.)。虽然传统的森林清查可以提前发现这些人工林中的问题，但所需实地考察的成本和劳动力可能超过其潜在效益。无人机 (UAV) 为传统清查和单树测量提供了一种廉价实用的替代方案。我们提出了一种根据遥感图像估算单树高度和位置的方法，该图像使用集成 RGB 传感器的低空飞行无人机获取。2015 年夏天，一架低空飞行 (40 米) 六旋翼飞行器拍摄了埃武拉大学一片 5 公顷的树林。根据这些图像创建了 3D 点云和正射影像。点云用于识别局部最大值作为树木位置和高度估计的候选。结果表明，使用无人机测量的松树高度可靠，而橡树的可靠性取决于树木的大小：较小的树木尤其成问题，因为它们往往具有不规则的树冠形状，导致更大的误差。然而，误差显示出强烈的趋势，可以生成足够的模型来改进估计。
定义马来西亚菠萝种植园的人为因素和人体工程学及其相关问题
摘要。人为因素和人体工程学长期以来一直被标准化为同义词，并且在设计各种与人有关的系统方面具有巨大潜力。然而，一些观点对这些术语进行了精确区分。已经进行了大量研究，试图理解人为因素和人体工程学的概念。在任何研究中使用每个术语以了解人类如何与周围环境互动之前，必须清楚地理解每个术语的含义。因此，本文旨在回顾人为因素和人体工程学的定义。早在 1970 年的英文文章和书籍都是从 Taylor and Francis Online、Google Scholar 和 Science Direct 汇编而来的。文章选择使用的关键词是人为因素、人为因素工程、人体工程学、工业人体工程学、评论、定义、差异和风险因素。还提供了与每个术语相关的风险模型，以便对其有更多了解。根据文献综述的结果，探讨了菠萝种植园中的人为因素和人体工程学问题，并进行了相应的分类。
在松树种植园中增加野生动植物生物多样性的十个技巧1
腔是许多动物的重要栖息地。将近40种鸟类和各种哺乳动物需要腔巢，栖息和丹宁。硬木树（诸如橡木，枫木，山毛榉和甜食之类的宽阔的树木）和柏树经常生存，而大多数针叶树（含有锥形的软木树），例如松树），例如，死后更有可能发展蛀牙。由于腔通常是使用它们的物种的限制因素（“限制因素”是给定区域中缺少的一个关键栖息地元素），因此建议始终保留具有空腔的树木，除非它们在登录操作过程中构成安全隐患。如果有空腔的树木供不应求，则可以将人工巢箱用作缺乏丹树的区域的部分替代品。请参阅http://edis.ifas.ufl.edu/uw058，请参阅“帮助佛罗里达州的空腔敌人”，以获取有关为野生动物提供空腔的其他信息。
根据 SPOT-5 影像的面向对象分类绘制香蕉种植园地图
摘要 本研究的目的是开发和评估一种基于 SPOT-5 影像的面向对象香蕉种植园制图方法，并将这些结果与手动从高空间分辨率机载影像中划定的香蕉种植园进行比较。首先通过使用光谱和高程数据进行大规模空间制图来确定耕地。在耕地内，除了光谱信息外，还包括图像共现纹理测量和上下文关系，香蕉种植园与其他土地覆盖类别的分离增加。结果表明，需要 � 2.5 m 的像素大小才能准确识别香蕉种植园内的行结构，从而能够基于纹理信息与其他作物进行基于对象的分离。经过分类后视觉编辑后，用户和生产者绘制香蕉种植园的准确率分别从 73% 和 77% 提高到 94% 和 93%。结果表明，所使用的数据和处理技术为绘制香蕉植株和其他种植园作物的地图提供了一种可靠的方法。