乡村振兴战略背景下关于产业兴旺问题的分析

现阶段处于乡村振兴发展战略之下，乡村的各类产业受到较为广泛的关注。唯有保障乡村的各项产业可以较好发展，才可以在较大程度上将乡村经济带动。但，乡村产业因为各类因素，导致产业不够兴旺，导致乡村经济发展不佳。基于此，本文将主要分析乡村振兴战略背景下关于产业兴旺的关键性、现存问题以及促使产业兴旺的对策，希望对有关人员有所帮助。     

基于自然保护地体系的国家森林步道安徽段总体规划编制初探

该文介绍了国家森林步道安徽段的基本情况,并就自然保护地体系建设下国家森林步道安徽段总体规划编制工作进行了探讨,以期为国家森林步道总体规划编制和建设发展提供思路.     

山东省甜樱桃产业发展重点

山东是中国最早栽培甜樱桃(大樱桃)的地区之一,也是截至目前栽培面积最大、产量最多的省份。甜樱桃作为种植业中的高效作物,近年来得到快速发展,成为山东省特色优势产业,在助推乡村振兴、增加主产区农民收入等方面发挥着越来越重要的作用。做好产业规划,出台发展政策。坚持专业引导、合理布局,制定全省大樱桃产业发展规划,确保山东甜樱桃产业在全国的领先地位。立项实施大樱桃专项重点工程,鼓励主产区将甜樱桃纳入省高效特色农业发展平台项目支持范围,建立规范的苗木繁育技术体系,推广现代栽培模式和标准化生产技术,重点支持基础设施及水肥一体化、物联网应用、质量追溯、果园防灾减灾等配套建设。     

发展绿色体验经济 优化高原森林康养产业

近年来,我国逐渐意识到环境保护的重要性,并且要求各行各业发展绿色经济,减少环境污染。在我国倡导环保理念的形势下,多个绿色经济产业得到进一步发展。高原森林康养产业是一种新兴行业,将森林资源、医疗资源与旅游资源进行整合,为人们提供优质康养服务。该产业具有良好的经济、生态和社会价值,有利于我国生态文明建设的发展。本文先介绍森林康养产业的发展现状,再介绍该产业的发展价值,最后提出产业的发展意见。     

资讯

广州从化新开花谷搭建花卉产业“上云”新轨道8月8日,以“绚丽新开盛夏绽放”为主题的新开花谷花卉交易平台启动仪式暨花卉信息港、青年创业计划启动活动在广州从化举办。活动进一步聚集万花园、岭南花卉市场等从化花卉产业资源,发挥新开花谷平台优势、助力产业“上云”。活动当天,新开花谷启用花卉交易平台及花园中心、花卉信息港等线下配套,“新开花谷青年创业计划”和首期直播培训公开课同步启动(新华网)。     

浅谈西宁市森林乡镇和森林村庄发展对策

森林乡镇和森林村庄的建设是顺应“乡村振兴战略”的需要,是继续开展“美丽乡村”建设是巩固提升国家森林城市建设成果的需要,本文通过分析西宁市所辖县域内森林城镇和森林乡村创建指标体系现状,找出问题,并提出解决的对策,为建设森林城镇和绿色示范乡村提供参考。     

森林抚育经营技术发展方向与完善措施

为了推动我国经济的可持续发展,国家越来越注重生态文明建设,其中森林作为生态环境的重要组成部分,加强森林抚育工作就成为了重中之重,针对森林进行抚育经营不仅可以保护整体生态环境,促进可持续事业的发展,还可以提高林业经济整体水平。目前,我国森林资源有限,森林抚育经营技术也存在较多问题,如在管理体系、森林抚育经营技术、环保意识以及物种多样性上都存在不足。为了提高我国森林抚育经营水平,本文就森林抚育存在的问题,森林抚育技术的原则、发展方向以及完善措施进行进深度思考。     

生态文明建设中实施森林培育的重要性

本文研究目的是通过森林培育来促进生态文明建设的发展,经济的快速发展,人民生活水平的不断提高。采取对澜沧县森林培育的现状和澜沧县森林培育的相关数据进行分析,并开展实地调查的措施。结果表明在促进生态文明建设中,森林培育是不可或缺的一环,是满足人们对美好生活的向往的重要标准之一,突出了森林培育在生态文明建设中的重要性,为促进生态文明建设提供一个具体的施行方法。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。