Фото гербарий из листьев: Гербарий из листьев — фото и картинки: 48 штук

Как сделать гербарий своими руками

Помните, как в детстве мы мастерили коллекцию, бережно сохраняя увядшие растения под листами кальки в альбомах с названием «Мой гербарий»? Сейчас современные дети уже не занимаются такой «ерундой»… А между тем это увлечение очень самобытно и познавательно. Как сделать гербарий своими руками, знают многие. А знаете ли вы, что существуют гербарии-рекордсмены? Интересные факты и новые идеи для творчества в этом материале.

Само слово «гербарий» происходит от латинского «herba» — «трава». Но выбор экземпляров для гербария гораздо шире: при желании можно собрать целую коллекцию растений определенного рода, или ареала обитания, декоративных, или диких. Первый гербарий своими руками сделал ботаник и врач Лука Гини, родом из Италии. В XVI веке он соорудил коллекцию засушенных растений, многие из которых были посажены в Пизанском ботаническом саду.

Изначально составление гербариев носило исключительно научную основу и являлось прерогативой ботаников из разных стран.

Каждому такому труду присваивался номер, он зачислялся в реестр гербариев (а такой существует!), а затем помещался на хранение в специально отведенном для этой цели месте – научном, или историческом учреждении. Так, по данным на 2013 год в международной базе числится 3293 гербария из 168 разных стран, а количество образцов в них (только представьте масштабы!) зашкаливает за 300 млн.!

Настоящий гигант в числе гербариев находится в Париже, хранится он в Национальном музее естественной истории и содержит 8 млн. листов. В нашей стране самым крупным представителем является гербарий, хранящийся, как и полагается, в Ботаническом институте им. Комарова, в Петербурге. Он лишь немного отстал от западного «коллеги» и насчитывает 7,16 млн. листов.

Существует теория, согласно которой возможность сохранить растение после увядания в почти первозданном виде обнаружила одна дама, которая бережно хранила подаренный кавалером цветок между страницами книги. Романтично, правда?

Цветок засохший, бездыханный,
Забытый в книге вижу я;
И вот уже мечтою странной
Душа наполнилась моя:
Где цвёл, когда, какой весною?
И долго ль цвёл, и сорван кем,
Чужой, знакомой ли рукою?
И положён сюда зачем?
На память нежного ль свиданья,
Или разлуки роковой,
Иль одинокого гулянья
В тиши полей, в тени лесной?
И жив ли тот, и та жива ли?
И нынче где их уголок?
Или уже они увяли,
Как сей неведомый цветок?
1828 г. А.С. Пушкин.

Другие Стихи о цветах.

Однако культура сохранения сухих растений постепенно приобрела форму увлечения, а наука гербаризации обрела целый ряд правил и техник. О том, как сделать гербарий, повествуют основы гербарного дела, описанные в книге «Философия ботаники», изданной ботаником Карлом Линнеем. Об этом расскажет сайт flowery-blog.ru.

  • Во-первых, растения нельзя собирать после дождя, они должны быть сухими. Так их будет проще сохранить!
  • Во-вторых, срезать растение необходимо максимально осторожно, чтобы все части были как можно целее: ведь чем целее образец, тем ценнее гербарий.
  • В-третьих, собирать цветы лучше всего в период их наибольшей декоративности: нет смысла затевать сбор отцветших растений.
  • В-четвертых, перед сушкой необходимо расправить все части растения. При этом цветки должны смотреть наружу, а листики следует расположить наружу как лицевой стороной, так и оборотной.

Внимание!
Не стоит собирать цветы, являющиеся исчезающими и редкими видами. Ведь цель гербаризации – дать представление о растениях, а вовсе не истребить их! К примеру, в России к числу таких растений относятся: родиола розовая, лилия-саранка, пион тонколистный, анемонаструм пермский, желтая кувшинка, колокольчик доломитовый, пальчатокоренник пятнистый, дикий желтый ирис, пузатка, венерин башмачок, красоднев желтый, кандык сибирский, фиалка надрезанная, а также ландыши и подснежники.

