全文获取类型
收费全文 | 136篇 |
免费 | 37篇 |
国内免费 | 36篇 |
专业分类
测绘学 | 37篇 |
大气科学 | 68篇 |
地球物理 | 1篇 |
地质学 | 70篇 |
海洋学 | 6篇 |
综合类 | 14篇 |
自然地理 | 13篇 |
出版年
2023年 | 4篇 |
2022年 | 11篇 |
2021年 | 10篇 |
2020年 | 7篇 |
2019年 | 11篇 |
2018年 | 9篇 |
2017年 | 6篇 |
2016年 | 6篇 |
2015年 | 7篇 |
2014年 | 8篇 |
2013年 | 5篇 |
2012年 | 9篇 |
2011年 | 11篇 |
2010年 | 15篇 |
2009年 | 10篇 |
2008年 | 15篇 |
2007年 | 12篇 |
2006年 | 4篇 |
2005年 | 4篇 |
2004年 | 5篇 |
2003年 | 9篇 |
2002年 | 12篇 |
2001年 | 8篇 |
2000年 | 5篇 |
1999年 | 2篇 |
1997年 | 2篇 |
1995年 | 1篇 |
1982年 | 1篇 |
排序方式: 共有209条查询结果,搜索用时 203 毫秒
61.
一种计算水体中悬浮物后向散射系数的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于生物光学模型的水质参数反演分析方法是水质遥感监测算法的发展趋势.分析方法中需要以水体中悬浮物后向散射系数作为参数.水体中悬浮物后向散射系数目前主要有3种测量方法,但是这些方法要么因为仪器稀缺而无法普及,要么测量精度不高.提出了一种计算水体中的悬浮物后向散射系数的方法,该方法利用水面比较容易测量的反射率光谱和实验室内比较容易测量的水体各组分的吸收系数光谱,基于生物光学模型推导得出水体中的悬浮物后向散射系数.利用太湖梅梁湾试验区获取的数据检验了这种方法,并取得了较好的效果.这种方法的主要优势是:它基于生物光学模型,有严密的理论基础,具有较高的精度和通用性;另外,它使用的数据比较容易测量,方法容易实施,可为水质参数反演分析方法的建立奠定坚实的数据基础. 相似文献
62.
矿物的类型、丰度及其粒径分布对理解月球和行星表面曾经存在过怎样的地质演化过程具有重要的意义。本文提出基于辐射传输模型和稀疏分解模型反演矿物丰度及其粒径分布的方法,利用辐射传输模型计算各矿物端元不同粒径的单次散射反照率以构建解混光谱库,然后基于稀疏分解算法得到在每个可观测像元的端元最优丰度和粒径分布。利用实验室测量数据进行验证,表明本文方法具有较高的精度。最后根据玉兔号月球车的实地测量光谱数据,利用本文方法获得了其矿物的丰度及粒径分布,结果显示,辉石、橄榄石、斜长石、熔融玻璃和钛铁矿的丰度在4个观测点的平均丰度分别为28.1%、4.5%、39%、28%、0.4%,辉石的平均粒径为166.02μm,橄榄石为8.34μm,斜长石为196.31μm,熔融玻璃为44.21μm,一定程度上表明在这些观测点不同矿物对太空风化的响应不同。 相似文献
63.
气象传真图打印处理的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
利用Visual C++6.0编程,解决了Micaps 1.0中传真图的打印操作不方便、打印效果不理想等问题,实现了传真图的旋转、显示、放大、缩小、漫游、打印和保存为BMP文件等多项功能. 相似文献
64.
遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述 总被引:20,自引:3,他引:17
遥感时间序列数据(MODIS,NOAA/AVHRR,SPOT/VEGETATION等)在植被生长监测、物候信息提取、土地利用类型监测等诸多领域得到了广泛应用,是生产研究的重要数据源之一.由于传感器、云层大气等影响,遥感时间序列数据存在着严重的噪声,应用前必须进行序列滤波重建工作.综述现有各类滤波重建方法,对研究中广为采用的3类主要方法(基于最小二乘的非对称高斯函数拟合、SavitZky-Golay滤波、基于离散傅里叶的系列分析方法)集中阐述其理论基础、应用步骤和优缺点.总结当前遥感时间序列滤波重建方法需要进一步改进之处. 相似文献
65.
66.
67.
68.
准地转Q矢量在河南省区域暴雨过程中的诊断应用 总被引:3,自引:1,他引:2
应用NCEP再分析资料及常规地面观测资料,对2005年7月21~24日河南省大暴雨过程中准地转Q矢量作了诊断分析,结果发现:在对流层低层850 hPa等压面上,Q矢量散度的负值区与暴雨落区有着较好的对应关系;Q矢量散度场在垂直方向上出现低层辐合、高层辐散配置时,利于暴雨的产生,暴雨区位于Q矢量辐合中心下方,降水的强弱与Q矢量的低层辐合及高层辐散强弱变化一致.Q矢量的y分量能较好地反映出锋生、锋消的作用,并能指示6~12 h后的暴雨落区. 相似文献
69.
70.
利用郑州市 1 996~ 1 998年 5~ 8月的历史气象资料 ,选取低云日际变化量、降水日际变化和风向日际变化为预报因子 ,建立了 5~ 8月最高气温日变化量多元回归预报方程。根据预报日前 1天实况和预报日的预报量 ,利用方程可求出最高气温日变化量 相似文献