赤玉土鋪面的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

書中字有黃金屋 工業和商業黃頁資訊網論文書籍站 赤玉土鋪面

另外網站多肉铺面用哪种土？别再用赤玉了，试试硅藻土也說明：在养多肉期间，少不了铺面石的使用，不知道大家在使用铺面石的时候，你们选用的那种呢？铺面石的种类有很多，软麦饭石，赤玉土，鹿沼土，火山石等， ...

國立屏東科技大學 生物機電工程系所 張仲良所指導 傅偉倫的 應用機器視覺與模糊類神經網路於萵苣採收時間與品質估測之研究 （2018），提出赤玉土鋪面關鍵因素是什麼，來自於生長模型、品質估測、模糊邏輯、類神經網路、機器視覺。

而第二篇論文國立嘉義大學 土木與水資源工程學系研究所 陳建元所指導 林召翊的 應用熱影像於泥岩邊坡的植生覆蓋率監測分析 （2017），提出因為有 紅外線熱影像、植生覆蓋率、泥岩、監測、無人載具的重點而找出了 赤玉土鋪面的解答。

最後網站教你如何正確挑選合適多肉的鋪面石！ - ITW01則補充：當然，鋪面也要注意和多肉以及和盆的搭配。像綠沸石、麥飯石等適合養顏色鮮豔點的多肉，而赤玉土、火山岩這樣的就適合養淺色多肉。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了赤玉土鋪面，大家也想知道這些：

應用機器視覺與模糊類神經網路於萵苣採收時間與品質估測之研究

為了解決赤玉土鋪面的問題，作者傅偉倫 這樣論述：

因應環境氣候變遷，如何調整產期、穩定產量以及產值是目前農業作物生產端所需面臨的問題，現有農作物的採收時間點以及生長品質大多由種植者依靠其經驗法則決定。而這樣的方式也需要消耗大量的農力資源來觀察作物生長狀態。因而本研究提出了基於模糊-類神經網路技術的植株生長以及品質估測系統，結合了環境數據，用來預測作物收成的時間及其品質，提供農人作為作物產期調整的建議。在生長估測系統中，利用多組模糊估測器以及一組類神經網路估測葉片數葉面積及乾重等基本資料，隨後再將這些資料送進模糊類神經中訓練並推測植株的收成日期以及其品質。此外，本研究也應用機器視覺技術，於植物生長期間，即時辨識植株的葉片數目與葉面積，並同時比

較於生長估測系統所輸出估測值的差異。為計算估測的收成日期以及品質之準確率，評定標準採以專家知識所給予的資料為原則做為比對。經實驗證明由估測系統估測出的收成日與實際收成日相比相差5日左右，而品質估測方面，其準確率介於70%~99%之間。至於在機器視覺識別性能方面，葉片數識別率可達93.47%。

應用熱影像於泥岩邊坡的植生覆蓋率監測分析

為了解決赤玉土鋪面的問題，作者林召翊 這樣論述：

台灣西南季風與颱風的影響甚劇。泥岩是沉積岩中工程性質最不穩定者。台灣由於土層鬆動而產生崩塌的現象，為了有效的防止，植生生長的好壞有著絕對的重要影響。應用熱影像檢測泥岩植生的溫度變化，與植生覆蓋率之間的關係。熱影像運用於泥岩邊坡可以有效判斷出受日曬裸露邊坡、植被與陰影處表面輻射溫度之差異。能應用「單一區域溫度分析」得知溫度分布，規劃出植生與裸露地的界定溫度，且可計算出植生覆蓋率。Pix4D運算植生面積利用航拍機依據航線規劃、像幅大小、側向重疊及前後重疊。再利用3D地圖計算出研究區域之面積以及植生面積，作為植生率之比對。在熱影像與3D地圖植生覆蓋率之比對下，兩者的植生覆蓋率具有良好的關聯性，可說

明熱影像可運用於泥岩植生邊坡的植生覆蓋率監測，且利用空拍機拍攝航照圖，可以簡單的得到山區之3D地圖，以檢視地形。

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