ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol>
	<li>Breiman L. Random forests. Mach Learn. 2001;45(1):5-32.</li>
	<li>Guisan A, Zimmermann NE. Predictive habitat distribution models in ecology. Ecol Model. 2000;135(2):147-186.</li>
	<li>Tuxen K et al. Mapping changes in tidal wetland vegetation composition and pattern across a salinity gradient using high spatial resolution imagery. Wetl Ecol Manag. 2011;19(2):141-157.</li>
	<li>Joyce CB, Wade PM. European Wet Grasslands: Biodiversity, Management and Restoration. John Wiley; Chichester, New York, Weinheim; 1998.</li>
	<li>Flores-de-Santiago F et al. Assessing the effect of flight altitude and overlap on orthoimage generation for UAV estimates of coastal wetlands. J Coast Conserv. 2020;24:35.</li>
	<li>Morgan RG et al. Unmanned aerial remote sensing of coastal vegetation: A review. Ann GIS. 2022;28(3):385-399.</li>
	<li>Bannari A et al. A review of vegetation indices. Remote Sens Rev. 1995;13(1-2):95.</li>
	<li>D&#237;az-Delgado R, Lucas R, Hurford C. The Roles of Remote Sensing in Nature Conservation: A Practical Guide and Case Studies. Springer; Cham; 2017.</li>
	<li>Zheng JY et al. Coastal wetland vegetation classification using pixel-based, object-based and deep learning methods based on RGB-UAV. Land. 2022;11(11).</li>
	<li>Horning N et al. Remote Sensing for Ecology and Conservation: A Handbook of Techniques. Oxford University Press; Oxford; 2020.</li>
	<li>Villoslada M et al. Fine scale plant community assessment in coastal meadows using UAV based multispectral data. Ecol Indic. 2020. doi:10.1016/j.ecolind.2019.105979.</li>
	<li>Burkhard B et al. Mapping and assessing ecosystem services in the EU - Lessons learned from the ESMERALDA approach of integration. One Ecosyst. 2018;3:e29153.</li>
	<li>Bhatnagar S et al. A nested drone-satellite approach to monitoring the ecological conditions of wetlands. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2021;174:151-165.</li>
	<li>Nicholson Thomas I et al. Towards a standardised monitoring of ecosystem condition: A literature review on indicators and their data sources. Ecol Indic. 2025;178:113952.</li>
	<li>Scott DB, Frail-Gauthier J, Mudie PJ. Coastal Wetlands of the World: Geology, Ecology, Distribution and Applications. Cambridge University Press; Cambridge, New York; 2014.</li>
	<li>Duarte C et al. The role of coastal plant communities for climate change mitigation and adaptation. Nat Clim Change. 2013;3:961-968.</li>
	<li>Bergamo T et al. Experimental climate change impacts on Baltic coastal wetland plant communities. 2022. doi:10.21203/rs.3.rs-1517117/v1.</li>
	<li>Perillo G et al. Coastal Wetlands: An Integrated Ecosystem Approach. Elsevier; 2018.</li>
	<li>Geary WL et al. A guide to ecosystem models and their environmental applications. Nat Ecol Evol. 2020;4(11):1459-1471.</li>
	<li>Joyce CB. Ecological consequences and restoration potential of abandoned wet grasslands. Ecol Eng. 2014;66:91-102.</li>
	<li>Joyce CB. Plant community dynamics of managed floodplain grasslands: An ordination analysis. In: Joyce CB, Wade PM, editors. European Wet Grasslands: Biodiversity, Management and Restoration. John Wiley; Chichester, New York, Weinheim; 1998. p. 173-191.</li>
	<li>R&#363;si&#326;a S, Spu&#326;&#291;is V. 1630* Boreal Baltic Coastal Meadows. In: Semi-Natural Grasslands. Latvian Nature Conservation Agency; Sigulda; 2017.</li>
	<li>White J. The population structure of vegetation. In: The Population Structure of Vegetation. Springer Netherlands; Dordrecht; 1985. p. 1-14.</li>
	<li>Neyman J. On the two different aspects of the representative method: The method of stratified sampling and the method of purposive selection. J R Stat Soc. 1934;97(4):558.</li>
	<li>Magnussen S. Calibration of a confidence interval for a classification accuracy. Open J For. 2021;11(1):14-36.</li>
	<li>Vehmaa A et al. Harmonization of Nordic coastal marsh habitat classification benefits conservation and management. Ocean Coast Manag. 2024;252:107104.</li>
	<li>Kose M et al. 20 years of Baltic Boreal coastal meadow restoration: Has it been long enough? Restor Ecol. 2020;29.</li>
	<li>Kasari-Toussaint L et al. Challenges and solutions in managing semi-natural grasslands: Insights from Estonia. Biol Conserv. 2026;313:111520.</li>
	<li>Villoslada Peci&#241;a M et al. Country-scale mapping of ecosystem services provided by semi-natural grasslands. Sci Total Environ. 2019;661:212-225.</li>