Стандартный, проверенный веками, метод сушки – это пресс из стопки книг. При этом растение помещают между чистыми белыми листами бумаги, обязательно на твердой поверхности. Хорошо, если листов будет несколько с двух сторон. Периодически бумагу необходимо менять, проверяя, осталась ли она сухой, ведь некоторые цветы выделяют эфирные масла. По окончании процесса сушки цветок осторожно снимают с листа при помощи пинцета и приклеивают в альбом, используя прозрачный клей.



Кстати, в этом и заключается «фишка» гербария: высушенные  на воздухе растения приобретают неровные края и начинают крошиться, тогда, как высушенные между листами под прессом сохраняют первозданную красоту.

На заметку
Длительность сушки зависит от растения. Обычно лиственные экземпляры высыхают полностью за неделю, а суккулентам для просушки требуется около 14 дней. Высушенные растения боятся влажности, это нужно учитывать при хранении их, особенно, вне альбома.

Еще один, более современный и оперативный метод подразумевает использование утюга. Слегка подсушенное под прессом растение, помещенное между листами бумаги, досушивают теплым (не горячим!) утюгом, не проглаживая, а осторожно прижимая на 10-15 секунд несколько раз. Нажим должен быть умеренным и равномерным. И все же, при такой методике некоторые цветы утрачивают свой оттенок.

Кстати, структура и форма альбома в научной среде строго регламентирована, чего не скажешь о любительских начинаниях. Альбом может быть абсолютно любым: современным, или винтажным, декорированным, или строгим. Конечно, сейчас такое увлечение потеряло былую популярность… За счет широкого доступа к информации мы можем увидеть любое растение на картинке монитора! Но Карл Линней считал, что никакая картинка не сравнится с реальным образцом, собранным своими руками.

Кстати, засушенные таким образом растения могут послужить материалом не только для гербария. Гербарий из цветов и гербарий из листьев может стать основой  для совместного творчества с ребенком и создания забавных композиций.


Из растений можно создать объемную картину! Для этого во время прогулки в парке можно заготовить колоски, цветки, листики разного размера, травинки и всевозможные семена. Проявив чуточку фантазии реально превратить, к примеру, отцветшие дачные растения, в настоящий осенний шедевр. В качестве основы для будущей картины подойдет холст, ткань, или просто картон.



Сухие цветы можно поместить между двумя стеклышками, получив небычайно воздушную композицию.



Кроме того, из сухих цветов можно смастерить открытку ручной работы, закладку для книги, или украсить семейный фотоальбом в технике скрапбукинга. Сухие цветки часто используют в мастерстве декупажа, дополняя кружевом, живописью и аппликацией. Результатом творчества становятся уникальные предметы интерьера, подносы, или посуда. Особенно изящно выглядят сухие лепестки и листья в воске. Почему бы не попробовать? Воздушные панно из сухоцветов.



Последним писком рукодельной моды считаются сухоцветы, застывшие в эпоксидной смоле. Так, формочки с сухими цветами наполняют смолой. Получаются изумительные украшения, мыльницы и вазочки.



Теперь и Вы знаете, как сделать гербарий своими руками. Вдохновляйтесь и делитесь своими творениями с сайтом.

Поддержите наш сайт, поделитесь ссылкой в соцсетях. Спасибо!

Раз в месяц мы отправляем дайджест с самыми популярными статьями.

✿ ПОДАРОК ✿

Каждому подписчику: книга

«Уроки садового дизайна».

