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四川书院园林植物造景研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对四川地区保存至今的书院园林的实地调研,归纳总结了其植物选择的特点,系统探讨了植物与书院建筑、书院水体、书院园路等造园要素的景观空间构成,并从与环境景观构成基底色、以花果色彩作为点缀色2个层面分析了植物的景观色彩构成。四川书院园林植物造景促成人与自然的互动,其设计理念中合理的内核和精辟的见解,值得深入研究借鉴。 相似文献
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在深入研究现有设计基础上,对靓园——自闭症儿童园艺疗法花园进行设计。花园的设计通过对康复活动的参与式观察,收集并研究使用后反馈信息,通过多次进行设计改进以迎合自闭症儿童的园艺疗法对康复花园的环境需求。尝试从康复活动的角度带入新的康复花园设计过程改进思路。设计过程改进是研究关注的重点,本文旨在通过建立园艺疗法花园来研究设计过程结构的改进。 相似文献
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农业劳动力短缺与成本高涨问题日益凸显,研发农机无人驾驶技术势在必行。该研究针对无人驾驶农机对高精度农田地图的需要,提出一种高精度农田地图构建方法。将地图分为地块信息层、障碍物层、作业信息层和动态感知层,并定义前两层的地图模型。针对地块信息管理,采用地块边界层为数据管理单元,定义了边界层的拓扑关系与限制信息。针对障碍物管理,并定义了不同几何属性的障碍物,分别表达形状、类型及语义等信息。同时提出了一种基于多旋翼无人机和Autoware的地图数据采集、标注与发布方法。在北京市密云区开展了地图构建试验,布设了12个检验点用于地图精度评价。结果表明,本研究制作的高精度地图的绝对定位精度优于0.1 m,平面误差的标准差小于2 cm,因建图产生的地图拉伸与压缩误差在厘米级以内。所提出的农田高精度地图架构可满足无人驾驶农机作业对地图精度的需求,可为农机作业路径规划和障碍物感知提供先验信息,降低无人驾驶应用对单机智能化的要求。 相似文献
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无人驾驶农机自主作业路径规划方法 总被引:4,自引:3,他引:1
针对无人驾驶农机自主作业的应用需求,该研究设计了一种基于区块套行作业模式的路径规划方法,以生成含有速度指令和机具状态指令的可执行路径,重点解决田内作业的四边形地块适应性、无人驾驶农机适应性和农田作业路径完整规划等问题。该方法由农田信息处理模块和路径规划模块组成,农田信息处理模块将测绘产生的地块轮廓数据和障碍物数据处理为便于运算的地块轮廓点数据和障碍物轮廓点数据形式,然后由路径规划模块利用用户输入的作业方向、作业幅宽、转弯半径和起始方位等作业参数,经过作业梯形区生成、掉头区与作业区划分、作业条带分割、障碍物条带处理、作业条带路由、掉头路径生成和最终指令路径生成等子模块,最终生成无人驾驶农机的指令路径。仿真试验结果表明,相对于相邻法,该方法的作业面积比及作业路程比分别提升了10.0%和8.8%。播种作业田间试验结果表明,无人驾驶农机自主作业的横向偏差的均值和标准差分别为左偏0.002和0.027 m,满足作业要求。研究结果表明,该研究提出的方法适应不同的四边形农田和障碍物,可以结合不同的作业参数完成路径规划,能够满足无人驾驶农机自主作业的需求。 相似文献
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蒸散发是水循环中水量、能量平衡的关键过程。REDRAW模型对典型遥感蒸散发模型SEBAL干湿限选取方式进行改进,使用理论计算法估算干湿限地表温度以降低空间歧义性。为检验这两个模型在柴达木地区的适用性,以及气象校正对于蒸散发的敏感性,文中使用ERA5再分析数据、地表站点观测融合作为气象输入,采用REDRAW和SEBAL两种单源遥感蒸散发模型反演柴达木盆地2001-2020年1km×1km分辨率逐月蒸散发,由此求得多年平均蒸散发并水量平衡闭合验证。结果表明:REDRAW模型估算的柴达木盆地年均蒸散发为178.5mm,水量平衡闭合度为89.2%,较SEBAL模型能更好地描述该区域蒸散发特征;基于随机森林模型的气象校正算法可以纠正ERA5再分析数据的系统性偏差,能一定程度上消除缺乏气象站点观测引起的蒸散发估算误差。 相似文献
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气候、土壤等环境因子直接关系到植物的生存,进而成为影响屋顶绿化成败的关键。该文在国家气象中心提供的成都市1981~2010年地面及高空气象数据的基础上,运用统计、文献分析和定量计算等方法,对成都市屋顶绿化光照、风、水分、温度、土壤五大非生物环境进行定量研究。结果表明:从地面到400m高处月平均风速变化在0.9~3.1m/s之间,仍属于微风范围;由于城市热岛和逆温现象并存,温度垂直变化复杂,470m高度月平均极端温度为-4.4~37.2℃,与地面相比变化不大;累年年平均日照时数1 003h,累年月平均日照百分率21.9%,日照时数少且日照百分率较低;累年年平均降水总量850.9mm,降水充沛;绿化介质主要为天然菜园土和改良土壤,且土层厚度低于设计推荐值,但植物的实际生长状况未见异常。由此可见,成都市屋顶绿化植物生存环境条件优越,适宜大面积推广。 相似文献
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