Local catastrophe caused by tephra input near Přemyslovice (Moravia, Czech Republic) during the Middle Miocene

Colonization by marine organisms such as foraminifers, molluscs, bryozoans, brachiopods and red algae during the Middle Miocene (Early Badenian) transgression near Přemyslovice (Carpathian Foredeep) was initially affected by a cool water current of unclear origin. However, shortly afterwards, fallout of volcanic material caused a total termination of the biota. After this catastrophe, the biota started recolonize the area. The succeeding association, adopted to warm-water input, is characteristic of the climatic optimum during the Early Badenian and is comparable with those of other sections referred to this interval in the Carpathian Foredeep (such as Kralice nad Oslavou, Podbřežice, and Hluchov)

Záchrana‚ soustřeďování‚ uchování a využití genofondu rostlin k tvorbě kulturní krajiny včetně ohrožených a devastovaných území ČR:Uchování a využití genofondu českých odrůd květin s významnými genetickými vlastnostmi

Práce na zachování původních i současných odrůd květin je součástí programu konzervace a využití genofondu rostlin. U generativně množených rostlin jsou vzorky předávány do genové banky. U vegetativně množených druhů květin je udržováno, hodnoceno a každoročně přemnoženo 53 druhů položek. Kolekce květin množených cibulemi a hlízami obsahuje 1143 položek. Zpráva obsahuje postup řešení a výsledky

Výzkum a inovace šlechtitelských postupů u okrasných rostlin a tvorba výchozího šlechtitelského materiálu:Novošlechtění okrasných dřevin rodů z aspektu jejich zvýšené odolnosti k biotickým a abiotickým činitelům. Inovace sortimentu květin vegetativně množených. Inovace sortimentu květin generativně množených. Inovace sortimentu květin cibulnatých a hlíznatých.

Cílem projektu bylo získat nové odrůdy s dobrou zimovzdorností a s rezistencí proti běžným chorobám s vhodným habitem rostliny a s odpovídajícími estetickými vlastnostmi u rodů Weigela, Potentilla a Rhododendron. Další části zprávy popisují výsledky šlechtění rodů Chrysanthenum x grandiflorum, Impatiens, Petunia, Pelargonium x hortorum, Primula vulgaris, Primula x polyantha, Dahlia, Gladiolus a Tulipa

Výzkum a inovace šlechtitelských postupů u okrasných rostlin a tvorba výchozího šlechtitelského materiálu:Novošlechtění okrasných dřevin z aspektu jejich zvýšené odolnosti k biotickým a abiotickým činitelům. Inovace sortimentu květin a) vegetativně množených, b) generativně množených, c) cibulnatých a hlíznatých

Cílem projektu bylo získat nové odrůdy s dobrou zimovzdorností a s rezistencí proti běžným chorobám s vhodným habitem rostliny a s odpovídajícími estetickými vlastnostmi u rodů Weigela, Potentilla a Rhododendron. Další části zprávy popisují výsledky šlechtění rodů Chrysanthenum x grandiflorum, Impatiens, Petunia, Pelargonium x hortorum, Primula vulgaris, Primula x polyantha, Dahlia, Gladiolus a Tulipa

Analysis of hybrid classification approach to differentiate dense and non-dense grass regions

Vegetation classification from satellite and aerial images is a common research area for fire risk assessment and environmental surveys for decades. Recently classification from video data obtained by vehicle mounted video in outdoor environments is receiving considerable attention due to the large number of real-world applications. However this is a very challenging task and requires novel research techniques. This paper presents an analysis of hybrid classification approach to distinguish vegetation in particularly the type of roadside grasses from videos recorded by the Queensland transport and main roads. The proposed framework can distinguish dense and non-dense grass regions from roadside video data. While most of the recent works focuses on infrared images, proposed approach uses image texture feature for vegetation region classification. Analysis of hybrid approach using texture feature and multiple classifiers is the main contribution of this research work. The classifiers include: Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN), k-Nearest Neighbor (k-NN), AdaBoost and Naïve Bayes. The different images were created from video data containing roadside vegetation in various conditions for training and testing purposes. The hybrid classification approach has been analysed on roadside data obtained and results are discussed