 

Ваш email:*

 Предоставлено SendPulse

Красочные Гербарий Из Осенних Листьев Красоты Стоковые Фотографии

Недавний:

цветок справочная информация медицинские дом

Close-up foliagé группы объектов белый зеленый цвет вариация средний группы объектов природа завод осень расположение шаблон херб сезон текстурированная жёлтый вена листа гербарий дуб лист дерево рябина фундук ежевика красный

Похожие изображения с iStock | Сохранить сейчас

Похожие бесплатные фотографии

детство джинсовый волнение

Цвета

помещении художник сделать более серии

Цвета

акварельные краски искусство пластик

Цвета

живопись маслом коричневый аннотация

Цвета

холст аннотация картины

Цвета

Image Focus Technique разноцветные цвета

Цвета

карандаш отражение Close-up

Цвета

Make-up женщины салон красоты

Цвета

завязь рассада apple ядро

Цвета.
..

шаблон Close-up на открытом воздухе

Цвета

Похожие изображения с iStock | Сохранить сейчас

Выберите Язык

English (US) Deutsch Español Français Italiano 日本語 한국어 Nederlands Polski Português Português (Brasil) Русский Svenska Türkçe 中文(简体) 中文(繁体)

Сообщить об ошибке

×

Гербарий Картинки | Скачать бесплатные картинки на Unsplash

Herbarium Pictures | Скачать Free Images на Unsplash
  • ФотоФотографии 85
  • Стопка фотографийКоллекции 236
  • Группа людейПользователи 3

цветок

цветок

польша 9001 1

природа

животное

фотография

ботаника

логотип Unsplash

Unsplash+

В сотрудничестве с Getty Images

Unsplash+

Разблокировать

vaseverticallifestyles

Лукас Джордж Вендт

FloraVisual Pictures

–––– –––– –––– – –––– – –––– –– –– –––– – – – – ––– –– –––– – –.

Руслан Бардаш

Цветы фотографииHd картинкиМаки

Виктория Струковская

Hd серые фоткиЛистья ФоныВетки

Виктория Струковская

Коричневый фонФон высокого разрешения фотокоробка

90 024 Ольга Найда

человекЛюди фотоодежда

Логотип Unsplash

Unsplash+

В сотрудничестве с Getty Images

Unsplash+

Разблокировать

заводно людикерамика

Marek Piwnicki

ПольшаHd желтые обои Изображения птиц

pure julia

Книжные изображения и фотогербарий в темной книге

Marek Piwnicki

Природа фотографииHd оранжевые фоткиHd арт обои

Катерина Иванова

травыцветыботаники

Marek Piwnicki

ПольшаHd синие обоиHd зеленые обои

Логотип Unsplash

Unsplash+

В сотрудничестве с Getty Images Marek Piwnicki

Hq фон фото hd фиолетовый обоиграфика

Lucas George Wendt

каталогсухой растениярассеченные

Marek Piwnicki

хрустальмебельстолешница

Marek Piwnicki

Трава фоныHd черные обоилепесток

Катерина Иванова

macrodryflowerAnimals images & images

Логотип Unsplash

Unsplash+

В сотрудничестве с Getty Images

Unsplash+

Разблокировать

dryproteaold

Marek Piwnicki

apiaceaelampallium

vaseverticallifestyles

Hd серый фоткиЛистья фоныВетка

человекЛюди фото и картинкиодежда

польшаЖелтый hd картинкиПтицы фото

Природа фотографииHd оранжевый фоткиHd арт обои

польшаHD синие картинкиHd зеленые обои

каталогсухие растениярассеченные

Трава фоныHd черные обоилепесток

сухойпротеастарый

Apiaceaelampallium

–––– –––– –––– – –––– – –––– –– – –– –––– – – –– ––– –– –––– – –.

