首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   224篇
  免费   30篇
  国内免费   21篇
测绘学   64篇
大气科学   25篇
地球物理   52篇
地质学   70篇
海洋学   16篇
天文学   5篇
综合类   22篇
自然地理   21篇
  2024年   1篇
  2023年   8篇
  2022年   4篇
  2021年   10篇
  2020年   15篇
  2019年   14篇
  2018年   7篇
  2017年   6篇
  2016年   13篇
  2015年   15篇
  2014年   19篇
  2013年   20篇
  2012年   15篇
  2011年   18篇
  2010年   10篇
  2009年   22篇
  2008年   21篇
  2007年   15篇
  2006年   11篇
  2005年   9篇
  2004年   5篇
  2003年   2篇
  2002年   3篇
  2001年   4篇
  2000年   3篇
  1999年   2篇
  1997年   2篇
  1996年   1篇
排序方式: 共有275条查询结果,搜索用时 15 毫秒
81.
基于GIS的工程移民DSS研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
工程移民指工程建设引起的非自愿的搬迁安置活动,工程移民决策包括规划决策和管理决策,这在国内外都是一个新课题,基于GIS的工程移民DSS是实施科学决策的有效手段,本文对工程移民决策支持的理论、方法进行了探讨,并结合万家寨工程移民决策支持进行了试验。  相似文献   
82.
赤潮随机梯度回归分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
赤潮的危害日益严重,为了预测赤潮的发生,运用回归树的随机梯度Boosting算法分析渤海赤潮数据, 建立浮游植物总量与环境因子的定量关系,给出各种环境因子对浮游植物总量相对影响的大小以及浮游植物总量和各种环境因子偏相关的图形,有利于探索赤潮的发生机制,指导菌种的培养. 最后,相比其它算法,回归树的随机梯度Boosting对于"局部剧增"的赤潮数据是稳健的,而且具有较高的预测精度.  相似文献   
83.
快速、准确的湿地地物分类是实现湿地精准监测的基础。为进一步研究湿地地物显著极化特征对分类结果的影响,提出了基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类方法。该方法利用箱型图等方式,在特征选择因子等准则下从多种极化分解方法选择最优极化特征进行组合,并在此基础上实现分类。首先,为了简化极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)影像并降低其斑点噪声,对互易处理后的极化SAR影像进行多视化和精致Lee滤波。然后,进行6种极化分解,得到多种极化特征。再之,利用箱型图、Cloude-Pottier平面散点图和均值散点图详尽分析上述极化特征和双台河口湿地典型地物散射机制间的相关性,并据此在特征选择因子、特征判断因子、H/α平面等和均值标准差的准则下选择最优极化特征组合。最后,以上述最优极化特征组合为输入,设计支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器,实现湿地的最优分类。本文以辽宁省盘锦市辽河入海口双台河口湿地为例,采用2016年7月的C波段Radarsat-2全极化数据验证最优极化特征组合的有效性。结果表明:① Cloude-Pottier分解的HAα、MCSM (Multiple-Component Scattering Model )分解的表面散射、Pauli分解的T33与Yamaguchi3分解的表面散射和二面角散射为最优极化特征;② 使用最优极化特征组合不仅可以减少极化特征冗余,还可以提高各湿地地物的生产者精度、分类总精度及Kappa系数,其中各湿地地物的生产者精度提高1%~5%,分类的总精度可达到94.25%,Kappa系数达到93.63%。  相似文献   
84.
基于影像交叉学习的CBERS CCD波段模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
与TM/ETM+相比,CBERS CCD缺少2个红外波段(波段5和波段7),这便导致了许多针对TM/ETM+数据的图像处理方法难以直接应用于CBERS CCD图像.为此,采用基于影像交叉学习的波段模拟方法,即以ETM+数据作为先验知识,通过支持向量回归( Support Vector Regression,SVR),拟...  相似文献   
85.
In this paper, we compare different policy incentives for overcoming investment uncertainties that are typical for low-carbon technologies prior to their commercialisation, some of which may be attributable to market failures. The paper focuses on the particular case of carbon capture and storage (CCS) technologies and conducts a qualitative multi-criteria analysis of different public policy support schemes for CCS demonstration to evaluate their suitability. The assessed schemes include mandatory CCS, emission performance standards and several different financial incentives (in addition to the European Union Emission Trading Scheme). Based on the available literature and on experience in the UK and Germany with promotion instruments for low-carbon technologies, the results of our analysis suggest that two alternative schemes, a CCS bonus incentive or a carbon dioxide (CO2) price guarantee, perform best in comparison with the other assessed instruments. While they reduce the uncertainty of CCS investments in the face of low European Union Allowance prices, they also avoid significant adverse impacts on operational and investment decisions in electricity markets.  相似文献   
86.
从基于云角色的分类思想出发,利用星载毫米波雷达探测资料提取云的特征参数,建立支持向量机(support vector machine,SVM)模型实现云的分类。通过与BP(back propagation)网络模型的分类结果进行对比,发现两种模型都具有较好的分类能力,但SVM模型的识别准确率更高,计算速度更快。基于CloudSat资料的云分类实例表明,SVM模型的分类结果与CloudSat数据处理中心(Data Processing Center,DPC)发布产品具有很好的一致性。  相似文献   
87.
88.
基于支持向量机的非线性AVO反演   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
本文提出了一种新的AVO非线性反演方法,即利用支持向量机来求解AVO非线性反演问题.文中先对支持向量机的原理进行了阐述,然后建立了适合AVO反演的支持向量机模型.最后利用该方法对模型数据和实际资料进行了反演计算,反演结果表明,该方法在没有牺牲反演效果的情况下较好的解决了传统反演方法所具有的局限性,可以直接从合成记录中提取地层的弹性参数,反演速度快、稳定性好.  相似文献   
89.

面对海量地震资料,自动准确地拾取震相并确定其到时的需求非常迫切.基于支持向量机技术,本文提出了使用两个分类器SSD和SPS自动识别地震体波震相并自动拾取其到时的方法.相比于传统的自动拾取方法,本文方法能够更准确地识别震相并区分P波和S波.进一步地,我们提出了利用台阵资料辅助识别震相的方案,有效地提高了地震震相拾取的准确率.

  相似文献   
90.
整合GIS的生态环境建模与EDSS研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
围绕生态环境的空间问题建模及模型集成机制,综合评述了环境建模及其应用软件的研究现状和发展趋势,对比分析了生态环境模型与GIS集成的多种方式,重点讨论了当前环境决策支持系统的开发策略和研究热点,并结合本体技术和语义网服务展望了未来环境决策支持系统解决方案的特征。  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号