Journal of Agriculture and Forestry（农业与林业）
ISSN Online: 2996-1955 | 期刊DOI: 10.57237/j.jaf |开放获取期刊|季刊
Journal of Agriculture and Forestry ( 农业与林业 ) 是一本关注农业和林业最新进展和相关技术研究的国际学术期刊。本刊采用开放获取（Open Access）模式，经过专业严格的同行评审，致力于发表农业发展的自然规律、森林环境资源的保护、开发与利用、森林植物等相关领域的原创研究论文。旨在反映农业与林业前沿进展及水平，推进学科专业化进程，为国内外的专家、学者、科研人员提供一个良好的传播、分享和交流的平台。Journal of Agriculture and Forestry ( 农业与林业 ) 欢迎相关领域内的原创文章、最新评论文章和案例研究在该期刊上发表。
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2025年3月，第4卷，第1期
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页码：1-12
录用日期：2024-11-27
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出版日期：2025-01-02
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飞龙掌血（Toddalia asiatica）具有诸多价值，随着近年来对其开发利用的加强，野生资源正日趋减少。本文基于广泛的标本记录，利用优化后的MaxEnt生态模型对飞龙掌血的潜在适生区分布进行预测，了解飞龙掌血在中国潜在适生区及在不同气候情景下适生区的变化，为其物种保护、资源调查及引种栽培提供理论参考。结果表明，在当前气候情境下，飞龙掌血在中国的中高适生区主要集中在华南地区、西南地区东南部、华中地区西部和华东地区南部等热带亚热带季风气候区；在未来气候情景下，其适生区随气候变暖有向西南方向迁移的趋势，且呈现出破碎化态势；与当前气候情景相比，飞龙掌血总适生区面积均呈减少态势，但在SSPs126和SSPs245情景下其高适生区面积有少许增加，出现该现象可能与碳排放增加而引起的全球气候变暖有关；... 展开更多 -
页码：13-19
录用日期：2025-03-04
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出版日期：2025-04-17
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本研究旨在探讨人工智能技术在湿地鸟类监测中的应用，以提高监测效率和准确性。研究结合现代通信网络、人工智能等高新技术，构建覆盖关键生态系统的天空地一体化监测网络。通过在湖北沉湖湿地部署高清摄像头、声音传感器和无人机等设备，实现对鸟类活动的实时视频监控和声音数据采集。利用深度学习算法对视频流和声音信号进行分析，自动识别鸟类的种类和行为模式。研究选择了11种鸟类作为监测对象，通过无人机采集了大量影像数据，并使用YOLOv8和PP-HGNET算法进行鸟类识别和分类。结果表明，AI监测系统在鸟类识别精度上达到了87.7%的均值平均精度，能够为鸟类动态监测、疫源疫病监测、保护研究等提供可靠的数据支撑。此外，AI技术还能监测湿地环境指标，为生态保护提供科学依据。研究证明，AI技术在湿地鸟类监测中具有广阔的... 展开更多