	<li>K&#246;ster T et al. The management of the coastal grasslands of Estonia. Environ Stud. 2004;10:45-54.</li>
	<li>Burnside NG et al. Use of vegetation classification and plant indicators to assess grazing abandonment in Estonian coastal wetlands. J Veg Sci. 2007;18(5):645-654.</li>
	<li>Ward RD et al. Importance of microtopography in determining plant community distribution in Baltic coastal wetlands. J Coastal Res. 2016;32(5):1062-1070.</li>
	<li>Wolff F et al. RGB vs. multispectral imagery: Mapping aapa mire plant communities with UAVs. Ecol Indic. 2023;148:110140.</li>
	<li>Dale J et al. The use of unmanned aerial vehicles to determine differences in vegetation cover: A tool for monitoring coastal wetland restoration schemes. Remote Sens. 2020;12(24):4022.</li>
	<li>Harris JM, Broussard WP, Nelson JA. Evaluating coastal wetland restoration using drones and high-resolution imagery. Estuaries Coasts. 2024;47(6):1359-1375.</li>
	<li>Maes WH. Practical guidelines for performing UAV mapping flights with snapshot sensors. Remote Sens. 2025;17(4):606.</li>
	<li>Movchan D et al. Collecting and processing drone-based remotely sensed data for use in forest recovery monitoring. J Vis Exp. 2025;(224):e68745.</li>
	<li>Yigitcanlar T et al. Machine learning and remote sensing integration for leveraging urban sustainability: A review and framework. Sustain Cities Soc. 2023;96:104653.</li>
	<li>Kvile K&#216; et al. Drone and ground-truth data collection, image annotation and machine learning: A protocol for coastal habitat mapping and classification. MethodsX. 2024;13:102935.</li>
	<li>Morgan G et al. UAS remote sensing for coastal wetland vegetation biomass estimation: A destructive vs. non-destructive sampling experiment. Remote Sens. 2025;17.</li>
	<li>Datt B. Visible/near infrared reflectance and chlorophyll content in Eucalyptus leaves. Int J Remote Sens. 1999;20(14):2741-2759.</li>
	<li>Lishawa SC et al. Mechanical harvesting effectively controls young Typha spp. invasion and unmanned aerial vehicle data enhances post-treatment monitoring. Front Plant Sci. 2017;8.</li>
	<li>Wu C, Niu Z, Gao S. The potential of the satellite derived green chlorophyll index for estimating midday light use efficiency in maize, coniferous forest and grassland. Ecol Indic. 2012;14(1):66-73.</li>
	<li>Gianelle D, Vescovo L. Determination of green herbage ratio in grasslands using spectral reflectance: Methods and ground measurements. 2007.</li>
	<li>Sripada RP et al. Aerial color infrared photography for determining early in-season nitrogen requirements in corn. Agron J. 2006;98(4):968-977.</li>
	<li>Crippen RE. Calculating the vegetation index faster. Remote Sens Environ. 1990;34(1):71-73.</li>
	<li>Gitelson AA, Kaufman YJ, Merzlyak MN. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote Sens Environ. 1996;58(3):289-298.</li>
	<li>Pinton D et al. A new algorithm for estimating ground elevation and vegetation characteristics in coastal salt marshes from high-resolution UAV-based LiDAR point clouds. Earth Surf Process Landf. 2020;45(14):3687-3701.</li>
	<li>Xing H et al. MSAVI-enhanced CASA model for estimating the carbon sink in coastal wetland area: A case study of Shandong Province. IEEE J Sel Top Appl Earth Obs Remote Sens. 2024;17:19698-19712.</li>
	<li>Haboudane D. Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture. Remote Sens Environ. 2004;90(3):337-352.</li>
	<li>Yi W et al. An enhanced monitoring method for spatio-temporal dynamics of salt marsh vegetation using Google Earth Engine. Estuar Coast Shelf Sci. 2024;298:108658.</li>
	<li>Rouse JW, Haas RH, Schell JA, Deering DW. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS [conference presentation]. Presented at: Third ERTS-1 Symposium; Washington, DC; 1974. p. 309-317. Available from: https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=1411719 [Last accessed: 11/30/2025].</li>
	<li>Huete AR. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens Environ. 1988;25(3):295-309.</li>
	<li>Paul NC et al. Optimized soil adjusted vegetation index mapping of Pune district using Google Earth Engine. Remote Sens Lett. 2025;16(7):728-736.</li>
	<li>Jordan CF. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor. Ecology. 1969;50(4):663-666.</li>
	<li>Bergamo TF et al. From UAV to PlanetScope: Upscaling fractional cover of an invasive species Rosa rugosa. J Environ Manage. 2023;336:117693.</li>