флораВизуальные картинки

Цветы фотографииHd картинкиМаки

Коричневый фонHq фон фотоКоробка

растениебез людейкерамика

Книжные изображения и фотогербарий в книгетемная книга

травыцветыботаника

человеческие конечностирукакрупный план

Hq фоновые изображенияHd фиолетовые обоиграфика

хрустальмебельстолешница

Похожие коллекции 9017 1

Гербарий

159 фотографий · Куратор Марек Пивницкий

гербарий

35 фото · Куратор Эмма МакГрори

Гербарий

9 фото · Куратор Витор Манзочи

macrodryflowerAnimals images & images

вазавертикальстили жизни

растениебез людейкерамика

Природа фотографииHD оранжевые фоткиHd арт обои

польшаHD синие картинкиHd зеленые обои

хрустальмебельстолешница

сухойпротеастарый

флораВизуальные картинки

Серый Hd фоткиЛистья фоныВетки

Коричневый фонHq фон фотокоробка

польшаHd желтый фоткиПтицы фото

травыцветыботаника

каталогсухие растения рассеченные

macrodryflowerЖивотные изображения и рисунки

–––– –––– –––– – –––– ––––– –– –– –––– – – –– ––– –– –– –– – –.

Цветок фотографииHd картинкимаки

человекЛюди изображения и картинкиодежда

Книга картинки и фотогербарий в книгетемная книга

конечность человекарукакрупный план

Похожие коллекции

Гербарий

159 фото · Куратор Марек Пивницкий

гербарий

35 фото · Куратор: Эмма МакГрори

Гербарий

9 фото · Куратор Vitor Manzochi

Hq фоновые изображенияHd фиолетовые обои графика

Трава фоныHd черные обоилепесток

apiaceaelampallium

Просмотр премиум-изображений на iStock | Скидка 20% на iStock

Логотип Unsplash

Сделайте что-то потрясающее

Автоматическое извлечение фенотипических признаков листьев отдельных неповрежденных листьев гербария из изображений образцов гербария с использованием семантической сегментации на основе глубокого обучения

. 2021 2 июля; 21 (13): 4549.

дои: 10. 3390/s21134549.

Бурхан Рашид Хусейн 1 , Овайс Ахмед Малик 1 , Ви-Хонг Онг 1 , Йохан Виллем Фредерик Слик 2

Принадлежности

  • 1 Цифровые науки, Факультет естественных наук, Университет Брунея-Даруссалама, Тунгку Линк, Гадонг BE1410, Бруней.
  • 2 Департамент наук об окружающей среде, Факультет естественных наук, Университет Брунея-Даруссалама, Тунгку Линк, Гадонг BE1410, Бруней.
  • PMID: 34283110
  • PMCID: PMC8271859
  • DOI: 10. 3390/с21134549

Бесплатная статья ЧВК

Бурхан Рашид Хусейн и др. Датчики (Базель). .

Бесплатная статья ЧВК

. 2021 2 июля; 21 (13): 4549.

дои: 10.3390/s21134549.

Авторы

Бурхан Рашид Хусейн 1 , Овайс Ахмед Малик 1 , Ви-Хонг Онг 1 , Йохан Виллем Фредерик Слик 2

Принадлежности

  • 1 Цифровые науки, Факультет естественных наук, Университет Брунея-Даруссалама, Тунгку Линк, Гадонг BE1410, Бруней.
  • 2 Департамент наук об окружающей среде, Факультет естественных наук, Университет Брунея-Даруссалама, Тунгку Линк, Гадонг BE1410, Бруней.
  • PMID: 34283110
  • PMCID: PMC8271859
  • DOI: 10.3390/s21134549

