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本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。 相似文献
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多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引:1,自引:0,他引:1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤:电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
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针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。 相似文献
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街道选取是城市大比例尺地图综合的重要研究内容。提出了基于熵的多属性决策方法进行街道选取。首先,对离散街道弧段通过Stroke构建方法进行连接处理,将弧段连接成的Stroke作为选取单元;其次,根据街区概括的一般原则,选定若干评价指标,定量评价Stroke重要性资格;最后,利用方根模型计算街道选取数量,完成街道定额选取,最终实现街区形状概括。该方法把属性和几何方法的结合,将几何因素的考量内化于属性,可避免赋权的主观性,提高其客观性和准确性。实验验证了本方法的科学性。 相似文献
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根据近年来在全国开展的大城市活断层地震探测实践,在简要介绍各种地震勘探方法的基本原理和工作方法的基础上,着重分析了不同地震勘探方法的适用范围、获得的主要成果和所解决的主要问题。讨论了现阶段用地震勘探获取地壳结构和对不同深度断层定位的最佳组合方法,即对于有沉积覆盖的隐伏数百米深度至地表的断层,可用浅层地震勘探对其进行追踪,基底(埋深数公里)以上断层可采用高分辨地震折射探测;对于地壳中、深断裂应用反射地震勘探和深地震宽角反射/折射联合探测方法;还可以进一步采用三维深地震测深方法获得城市下方的三维结构和构造信息。采用这样的组合探测方法能够较好地获得断层在不同深度的产状与展布以及由深至浅完整的分布图像,并给出了应用实例 相似文献
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浅层人工地震勘探是当前城市地震活断层探测的主要方法,勘探精度不仅受激发、接收等因素的影响,还与地震数据处理的精度密切相关。速度分析是地震勘探资料处理中的关键环节,它的准确与否对动校正、共深度点叠加、叠后偏移及时深转换等都将产生影响。针对浅层地震资料目的层较浅、叠加次数少和城市背景干扰大等特点,文中对速度分析的参数选取问题进行了研究。首先通过对相邻CDP道集内各接收道炮检距的分析,以及单个和多个CDP道集的对比,提出了用于速度分析的CDP大道集的抽取原则。并通过对不同的CDP大道集、速度扫描间隔、计算时窗长度、动校切除比例等所获得的速度谱的对比分析,对速度谱扫描过程中各参数的选取提出了建议,并对速度分析及时深转换过程中值得注意的问题进行了讨论 相似文献
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