	<li>Torres-S&#225;nchez J et al. Multi-temporal mapping of the vegetation fraction in early-season wheat fields using images from UAV. Comput Electron Agric. 2014;103:104-113.</li>
	<li>Batungwanayo P, Vanclooster M, Koropitan AF. Response of seasonal vegetation dynamics to climatic constraints in northeastern Burundi. J Geosci Environ Prot. 2020;8(9):151-181.</li>
	<li>De Swaef T et al. Applying RGB- and thermal-based vegetation indices from UAVs for high-throughput field phenotyping of drought tolerance in forage grasses. Remote Sens. 2021;13(1):147.</li>
	<li>Kataoka T et al. Crop growth estimation system using machine vision [conference presentation]. Presented at: 2003 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2003); 2003. 2:b1079-b1083.</li>
	<li>Puppala H et al. Enhanced Green View Index. MethodsX. 2022;9:101824.</li>
	<li>Meyer GE, Neto JC. Verification of color vegetation indices for automated crop imaging applications. Comput Electron Agric. 2008;63(2):282-293.</li>
	<li>Woebbecke DM et al. Color indices for weed identification under various soil, residue, and lighting conditions. Trans ASAE. 1995;38(1):259-269.</li>
	<li>Guijarro M et al. Automatic segmentation of relevant textures in agricultural images. Comput Electron Agric. 2011;75(1):75-83.</li>
	<li>Sonnentag O et al. Digital repeat photography for phenological research in forest ecosystems. Agric For Meteorol. 2012;152:159-177.</li>
	<li>Louhaichi M, Borman MM, Johnson DE. Spatially located platform and aerial photography for documentation of grazing impacts on wheat. Geocarto Int. 2001;16(1):65-70.</li>
	<li>Motohka T et al. Applicability of Green-Red Vegetation Index for remote sensing of vegetation phenology. Remote Sens. 2010;2(10):2369-2387.</li>
	<li>Hunt ER et al. Evaluation of digital photography from model aircraft for remote sensing of crop biomass and nitrogen status. Precis Agric. 2005;6(4):359-378.</li>
	<li>Barr JR, Green MC, DeMaso SJ et al. Detectability and visibility biases associated with using a consumer-grade unmanned aircraft to survey nesting colonial waterbirds. J Field Ornithol. 2018;89(3):242-257.</li>
	<li>Bendig J et al. Combining UAV-based plant height from crop surface models, visible, and near infrared vegetation indices for biomass monitoring in barley. Int J Appl Earth Obs Geoinf. 2015;39:79.</li>
	<li>Tucker CJ. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sens Environ. 1979;8(2):127-150.</li>
	<li>Bock T. How to install R packages from GitHub (step-by-step guide). 2018. Available from: https://www.displayr.com/installing-r-packages-from-github/ [Last accessed: 5/7/2026].</li>
	<li>Hijmans RJ et al. Raster package in R. Version. 2013. Available from: https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/cran/web/packages/raster/raster.pdf.</li>
	<li>Mohammed M, Alsunosi R. Effect of selecting validation dataset on building random forest and decision tree models. AlQalam J Med Appl. 2022:470-478.</li>
	<li>Belgiu M, Dr&#259;gu&#355; L. Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2016;114:24-31.</li>
	<li>Bergstra J, Bengio Y. Random search for hyper-parameter optimization. J Mach Learn Res. 2012.</li>
	<li>Naidu G, Zuva T, Sibanda EM. A review of evaluation metrics in machine learning algorithms. In: Artificial Intelligence Application in Networks and Systems. Springer International Publishing; Cham; 2023. p. 15-25.</li>
	<li>Manning CD, Raghavan P, Sch&#252;tze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press; 2008.</li>
	<li>Blair DC. Information Retrieval, 2nd ed. C.J. Van Rijsbergen. London: Butterworths; 1979:208 pp. J Am Soc Inf Sci. 1979;30(6):374-375.</li>
	<li>IDB - Index DataBase. Available from: https://www.indexdatabase.de/ [Last accessed: 5/7/2026].</li>
	<li>Sun Z et al. UAVs as remote sensing platforms in plant ecology: Review of applications and challenges. J Plant Ecol. 2021;14(6):1003-1023.</li>
	<li>Mart&#237;nez Prentice R et al. Synergistic use of Sentinel-2 and UAV-derived data for plant fractional cover distribution mapping of coastal meadows with digital elevation models. Biogeosciences. 2024;21(6):1411-1431.</li>