Абстрактный

С ростом усилий по оцифровке коллекций гербариев по всему миру в репозиториях наборов данных, таких как iDigBio и GBIF, теперь есть сотни тысяч изображений гербарных листов, готовых к исследованию. Хотя это служит новым источником данных о листьях растений, у наборов данных гербария есть неотъемлемая проблема работы с листами, содержащими другие объекты, не относящиеся к растениям, такие как цветовые диаграммы, штрих-коды и этикетки. Даже для самой части растения существует комбинация различных перекрывающихся, поврежденных и неповрежденных отдельных листьев вместе с другими органами растения, такими как стебли и плоды, что усложняет выделение и анализ признаков листьев. Сосредоточив внимание на сегментации и извлечении признаков на отдельных неповрежденных листьях гербария, в этом исследовании предлагается конвейер, состоящий из модели семантической сегментации с глубоким обучением (DeepLabv3+), анализа связанных компонентов и однолистного классификатора, обученного на бинарных изображениях, для автоматизации извлечения неповрежденных особей. лист с фенотипическими признаками. Предложенный метод позволил получить более высокий балл F1 как для собственного набора данных (96%) и на общедоступном наборе данных гербария (93%) по сравнению с подходами на основе обнаружения объектов, включая Faster R-CNN и YOLOv5. Кроме того, при использовании предложенного подхода фенотипические измерения, полученные из сегментированных отдельных листьев, были ближе к реальным измерениям, что свидетельствует о важности процесса сегментации при обработке фонового шума. По сравнению с подходами, основанными на обнаружении объектов, предложенный метод показал многообещающее направление к автономному инструменту для извлечения отдельных листьев вместе с данными об их признаках непосредственно из изображений гербарных образцов.

Ключевые слова: анализ связанных компонентов; глубокое обучение; набор данных листьев гербария; экстракция листьев; размеры листьев; обнаружение объекта; фенотипические особенности; идентификация видов растений; семантическая сегментация.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Цифры

Рисунок 1

Графическое представление…

Рисунок 1

Графическое изображение процесса экстракции одного листа. На первом этапе…

Рисунок 1

Графическое представление процесса экстракции одного листа. На первом этапе изображение гербария проходит через обученную модель семантической сегментации с глубоким обучением. Сгенерированная маска затем улучшается с помощью различных методов предварительной обработки изображения перед передачей изображения в подключенный компонент для извлечения всех потенциальных листьев. Обученный классификатор глубокого обучения, основанный на бинарном изображении, затем используется в качестве фильтра для фильтрации отдельных листьев от остальных обнаруженных потенциальных листьев. Наконец, фенотипические измерения затем извлекаются из отфильтрованных отдельных неповрежденных листьев.

Рисунок 2

Принципиальная схема…

Рисунок 2

Схематическая диаграмма полностью сверточной нейронной сети для семантической сегментации. В…

фигура 2

Схематическая диаграмма полностью сверточной нейронной сети для семантической сегментации. Сеть состоит из части кодировщика, где модель извлекает потенциально полезные функции, и части декодера, которая повышает дискретизацию извлеченной карты характеристик для получения окончательных результатов сегментации.

Рисунок 3

Образец изображений гербария…

Рисунок 3

Образец изображений гербария ( верхний ряд ) и соответствующая им аннотация (…

Рисунок 3

Образец изображений гербария ( верхний ряд ) и соответствующая им аннотация ( , нижний ряд ), используемый для обучения модели сегментации из набора данных UBDH. Этот набор данных состоял из 500 гербарных изображений вместе с их аннотацией истинности для обучающей модели сегментации.

Рисунок 4

Отрицательные образцы, извлеченные вручную из…

Рисунок 4

Отрицательные образцы, извлеченные вручную из результатов модели сегментации для обучения однолистного…

Рисунок 4

Отрицательные образцы, извлеченные вручную из результатов модели сегментации для обучения однолистового классификатора. Набор данных состоял из 881 интактного листа в качестве положительных обучающих образцов и 1015 отрицательных образцов.

Рисунок 5

Этап постобработки маски, ( a…

Рисунок 5

Этап постобработки маски, ( a ) исходное изображение, ( b ) сгенерированная маска…

Рисунок 5

Этап постобработки маски, ( a ) исходное изображение, ( b ) сгенерированная маска из модели сегментации, ( c ) изображение b после установления порога, ( d ) новое изображение после операции маскирования между изображением a и c, ( e ) новая сгенерированная маска для передачи в фазу 2.

