分享到:

冬小麦抗旱管理要讲科学

已冬灌麦田,目前可不进行灌溉;未冬灌土壤墒情差的麦田,可在中午前后进行小水量保苗灌溉;未冬灌而墒情比较好  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 河北日报2009-02-11
《农村工作通讯》2020年24期
农村工作通讯

冬小麦节水新品种与配套技术集成应用

华北麦区是我国小麦主产区,也是我国优质小麦的优势产区。华北麦区因气候干燥,水资源缺乏是小麦生产主要限制因素。2008-2009年冬春之交,华北、...  (本文共1页) 阅读全文>>

《农业科技通讯》2019年12期
农业科技通讯

冬小麦肥料利用率试验研究

冬小麦肥料试验研究结果表明,配方施肥的氮肥、磷肥、钾肥的利用率分别为37....  (本文共3页) 阅读全文>>

《河北农业》2019年12期
河北农业

冬小麦创高产综合管理技术

冬小麦是北方地区主要农作物,邯郸市邯山区冬小麦一般在10月下旬播种完毕,播种后,生长发育进程、速度和...  (本文共3页) 阅读全文>>

《光谱学与光谱分析》2020年03期
光谱学与光谱分析

基于长短期记忆网络的冬小麦连续时序叶面积指数预测

连续时序的叶面积指数(LAI)可反映冬小麦长势的变化情况,预测冬小麦未来时段的LAI对指导田间管理决策具有重要作用。以WOFOST(World Food Studies)为代表的作物生长模型可通过模拟冬小麦的生长发育过程对未来LAI曲线进行预测,但其预测过程依赖于未来的气象数据等难以获取的输入参数。由于冬小麦的LAI时序变化具有连续性和规律性的特点,可通过深度学习方法仅以历史LAI为输入参数对未来LAI进行预测,但深度学习方法需要大量样本参与训练,训练样本的稀缺性限制了其在LAI预测方面的实际应用。针对上述问题,通过数据同化方法将遥感数据与WOFOST模型相结合,采用SCE(Shu...  (本文共7页) 阅读全文>>

《国土资源遥感》2020年01期
国土资源遥感

时间序列低分影像修正中分遥感冬小麦分布

单期中等空间分辨率遥感影像(如Landsat8 OLI)进行冬小麦提取,易受到"异物同谱、同物异谱"影响,造成冬小麦识别结果的"错入、错出",降低冬小麦识别精度。低空间分辨率遥感影像(如MODIS)获取时间频率高,具有时间序列特征,能够准确地刻画出冬小麦生长周期内的特有物候特征,可以有效地消除单期遥感影像上存在的"异物同谱、同物异谱"现象。研究利用MODIS时间序列特征提取出的冬小...  (本文共8页) 阅读全文>>