全文获取类型
收费全文 | 200篇 |
免费 | 27篇 |
国内免费 | 22篇 |
专业分类
测绘学 | 34篇 |
大气科学 | 15篇 |
地球物理 | 42篇 |
地质学 | 89篇 |
海洋学 | 15篇 |
天文学 | 1篇 |
综合类 | 20篇 |
自然地理 | 33篇 |
出版年
2024年 | 1篇 |
2023年 | 4篇 |
2022年 | 6篇 |
2021年 | 7篇 |
2020年 | 2篇 |
2019年 | 3篇 |
2018年 | 5篇 |
2017年 | 5篇 |
2016年 | 6篇 |
2015年 | 11篇 |
2014年 | 13篇 |
2013年 | 5篇 |
2012年 | 5篇 |
2011年 | 9篇 |
2010年 | 16篇 |
2009年 | 14篇 |
2008年 | 16篇 |
2007年 | 13篇 |
2006年 | 19篇 |
2005年 | 11篇 |
2004年 | 6篇 |
2003年 | 2篇 |
2002年 | 6篇 |
2001年 | 2篇 |
2000年 | 7篇 |
1999年 | 5篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 4篇 |
1995年 | 2篇 |
1994年 | 4篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 4篇 |
1991年 | 6篇 |
1990年 | 4篇 |
1989年 | 4篇 |
1988年 | 2篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 4篇 |
1985年 | 2篇 |
1983年 | 4篇 |
1982年 | 1篇 |
1960年 | 2篇 |
1959年 | 1篇 |
1958年 | 1篇 |
排序方式: 共有249条查询结果,搜索用时 31 毫秒
241.
242.
243.
244.
太湖蓝藻水华遥感监测方法 总被引:31,自引:17,他引:14
利用遥感技术监测太湖蓝藻水华具有重要的现实意义.基于不同遥感数据,包括MODIS/Terra、CBERS-2 CCD、ETM和IRS.P6 LISS3,结合蓝藻水华光谱特征,采用单波段、波段差值、波段比值等方法,提取不同历史时期太湖蓝藻水华.结果表明:MODIS/Terra数据可以利用判别式Band2>0.1和Band2/Band4>1提取蓝藻水华;CBERS-2 CCD、ETM和IRS-P6 LISS3数据可以利用Band4大于一定阈值和Band4/Band3>1提取蓝藻水华;波段比值(近红外,红光>1)算法稳定,可以发展成为蓝藻水华遥感提取普适模式.同时,本文成功利用ETM和IRS.P6 LISS3数据Band4波段对蓝藻水华空间分布强度进行了五级划分.这为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测和预警系统莫定了基础. 相似文献
245.
246.
福建省有多景SPOT-5影像都涉及海域,在Photoshop中对影像进行调色时,水体需要进行单独调色,所以要制作海水选区。当影像质量较差时,水体选区通常需要手工完成,费时费力。通过决策树来提取水体的范围,并将提取结果作为调色时的选区,可以节省很多时间和工作量。 相似文献
247.
为提高遥感影像融合质量,提升资源一号(ZY-1 02D)高光谱遥感影像滨海湿地植被分类精度,提出将ZY-1 02D高光谱影像与空间分辨率为10 m的哨兵2号(Sentinel-2)影像进行Brovey融合,并通过搭建AlexNet卷积神经网络对ZY-1 02D高光谱影像和Brovey融合影像的滨海湿地植被进行分类,与支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法进行精度对比。研究结果表明:经Brovey融合后,AlexNet、支持向量机、随机森林和BP神经网络算法的植被分类总体精度分别提高15.60%、7.00%、14.80%和10.00%,Kappa系数提高了21.35%、9.93%、18.97%、12.85%;基于Brovey影像融合与AlexNet算法的植被分类精度最高,总体精度为92.40%,Kappa系数为89.42%。空谱融合配合AlexNet卷积神经网络有效解决了高光谱遥感影像在滨海湿地植被分类应用中精度较低的问题,为滨海湿地植被资源动态监测提供技术和方法支撑。 相似文献
248.
2008年5月8、月对黄河口及邻近水域进行了渔业水环境调查,结果表明:调查水域水深为5.0~16.5 m,S为26.3~31.0,溶氧饱和度为89.6%~110.9%,化学耗氧量为0.99~3.02 mg/L,总氮含量为0.141~1.74 mg/L,DIN为DTN的61%,NO3-是DIN的主要形态,总磷含量为0.010~0.059 mg/L。该海域主要污染物为铜、石油类、氮。共检出浮游藻类8门42种,浮游动物7类31种。 相似文献
249.