Рисунок 6

Этапы предварительной обработки для обучения…

Рисунок 6

Этапы предварительной обработки для обучения однолистового классификатора. Для каждой обучающей выборки изображение…

Рисунок 6

Этапы предварительной обработки для обучения однолистового классификатора. Для каждой обучающей выборки изображение преобразуется в оттенки серого и бинаризируется с использованием алгоритма Оцу. Наконец, применяется операция заливки, чтобы заполнить отсутствующий пиксель внутри бинарного листа.

Рисунок 7

Подход на основе обнаружения объектов для одиночного…

Рисунок 7

Подход на основе обнаружения объектов для извлечения отдельных листьев и признаков. Та же установка была…

Рисунок 7

Подход, основанный на обнаружении объектов, для извлечения отдельных листьев и признаков. Была использована та же установка, что и в предлагаемом методе, за исключением того, что процесс сегментации был заменен подходом обнаружения объектов.

Рисунок 8

Матрица путаницы для одностворчатого…

Рисунок 8

Матрица путаницы для однолистового классификатора на отдельном тестовом наборе. Тест…

Рисунок 8

Матрица путаницы для однолистового классификатора на отдельном тестовом наборе. Тестовый набор состоял из 264 отдельных интактных листьев (положительные образцы) и 305 отдельных неповрежденных листьев (отрицательные образцы).

Рисунок 9

Образцы из UBDH и…

Рисунок 9

Образцы из наборов данных оценки UBDH и HCD ( верхняя строка ) вместе…

Рисунок 9

Выборки из наборов данных оценки UBDH и HCD ( верхняя строка ) вместе с предсказанной маской сегментации с использованием предложенного метода ( средний ряд ). В нижнем ряду представлены неповрежденные отдельные листья, которые удалось извлечь предлагаемым методом. Первые три столбца представляют оценочные образцы из UBDH (состоящие из 54 образцов изображений), а последние три столбца представляют оценочные образцы из HCD (состоящие из 90 образцов изображений).

Рисунок 10

Сравнение точности, полноты и…

Рисунок 10

Сравнение точности, отзыва и оценки F1 между подходами на отдельном…

Рисунок 10

Сравнение точности, полноты и оценки F1 между подходами в отдельном наборе тестов. Набор данных UBDH состоял из 54 изображений с 190 отдельными неповрежденными листьями. Набор данных HCD состоял из 90 изображений с 260 отдельными листьями.

Рисунок 11

Образцы целых листьев, извлеченных…

Рисунок 11

Образцы целых листьев, извлеченные и использованные для выделения признаков. Первая строка представляет…

Рисунок 11

Образцы интактных листьев, извлеченные и использованные для выделения признаков. В первой строке представлены исходные листья, сегментированные вручную; второй ряд состоит из листьев, извлеченных предлагаемым способом; третья строка представляет листья, извлеченные на основе модели Faster R-CNN; и последняя строка представляет собой листья, извлеченные при использовании модели YOLOv5s. Первые три столбца для подходов, основанных на обнаружении объектов, показали некоторые артефакты, возникающие при использовании подходов, основанных на обнаружении объектов, в отличие от сегментации. Последние три столбца показали несколько случаев сбоя даже для модели сегментации с небольшими артефактами на границе листьев и отсутствующей вершиной листа.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

  • Полный набор данных о размерах листьев для семи видов растений из оцифрованных изображений гербарных образцов, охватывающих более двух столетий.

    Kommineni VK, Tautenhahn S, Baddam P, Gaikwad J, Wieczorek B, Triki A, Kattge J. Комминени В.К. и др. Biodivers Data J. 2021 13 июля; 9:e69806. дои: 10.3897/BDJ.9.e69806. Электронная коллекция 2021. Данные биодайверов J. 2021. PMID: 34316273 Бесплатная статья ЧВК.

  • Углубляясь в автоматическую идентификацию образцов Гербария.