	<li>Makumbura RK et al. A systematic review of unmanned aerial vehicles (UAVs) for coastal ecosystem monitoring. Sci Remote Sens. 2026;13:100438.</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>eBee X&nbsp;</td><td>senseFly/AgEagle</td><td>eBee X, https://www.sensefly.com/drones/ebee-x/</td><td>UAV sistemi eBee X, profesyonel sabit kanatlı haritalama drone'udur. Alternatif haritalama drone sistemi kullanılabilir</td></tr><tr><td>eMotion</td><td>senseFly/AgEagle</td><td>https://www.sensefly.com/drone-software/emotion/</td><td>Drone uçuş görevlerini planlamak ve havadan verileri yönetmek için kullanılır. eMotion Yazılımı, eBeeX drone sisteminin tamamlayıcı bir parçasıdır</td></tr><tr><td>Dış sabit sürücü</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Proje boyutuna (250 GB - 1TB) bağlı olarak çalışma alanı boyutu</td></tr><tr><td>Saha çalışması dizüstü bilgisayarı</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Alan işlemleri ve drone uçuş yönetimi için uygun, taşınabilir bir makine (eMotion özelliklerine göre: 64-bit Windows 10/11; Intel Core i5/i7 (12. Nesil+) veya AMD Ryzen 5/7 (>3.5 GHz) - Yüksek saat hızları çekirdek sayısından daha önemli; Minimum 16GB (32GB+ Şiddetle Tavsiye Edilen); Orta sınıf NVIDIA GTX/RTX (örn. RTX 3060/4060); NVMe SSD (Gerekli).</td></tr><tr><td>GNSS/RTK sistemi Trimble</td><td>Trimble Inc.&nbsp;</td><td>Model&nbsp; R10</td><td>Arazi ölçümü yazılımı ve yedek pilleri olan bir alıcıya sahiptir. Alternatif GNSS/RTK sistemleri de kullanılabilir.</td></tr><tr><td>Çim makası</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>biyomas örneklemesi (opsiyonel)</td></tr><tr><td>Pix4Dmapper&nbsp;</td><td>Pix4D</td><td>https://www.pix4d.com/product/pix4dmapper-photogrammetry-software/</td><td>Fotoğrafölçme yazılımı: Pix4Dmapper, aylık veya yıllık olarak lisans alınabilir. Bu protokolü uygulamak için alternatif bir fotoğrafölçme yazılımı kullanılabilir.</td></tr><tr><td>Bitki tanımlama rehberi</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Biyofiziksel gözlemler yapmak için kullanılır (çevrimiçi, kitap veya yerel bitki kimlik rehberleri yazdırılır)</td></tr><tr><td>QGIS</td><td>QGIS</td><td>3.44.9 Solothurn</td><td>https://qgis.org/ adresinde bulunan ücretsiz ve açık kaynaklı bir GIS yazılımı, bu protokolü uygulamak için alternatif GIS yazılımı kullanılabilir</td></tr><tr><td>1 m x 1 m  ölçme çerçevesi</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>2. aşamada alan çalışması/örnekleme için kullanılacak, yani biyofiziksel gözlemler yapmak için kendi kendine yapılabilir</td></tr><tr><td>R&nbsp;</td><td>R-Software Services</td><td>versiyon 4.2.0, https://cran.r-project.org&nbsp;</td><td>İstatistiksel hesaplama ve grafikler, veri analizi ve tahmine dayalı modelleme için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir tahmin indirme modelleme ortamıdır.</td></tr><tr><td>RStudio</td><td>R-Software Services</td><td>versiyon 2024.4.0.735, https//posit.co/download/rstudio/&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Rtools</td><td>R-Software Services</td><td>https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/</td><td>Bazı paketlerin kaynaktan derlenmesi gerekebileceği için. Kullanılan temel paketler: terra 1.5 21, sp 1.5 0, sf 1.0 15, rgdal 1.6 6, raster 3.5 15, rsample 1.3 1, MLmetrics 1.1 1 ve randomForest 4.7 1.1.</td></tr><tr><td>Terazi (pil ile çalışan, düzeyli, hassasiyet &plusmn;1 g)</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>sahada dayanıklı&nbsp;</td></tr><tr><td>Sequoia</td><td>Parrot SA</td><td>Parrot SEQUOIA+</td><td>1. aşamada kullanılacak bir Multispektral/RGB sensörüdür. RGB ve/veya multispektral sensör (birçok profesyonel drone biri veya her iki sensörü de içerir). Bu protokolü uygulamak için Parrot SEQUOIA+ (Parrot SA şirketi) kullanılır</td></tr><tr><td>Toprak nem ölçer</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>UAV hava durumu tahmin uygulaması</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Uçuşları planlamak için https://www.uavforecast.com/ kullanılır</td></tr><tr><td>WET sensör kiti</td><td>Delta T Devices</td><td>WET-UM-1.6</td><td>Toprak nem sensörü (opsiyonel)</td></tr><tr><td>İş istasyonu</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Fotoğrafölçme projelerinin ve R'de makine öğrenmesinin sorunsuz işlenmesi için gereken optimal özellikler (Pix4Dmapper yazılım gereksinimlerine göre: Windows 10/11, 64 bit; CPU dört çekirdekli veya altı çekirdekli Intel i9/Threadripper/Ryzen 9/; OpenGL 3.2 ile uyumlu GeForce GTX GPU ve 2 GB RAM; Sabit disk: SSD; Büyük projeler (14 MP'de 500 - 1000 görüntü): 32 GB RAM, 60 GB SSD Boş Alan.</td></tr></tbody></table>

