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[目的]筛选适合兰州地区生长的优良草坪草品种。[方法]对22种草坪草在兰州地区进行综合质量评定。[结果]多年生黑麦草中的PREMIER(7.10)和BARCRED(6.85)、高羊茅中的BARLEXAS(7.05)和PHOENIX(6.70)、紫羊茅中的BARCROWN(7.30)和BARGREEN(6.55)及早熟禾中的BARON(7.25)、BARZAN(7.05)和BARTITIA(6.90)9个品种在整个试验期内表现优异,适应性强,适宜于在兰州地区及周边气候环境相似地区推广栽培;而PARK(5.70)、BARFELIX(6.05)、BARLEDUC(5.85)、BARNICA(5.85)、BAR-BALL(6.00)5个品种的生长表现最差,不适宜在兰州地区的气候环境下生长。[结论]筛选出9个适合兰州地区生长的优良草坪草品种。 相似文献
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草坪作为园林绿化的基本依托,起着净化空气,调节温度、湿度,保持水土,降低噪音等功能,也为人们户外活动和休息提供了理想的场所。但随着草坪面积的不断扩大,草坪草病害日渐严重,加之近年来我国草坪草引种混乱,给病害防治带来了很大的困难。为此,我们在对兰州发生的主要草坪草病害进行多年调查鉴定的基础上,就兰州市主要草坪草病害的典型症状和防治措施作出如下总结,以期为草坪的养护管理提供参考依据。 相似文献
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由于热带地区的雨季时间较长,云覆盖严重,基于光学影像难以准确提取区域内的水稻种植模式。该文以泰国湄南河流域中部平原水稻种植区为例,基于Sentinel-1SAR时间序列数据,提出一种融合时序统计参数与时序曲线相似性特征的热带地区水稻种植结构提取方法。首先利用年内所有可获取的Sentinel-1SAR数据,分别基于像元和基于对象构建后向散射系数时间序列曲线,提取时序特征参数;利用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法,计算后向散射系数时序曲线与地物标准曲线间的隶属度;将时序特征参数、时序曲线隶属度相结合,利用随机森林模型进行机器学习监督分类,提取研究区的水稻种植信息并评价分类精度。结果表明,基于Sentinel-1SAR时序特征融合的算法可以较好地提高水稻种植结构分类精度。其中,基于对象的分类算法的单季稻提取用户精度为81.46%,生产者精度为82.00%;双季稻用户精度为88.0%,生产者精度为84.08%,均优于基于像元的分类算法。研究结果可为多云多雨的热带地区水稻种植信息提取提供一种新的思路。 相似文献
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