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171.
SPOT 5 HRS立体影像无(稀少)控制绝对定位技术研究 总被引:7,自引:0,他引:7
研究了SPOT5卫星HRS立体影像的成像原理,构建了无需地面控制点的直接对地绝对定位模型。实验表明,无控制绝对定位结果存在不同程度的系统误差;利用任意位置的1个地面控制点消除系统误差后即可获得较好的平面和高程定位精度;利用1个地面控制点外推580km进行绝对定位时,平面定位精度仍优于20m,高程定位精度约10m,说明卫星轨道本身具有较好的稳定性,显示了本模型具有良好的应用前景。 相似文献
172.
SPOT卫星影像居民地信息自动提取的决策树方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以南京市江宁县为研究区域,首先分析了该区域居民地的影像特征,然后研究了居民地及其背景地物在SPOT—4(Ⅺ)卫星影像4个波段上的光谱特征,并由此探讨了它们在光谱特征上的可分性。研究发现,除道路在光谱特征上与居民地差异不大而难以完全分开外,其它背影地物均可以依据各波段亮度值的大小关系或适当的阈值与居民地分开。但道路和居民地在形状上存在明显差异,因此可以利用形状指数的差异加以去除。最后分析建立了基于光谱特征和形状特征的简单决策树模型,对研究区域居民地信息进行了提取并对结果进行了精度评价。结果表明,该方法的总体 相似文献
173.
174.
以闽东南沿海地区3个流域SPOT 5影像解译所得的土地覆被类型分布图为原始矢量数据,通过优势规则聚合为一系列不同粒度大小的栅格类型图,统计各粒度下28种常用景观指数值;采用尺度检测图分析各种景观指数的粒度变化响应规律,对比中分辨率数据与高分辨率数据所建立尺度函数的差异,评价预测响应型指数尺度下推的相对误差。结果表明:闽东南沿海地区景观指数的粒度效应明显,可分为预测响应型、分段预测型、阶梯变化型和波动变化型4类,其中分段预测型指数由已有报道的预测响应型分化而来,其尺度转折点位于5 m 、7.5 m或10 m等粒度下,即高分辨率影像对景观指数粒度效应的分类有重要影响。在预测响应型指数中,高分辨率影像对ED、SHAPE_MN、CONTIG_MN和AI 4种指数的尺度函数影响较大,由中分辨率数据所建立的尺度函数进行尺度下推,会带来较大误差;这些指数的区域差异性也较大,对同一指数来说,不同区域可选用不同的尺度函数进行尺度下推。 相似文献
175.
遥感影像土地覆盖分类面临"类别密度差异显著"、"同谱异物"和"同物异谱"等不确定性问题,传统的分类方法(如FCM)因不能描述高阶模糊不确定性,无法完成准确建模,使分类误差较大,而二型模糊集恰是处理此类不确定性的有效工具.在引入二型模糊集新概念和自适应降型新方法的基础上,提出一种自适应二型模糊分类方法(A-IT2FCM):(1)基于样本集模糊距离度量构建面向分类的区间二型模糊集,以尽可能降低对先验知识和预设参数的依赖,从而满足自动分类的要求;(2)给出一种自适应探求等价一型代表(模糊)集合的高效降型方法,在此基础上进行自适应区间二型模糊聚类.实验数据为珠海横琴和北京颐和园的SPOT5影像数据,对比方法有AIT2FCM、基于Karnik-Mendel算法降型和基于Tizhoosh提出的简易降型方法的区间二型模糊C均值聚类以及作者前期研究提出的区间值模糊C-均值算法(IV-FCM).实验结果表明,A-IT2FCM方法分类效果佳,在类别具有较大密度差异和多重模糊性时能得到比FCM及IV-FCM更精确的边界和更连贯的类别,适于处理遥感影像土地覆盖类别的深层不确定性;同时在"光谱混叠"现象严重时,可以获得比对比方法更稳健、精度更高的影像自动分类结果,且时间复杂度明显低于基于Karnik-Mendel方法. 相似文献
176.
177.
基于SPOT-5图像的城市水体自动提取模型研究 总被引:6,自引:3,他引:6
以南京市主城区为对象,研究基于SPOT-5图像的城市地区水体信息的提取方法.分析表明,对SPOT-5的SWIR波段进行简单的阈值处理,可以清晰地将水体与阴影提取出来.在分析水体和阴影光谱特征和空间特征(形状指数等)的基础上,建立了基于SPOT-5图像的城市地区水体的自动提取决策树模型.精度验证表明,该模型的水体提取精度较监督分类的提取精度提高2.5%,尤其在具有许多建筑物阴影的局部区域,本模型的水体提取精度提高11.6%.此外,本模型还具有很好的移植性,只是在阈值大小的确定上会有部分差异. 相似文献
178.
179.
Digital elevation model(DEM) is the most popular product for three-dimensional(3D) digital representation of bare Earth surface and can be produced by many techniques with different characteristics and ground sampling distances(GSD). Space-borne optical and synthetic aperture radar(SAR) imaging are two of the most preferred and modern techniques for DEM generation. Using them, global DEMs that cover almost entire Earth are produced with low cost and time saving processing. In this study, we aimed to assess the Satellite pour l'observation de la Terre-5(SPOT-5), High Resolution Stereoscopic(HRS), the Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER), and the Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) C-band global DEMs, produced with space-borne optical and SAR imaging. For the assessment, a reference DEM derived from 1∶1000 scaled digital photogrammetric maps was used. The study is performed in 100 km2 study area in Istanbul including various land classes such as open land, forest, built-up land, scrub and rough terrain obtained from Landsat data. The analyses were realized considering three vertical accuracy types as fundamental, supplemental, and consolidated, defined by national digital elevation program(NDEP) of USA. The results showed that, vertical accuracy of SRTM C-band DEM is better than optical models in all three accuracy types despite having the largest grid spacing. The result of SPOT-5 HRS DEM is very close by SRTM and superior in comparison with ASTER models. 相似文献
180.
Semi-supervised support vector regression model for remote sensing water quality retrieving 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper proposed a semi-supervised regression model with co-training algorithm based on support vector machine, which was
used for retrieving water quality variables from SPOT5 remote sensing data. The model consisted of two support vector regressors
(SVRs). Nonlinear relationship between water quality variables and SPOT5 spectrum was described by the two SVRs, and semi-supervised
co-training algorithm for the SVRs was established. The model was used for retrieving concentrations of four representative
pollution indicators—permanganate index (CODmn), ammonia nitrogen (NH3-N), chemical oxygen demand (COD) and dissolved oxygen (DO) of the Weihe River in Shaanxi Province, China. The spatial distribution
map for those variables over a part of the Weihe River was also produced. SVR can be used to implement any nonlinear mapping
readily, and semi-supervised learning can make use of both labeled and unlabeled samples. By integrating the two SVRs and
using semi-supervised learning, we provide an operational method when paired samples are limited. The results show that it
is much better than the multiple statistical regression method, and can provide the whole water pollution conditions for management
fast and can be extended to hyperspectral remote sensing applications. 相似文献