LCA 百分比(%) 耕地和园艺地 311.42 48.09 边界和线性特征 15.28 2.36 阔叶林、混交林和红豆杉林 42.37 6.54 建筑区和花园 22.89 3.53 石灰质草地 76.27 11.78 针叶林 0.79 0.12 改良草地 164.31 25.37 中性草地 7.55 1.16 未识别栖息地 6.48 1.00 未识别水域 0.24 0.04 总计 647.59
科茨沃尔德 AONB 的特殊品质是 AONB 被认为重要的关键属性。科茨沃尔德 AONB 最独特的品质可能是石灰岩地质的统一性,包括其在景观中的可见存在及其作为建筑材料的用途。AONB 的其他特殊品质包括:具有国际重要性的、花草茂盛的草原和古老的阔叶林;悬崖;干石墙;河谷;高山;宁静和黑暗的天空;乡土建筑和独特的定居点;提供安静休闲的无障碍景观;以及重要的考古、史前、历史和文化关联。
该计划旨在捕捉城市及其居民此时的身份和情感。它为城市提供了一套工具,帮助其蓬勃发展并成为居民所期望的目的地社区。奥萨基斯市位于奥萨基斯湖南岸,横跨道格拉斯县和托德县的边界,西部草原与东部阔叶林在此交汇。这一理想位置使奥萨基斯成为 1,707 名(2018 年 ACS 估计)常年居民和小木屋居民的目的地,也是游客、垂钓者、雪地摩托车手和户外运动爱好者的热门目的地。随着夏季游客的涌入,该地区的人口几乎增加了两倍。尽管这座城市远离该州较为城市化的地区,但奥萨基斯距离亚历山大仅 11 英里,亚历山大可被视为该地区的经济中心。
西邻不丹(217 公里),北邻和东北邻中国(1,080 公里),东邻缅甸(520 公里)。其地理位置为与南亚国家开展国际贸易提供了巨大的机会。阿鲁纳恰尔邦的常绿森林覆盖率接近 80%。该邦的动植物种类丰富,有 601 种兰花和 500 多种药用植物。阿鲁纳恰尔邦的森林占喜马拉雅生物多样性热点地区栖息地面积的三分之一。年降雨量在 2,000 毫米到 8,000 毫米之间,年气温在 0°C 以下到 31°C 之间。海拔最低的地方,主要是在阿鲁纳恰尔邦与阿萨姆邦的边界,是拥有半常绿森林的布拉马普特拉河谷。该邦大部分地区,包括喜马拉雅山麓和帕特凯山,都是东喜马拉雅阔叶林的所在地。向北与西藏接壤处,随着海拔的升高,逐渐变成东部和东北部喜马拉雅亚高山林的混合体
摘要:本文探讨了使用融合 Sentinel-2 影像(2016 年,ESA)和光探测和测距 (LiDAR) 点云实现土地覆盖制图自动化的可能性,主要重点是探测和监测森林覆盖区域,并获取有关复垦区植被空间(2D 和 3D)特征的精确信息。这项研究针对复垦区进行——位于波兰东南部的两个前硫磺矿,即 Jezi ó rko,其中 216.5 公顷的森林覆盖区在钻孔开采后得到复垦,以及 Mach ó w,其中 871.7 公顷的垃圾场在露天开采后得到复垦。根据 Sentinel-2 图像处理得出 Machów 和 Jeziórko 前硫磺矿的当前土地利用和土地覆盖 (LULC) 等级,并确认了两个分析区域所应用的复垦类型。以下 LULC 等级显示出显著的空间范围:阔叶林、针叶林和过渡林地灌木。不仅在占用面积方面,而且在树木和灌木的生长方面,都证实了森林覆盖区域的进展。研究结果显示植被参数存在差异,即高度和树冠覆盖率。还观察到了植被生长的各个阶段。这表明植被生长过程正在进行中,这是这些区域填海工程的效果。
这项为期 12 个月的培训工作非常适合职业生涯早期的新兴林业工作者,他们希望培养广泛的林业技能、经验和能力,以促进职业发展。非常适合刚开始或转行从事林业的人,因为不需要实践经验,但必须表现出对环境的明确需求和承诺。这是一个独特的职位,它将为成功的候选人提供发展和塑造英格兰最大的新本土阔叶林的机会,同时在工作中获得实践经验。在这个职位上,您将与我们的林业团队合作并得到他们的支持,以制定运营计划,确保英格兰中心森林实现其战略计划中规定的目标和目的。这将包括实际的林业种植和维护,与员工团队、志愿者、企业支持者和承包商合作,实现我们对 30,000 英亩连续林地的愿景。在一年中的大部分时间里,您将执行实际的林地管理任务,包括维护和扩大公共通道。冬季主要进行植树,您将加入林业团队的其他成员,在我们占地 7,000 英亩的森林中工作。除了获得实际林业技能外,您还将参与扩大公共通道并鼓励人们和野生动物。在整个实习期间,您还将获得支持,以开展自己的专业项目,并且作为项目交付的一部分收集的证据可用于形成作品集,以展示整个实习期间获得的技能和经验。我们正在寻找一位热心学习并具有“我能做到”态度的人,他将成为慈善机构的热情大使。
土壤微生物群落在提供基本生态系统服务中起着关键作用,受到可能随着土地管理而变化的几种物理和化学土壤特性的显着影响。这项研究探讨了不同土地覆盖类型(针叶树架,阔叶林,灌木丛,牧场/草地和农田)对在意大利,西班牙和portugal选择中等高度荒漠化风险的南部欧洲地区的物理,化学和微生物特性(均导致土壤健康)的物理,化学和微生物特性(均导致土壤健康)的影响。在土地覆盖率不同的地点,我们确定了微生物生物量(C MIC),微生物代谢的活性和指数,包括C MIC /C ORG比率,代谢商(QCO 2)和矿化商(QM)。还测量了土壤物理和化学特性,包括散装密度(BD),水含量(WC),pH,阳离子交换能力(CEC),总有机C(C ORG)及其某些不稳定分数,可提取的C(c Ext)和可矿物质的C(c Min)C(C min),总N含量和总n含量和总含量和C/N。结果表明,根据WC,CEC,C ORG,C ext,c min,n,c/n的趋势,土地覆盖类型在确定针叶树覆盖物的微生物变量的幅度中起着重要作用。与土地覆盖相比,干旱指数对研究变量的影响较低。与C ORG含量较高的地点相比,Corg含量较低的位点(大多数农田)倾向于更快地损失C,这是由高QM值所表明的,除了西班牙酸性土壤外。因此,必须采取紧迫的措施来抵消c poorer土壤失去C的趋势,促进土地覆盖类型,从而通过确保稠密和更连续的土壤覆盖时间来促进土壤恢复。我们还确定了一组最小的土壤变量,这些变量提供了有关沙漠中ification风险的短期(微生物变量)和长期(物理和化学变量)的短期(微生物变量)和长期(物理和化学变量)的信息。
摘要:机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段,可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而,从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止,角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此,因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法,在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点,为每个像素计算局部视角和照明几何形状,并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000,基于分层随机抽样方法,以确保全面覆盖视角和照明角度,并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区(中国)的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据,将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验(C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C(SCS + C))和半物理(SCS)地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明,RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而,RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化,其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言,针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域(即 > 750 nm)尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。