全文获取类型
收费全文 | 6508篇 |
免费 | 734篇 |
国内免费 | 409篇 |
专业分类
测绘学 | 3711篇 |
大气科学 | 349篇 |
地球物理 | 969篇 |
地质学 | 1049篇 |
海洋学 | 491篇 |
天文学 | 129篇 |
综合类 | 630篇 |
自然地理 | 323篇 |
出版年
2024年 | 69篇 |
2023年 | 299篇 |
2022年 | 344篇 |
2021年 | 416篇 |
2020年 | 253篇 |
2019年 | 408篇 |
2018年 | 277篇 |
2017年 | 332篇 |
2016年 | 314篇 |
2015年 | 348篇 |
2014年 | 444篇 |
2013年 | 369篇 |
2012年 | 358篇 |
2011年 | 383篇 |
2010年 | 292篇 |
2009年 | 297篇 |
2008年 | 290篇 |
2007年 | 236篇 |
2006年 | 222篇 |
2005年 | 191篇 |
2004年 | 163篇 |
2003年 | 143篇 |
2002年 | 134篇 |
2001年 | 131篇 |
2000年 | 76篇 |
1999年 | 95篇 |
1998年 | 93篇 |
1997年 | 86篇 |
1996年 | 78篇 |
1995年 | 58篇 |
1994年 | 48篇 |
1993年 | 57篇 |
1992年 | 46篇 |
1991年 | 46篇 |
1990年 | 52篇 |
1989年 | 35篇 |
1988年 | 18篇 |
1987年 | 15篇 |
1986年 | 15篇 |
1985年 | 20篇 |
1984年 | 11篇 |
1982年 | 5篇 |
1981年 | 6篇 |
1980年 | 9篇 |
1976年 | 6篇 |
1965年 | 11篇 |
1964年 | 6篇 |
1958年 | 5篇 |
1957年 | 6篇 |
1954年 | 4篇 |
排序方式: 共有7651条查询结果,搜索用时 15 毫秒
841.
842.
本分析了杠杆点的几何含义和统计特征,从杠杆点的保差性,矩阵的摄动和参数估值可靠性的观点出发讨论了杠杆点的不利和有利的两个方面,提出了一个全面的设计空间抗差方案。 相似文献
843.
844.
845.
本文主要介绍采用自动定平精密光学投点仪,在某铁路隧道深(竖)井投点试验中,获得五万分之一投点精度的精密投点技术方案要点。文章指出,精密投点除需保证投点设备达到高精度的定平水平外,观测技术及附属设备的设计制作具有同等重要价值。本文还将在广东某铁路隧道竖井(约300米)精密投点测试的准备工作,现场投点条件及成果整理方法等分别予以介绍。 相似文献
846.
机载Lidar系统主要由激光发射系统、POS系统、CCD相机、计算机及存储设备等组成,能够快速获取高精度的地面点三维坐标信息以及影像数据,利用Terrasolid软件能够生产DEM、DOM及DLG产品。本文结合文莱高速公路项目详细阐述了机载Lidar系统在高速公路勘测中的应用。 相似文献
847.
目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。 相似文献
848.
849.
利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
850.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献