dron ve yer verileri kullanarak boreal kıyı sulak alan bitki topluluklarının haritalanması ve sınıflandırılması için yarı otomatik yöntem

Semi-Automated Method for Mapping and Classifying Boreal Coastal Wetland Plant Communities using Drone and Ground Data

Dron ve Yer Verileri kullanarak Boreal Kıyı Sulak Alan Bitki Topluluklarının Haritalanması ve Sınıflandırılması için Yarı Otomatik Yöntem

Semi-automated plant community mapping bridges the gap between traditional ecological surveys and modern AI-assisted ecosystem monitoring, enabling site ...

semi-automated-method-for-mapping-classifying-boreal-coastal-wetland

Research

JoVE Journal

Environment

Çevre

Biyotrofik patojen Ustilago maydis ile mısır ve teozinte bitkileri aşılamak için iğne enjeksiyon yönteminin kullanımı açıklanmıştır.  İğne enjeksiyonu aşılama yöntemi, mantar patojeninin, patojenin eksrezi oluşumu yoluyla bitkiye girdiği bitki yaprakları arasında kontrollü bir şekilde teslimini kolaylaştırır. Bu yöntem son derece verimlidir, U. maydisile tekrarlanabilir aşılar sağlar.

Ustilago maydis'in Mısır ve Teosinte Hatlarında Patojenitesini Değerlendirmek İçin Hızlı ve Verimli Bir Yöntem

Bozulmamış ağaç floemini korumak ve gözlem için hazırlamak için bir teknik sağlıyoruz.  Eklembacaklıların, mikropların ve floem dokularında yaşayan diğer organizmaların tanıtılmasına ve gözlemlenmesine izin veren floem sandviç adı verilen bir aparat oluşturuyoruz.

Ağaç Dokuların içinde eklembacaklı ve Mikrobiyal Toplulukları incelenmesi için Tekniği

EPA Metod 1615, çevre ve içme sularındaki enterovirüsleri ve norovirüsleri konsantre etmek için elektropozitif bir filtre kullanır. Bu el yazması, Yöntem 1615 analizleri için numune toplama prosedürünü açıklamaktadır.