    Карранса-Рохас Дж., Гоо Х., Бонне П., Мата-Монтеро Э., Джоли А. Карранса-Рохас Дж. и соавт. БМС Эвол Биол. 2017 11 августа; 17 (1): 181. doi: 10.1186/s12862-017-1014-z. БМС Эвол Биол. 2017. PMID: 28797242 Бесплатная статья ЧВК.

  • GinJinn: конвейер обнаружения объектов для автоматического извлечения признаков из гербарных образцов.

    Отт Т., Палм К., Фогт Р., Оберприлер К. Отт Т. и др. заявл. завод науч. 26 июня 2020 г.; 8(6):e11351. doi: 10.1002/aps3.11351. электронная коллекция 2020 июнь. заявл. завод науч. 2020. PMID: 32626606 Бесплатная статья ЧВК.

  • Применение компьютерного зрения к гербарным образцам немецких деревьев: проверка будущей полезности миллионов изображений гербарных образцов для автоматической идентификации.

    Унгер Дж., Мерхоф Д., Реннер С. Унгер Дж. и соавт. БМС Эвол Биол. 2016 16 ноября; 16 (1): 248. doi: 10.1186/s12862-016-0827-5. БМС Эвол Биол. 2016. PMID: 27852219 Бесплатная статья ЧВК.

  • Автоматическая сегментация нескольких органов на трехмерных КТ-изображениях с использованием подходов глубокого обучения.

    Чжоу С. Чжоу С. Adv Exp Med Biol. 2020;1213:135-147. doi: 10.1007/978-3-030-33128-3_9. Adv Exp Med Biol. 2020. PMID: 32030668 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Полуавтоматическое обучение для семантической сегментации изображений с плотными паттернами.

    Наджафян К., Ганбари А., Сабет Киш М., Эрамиан М., Ширдел Г.Х., Ставнесс И., Джин Л., Малеки Ф. Наджафян К. и др. Феномика растений. 2023;5:0025. doi: 10.34133/plantphenomics.0025. Epub 2023 24 февраля. Феномика растений. 2023. PMID: 36930764 Бесплатная статья ЧВК.

Рекомендации

    1. Беббер Д.П., Карин М.А., Вуд Дж.Р.И., Уортли А.Х., Харрис Д.Дж., Пранс Г.Т., Дэвидс Г., Пейдж Дж., Пеннингтон Т.Д., Робсон Н.К.Б. и др. Гербарии являются важным рубежом для открытия видов. проц. Натл. акад. науч. США. 2010;107:22169–22171. doi: 10.1073/pnas.1011841108. — DOI — ЧВК — пабмед
    1. Уиллис К. Г., Эллвуд Э.Р., Примак Р.Б., Дэвис К.С., Пирсон К.Д., Галлинат А.С., Йост Дж.М., Нельсон Г., Мазер С.Дж., Россингтон Н.Л. и др. Старые растения, новые приемы: фенологические исследования с использованием гербарных образцов. Тенденции Экол. Эвол. 2017; 32: 531–546. doi: 10.1016/j.tree.2017.03.015. — DOI — пабмед
    1. Мейнеке Э.К., Дэвис К.С., Дэвис Т.Дж. Нереализованный потенциал гербариев для биологии глобальных изменений. Экол. моногр. 2018; 88: 505–525. doi: 10.1002/ecm.1307. — DOI
    1. Томашевский Д. , Гуржковска А. Форма свежего и сушеного листа одинакова? ПЛОС ОДИН. 2016;11:e0153071. doi: 10.1371/journal.pone.0153071. — DOI — ЧВК — пабмед
    1. Хусейн Б.Р., Малик О.А., Онг В.-Х.Х., Слик Дж.В.Ф. Вычислительные науки и технологии, Материалы 6-го ICCST 2019, Кота-Кинабалу, Малайзия, 29–30 августа 2019 г. Springer; Берлин/Гейдельберг, Германия: 2020. Автоматизированная классификация данных о видах тропических растений на основе методов машинного обучения и измерений характеристик листьев; стр.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *