Structural equations explaining the impact of soil physicochemical properties on the initial growth of Cedrelinga cateniformis (Duke) in Alto Huallaga-Peru
Nelino Florida,
No information about this author
Gustavo Adolfo Carrillo Soto,
No information about this author
Alex Rengifo
No information about this author
et al.
Environmental Challenges,
Journal Year:
2025,
Volume and Issue:
unknown, P. 101086 - 101086
Published: Jan. 1, 2025
Language: Английский
Soil organic carbon drivers in a high-stock forested region
Trees Forests and People,
Journal Year:
2025,
Volume and Issue:
unknown, P. 100798 - 100798
Published: Feb. 1, 2025
Language: Английский
Estimating Carbon Stock in Unmanaged Forests Using Field Data and Remote Sensing
Thomas Leditznig,
No information about this author
Hermann Klug
No information about this author
Remote Sensing,
Journal Year:
2024,
Volume and Issue:
16(21), P. 3926 - 3926
Published: Oct. 22, 2024
Unmanaged
forest
ecosystems
play
a
critical
role
in
addressing
the
ongoing
climate
and
biodiversity
crises.
As
there
is
no
commercial
interest
monitoring
health
development
of
such
inaccessible
habitats,
low-cost
assessment
approaches
are
needed.
We
used
method
combining
RGB
imagery
acquired
using
an
Unmanned
Aerial
Vehicle
(UAV),
Sentinel-2
data,
field
surveys
to
determine
carbon
stock
unmanaged
UNESCO
World
Heritage
Site
wilderness
area
Dürrenstein-Lassingtal
Austria.
The
entry-level
consumer
drone
(DJI
Mavic
Mini)
freely
available
multispectral
datasets
were
for
evaluation.
merged
derived
vegetation
index
NDVI
with
aerial
photogrammetry
data
orthomosaic
Digital
Surface
Model
(DSM)
map
extent
woodland
study
area.
Random
Forest
(RF)
machine
learning
(ML)
algorithm
was
classify
land
cover.
Based
on
average
per
hectare
determined
be
371.423
±
51.106
t
CO2
applied
ML-generated
class
Forest.
An
overall
accuracy
80.8%
Cohen’s
kappa
value
0.74
achieved
cover
classification,
while
living
above-ground
biomass
(AGB)
estimated
within
5.9%
measurements.
proposed
approach
demonstrated
that
combination
remote
sensing
work
can
predict
high
accuracy.
results
estimation
error
distribution
highlight
importance
accurate
data.
Language: Английский
Морфологічні особливості лісової підстилки старовікових лісів на природно-заповідних територіях Західних регіонів України
Oksana Lenevych,
No information about this author
Д. Ю. Лелека
No information about this author
Scientific Bulletin of UNFU,
Journal Year:
2024,
Volume and Issue:
34(8)
Published: Dec. 23, 2024
Досліджено
морфологічні
особливості
лісової
підстилки
корінних
деревостанів
стиглої
та
перестійної
вікових
груп
(старовікові
ліси),
що
відповідають
природному
типу
лісорослинних
умов.
Дослідження
виконано
на
території
трьох
національних
природних
парків
"Сколівські
Бескиди",
"Бойківщина",
Ківерцівського
національного
природного
парку
"Цуманська
пуща"
заповіднику
"Розточчя".
За
результатами
проведених
досліджень
встановлено,
запаси
у
весняний
період
в
листяних
лісах
за
участі
бука
явора
змінюються
межах
16,16-18,16
т·га⁻¹
(НПП
"Бойківщина"),
грабово-дубовому
лісостані
–
12,0
(Ківерцівський
НПП
пуща").
У
лісових
екосистемах,
сформованих
ялицево-буково-ялиновомими
деревостанами
Бескиди"),
є
дещо
вищими
24,2
т·га⁻¹,
і
дубово-буковому
сосняку
заповідника
"Розточчя"
від
31,5
т·га⁻¹.
більшості
досліджуваних
підстилок
старовікових
лісів
діагностуються
три
підгоризонти
L,
F
H,
рідше
два
‒
L
+
H.
запасах
частка
представлена
свіжим
опадом,
становить
21-35
%.
Дещо
більшу
частку
займає
підгоризонт
32-45
Цей
горизонт
формує
напіврозкладене
листя,
хвоя,
гілки
плоди.
Підгоризонт
Н
(28-47
%)
детрит,
який
залежить
складу
деревних
порід,
висоти
н.р.м.
кількісного
видового
організмів-деструкторів,
активно
беруть
участь
розкладі
підстилки.
фракційному
складі
здебільшого
переважає
активна
фракція
(листя,
детрит).
Неактивну
фракцію
формують
плоди,
а
їх
22-40
Зроблений
детальніший
аналіз
фракційного
підгоризонтами
виявив,
детриту
відсутня,
тоді
як
підгоризонті
не
облікуються
фракції
листя
хвої.
Зазвичай
сформований
детритом
напіврозкладеними
гілками
плодами,
переважно
більших
розмірів.
З'ясовано,
підстилках
з
незначною
потужністю
(менше
2
см)
важко
виокремити
підгоризонти.
більше
2-3
см
добре
Н.