Enterovirus Kültür ve RT-qPCR Su Norovirüs Oluşum EPA Metot 1615 Ölçüm. Virüs Örneklerinin I. Koleksiyonu

Burada, ters transkripsiyon-kantitatif PCR kullanarak çevresel ve içme sularında enterovirüs ve norovirüsü ölçmek için bir prosedür sunuyoruz. EPA Metodu 1615'ten alınan bu standardize prosedürle yeraltı sularından ortalama virüs geri kazanımı, poliovirüs için %20 ve murin norovirüsü için %30 idi.

Enterovirüs Kültür ve RT-qPCR Su Norovirus Oluşum EPA Method 1615 Ölçümü. Bölüm III. RT-qPCR Virüs Algılama

Arıtılmış atık su ve yüzey (alıcı) suyu dahil olmak üzere su örneklerinin organik ekstraktlarında endokrin aktiviteyi taramak için bir protokol, ticari olarak temin edilebilen bölme tutuklu ("dondur ve çözdür") in vitro transaktivasyon biyotahlilleri kullanılarak uyarlanmıştır.

Su Kullanımı Endokrin Aktivitesi Tarama Piyasada satılan<em&gt; İn Vitro</em&gt; Transaktivasyon biyolojik tayinler

Kazı alanından bitki köklerinin yanı sıra endosphere, rizosferde ve toprak içine örnekleri işleme DNA ekstraksiyon ve veri analiz yöntemleri de dahil olmak üzere ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Bu kağıt bu teknikleri toprak, endosphere ve rizosferde microbiomes çalışma için kullanmak diğer laboratuvarlar sağlamak için tasarlanmıştır.

Yalıtım ve mikrobiyal topluluklarda toprak, rizosferde ve kökleri çok yıllık çim deneylerde Analizi

Bu kağıt için döngü-aracılı izotermal amplifikasyon (lamba) teknolojisini temel alan Bemisia tabaci hızlı kimlik tahlil için protokol bildirir. En az laboratuvar eğitim gerektirir ve bu nedenle, Tesis içi giriş bitki ithalat liman ve Havaalanı gibi noktalarda uygulanabilir iletişim kuralı.

Bir döngü-aracılı izotermal amplifikasyon (lamba) tahlil hızlı teşhis edilmesi için kullanılan Bemisia tabaci

Tarlada veya laboratuvarda analiz edilebilen döngü aracılı izomal amplifikasyon (LAMP) testi ile birleşen bir filtre kağıdı DNA ekstraksiyon yöntemi kullanarak su kaynaklarında Fitophthora capsici zoosporları tespit etmek için bir yöntem geliştirdik.

Loop Aracılı İzofenel Amplifikasyon Kullanarak Sulama Suyunda Fitophthora Capsici'nin Saptanması

Açık yuvarlanma yolu havuzlarında mikroalg yetiştirmek için doğal gaz santrali baca gazındaki karbondioksiti kullanmak için bir protokol tanımlanmıştır. Baca gazı enjeksiyonu bir pH sensörü ile kontrol edilir ve mikroalg büyümesi gerçek zamanlı optik yoğunluk ölçümleri ile izlenir.

Mikroalg Yetiştiriciliği için Yarı Otomatik Açık Yuvarlanma Yolu Göletleri ile Bir Enerji Santralinden Karbon Yakalama Birleştirme

Updegraff yöntemi selüloz tahmini için en yaygın kullanılan yöntemdir. Bu gösterimin temel amacı, bitki biyokütle örneklerinde selüloz içeriğinin tahmini için ayrıntılı bir Updegraff protokolü sağlamaktır.

Updegraff Yöntemi Kullanılarak Bitki Biyokütlesinin Kristal Selüloz İçeriğinin Tahmini

Estonian University of Life Sciences.  Protokol dört entegre aşamadan oluşur: İnsansız Hava Aracı (İHA) araştırması, yeraltı gerçeklik veri toplama, bitki örtüsünün endeksi hesaplaması ve kıyı sulak alan bitki topluluklarının yapay zeka destekli sınıflandırması ve haritalanması. Sonuç olarak, kıyı sulak alan habitatlarının korunması ve yönetimi için ekoloji, çevresel izleme ve karar alma süreçlerinde uygulamaları destekleyen çok katmanlı...

Dron ve Yer Verileri kullanarak Boreal Kıyı Sulak Alan Bitki Topluluklarının Haritalanması ve Sınıflandırılması için Yarı Otomatik Yöntem

Daha fazla video keşfet