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21.
23.
深度学习在高分辨率遥感影像冬油菜提取中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,深度学习在基于高分辨率遥感影像的农作物种植信息提取领域应用广泛。本文充分利用油菜在盛花期的光谱特征,提出了基于深度学习理论的单时相高分辨率遥感影像油菜分布提取方法。以2016年湖北省沙洋县作为研究区域,获取油菜盛花时期高分一号(GF-1)影像,并以沙洋县为基础影像,通过手工标记制作油菜训练样本。设计两种深度学习框架模型,一种以卷积神经网络(CNN)为框架,构建一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,第二种以循环神经网络(RNN)为框架,组合门控循环单元(GRU)模型,训练标准样本模型,完成油菜分类提取。最后,与传统支持向量机(SVM)、随机森林(RF)方法进行了结果对比。试验结果表明,本文设计的基于深度学习CNN和RNN模型提取的冬油菜空间分布精度和面积精度皆优于其他两种方法,为进一步实现冬油菜提取自动化提供试验基础。 相似文献
24.
刘许生 《国土资源导刊(湖南)》2010,7(3)
<正>这是作为一个农业大县的骄傲,虽然这里还有烟草、食用菌以及油茶树等等,却独独为油菜花设立了一个节日,叫"油菜花节",每年的春分时分,为油菜花喝彩 相似文献
25.
根据贵州省84个气象观测站的资料,分析2018-2019年夏收粮油作物生长季内的气温、降水、日照3个气象要素的变化特点,结合作物生物学特性对气象的要求,并与历史同期气候条件进行对比,评估2018-2019年夏收粮油作物生长季内气候条件对农业生产的影响。结论为:小麦主产区大部光温水条件匹配较好。油菜生长季前期光热条件较差,生育期明显推迟,长势差于2018年,但后期天气转好,利于推进油菜生育进程和产量形成。春播马铃薯气候条件明显好于冬播马铃薯,利于全年马铃薯产量的稳产,冬播马铃薯主产区受阴雨寡照天气影响明显。夏收粮油作物全生育期内无大范围重大农业气象灾害,农业气象条件总体有利于夏收粮油作物生长发育和产量形成,属于较好农业气候年景。 相似文献
26.
为了最大限度地满足政府举办特色农业旅游的需求,以高淳为例,研究分析了高淳油菜农业气象观测数据,发现油菜开花期与t≥3 ℃的有效积温呈极显著相关关系;进而利用最优化相关分析法,筛选出影响油菜开花期的最佳建模因子,创建了开花期气象中期预测模型以及基于环流和海面温度的开花期长期预测模型,均达到α=0.001显著水平,预报时效可提前10~30 d;经检验,三种模型的历史拟合结果和三年试报效果较好;在此基础上,试用了三种模型的复相关系数作为加权系数进行加权平均,综合集成预报效果更佳。油菜开花期预报将对公众踏青赏花和政府招商引资具有现实的意义,同时预报思路可为其他作物花期预报研究提供借鉴。 相似文献
27.
利用OTC-1型农田开顶式气室对油菜进行了不同臭氧浓度200×10-9、100×10-9、50×10-9、未过滤(25×10-9~40×10-9)和过滤掉自然大气的O3后(约为10×10-9)5个处理的长期接触试验,结果表明:目前大气本底(25×10-9~40×10-9)和50×10-9的低浓度臭氧对油菜有慢性伤害作用。臭氧浓度增加到100×10-9、200×10-9时油菜出现退绿、失水等急性伤害症状。臭氧浓度增加可导致植株矮化,株型缩小,叶片数和叶面积减少,光合速率、生物产量和经济产量下降。试验还表明,正常生长的油菜移入浓度为100×10-9、200×10-9的臭氧环境下,首先受影响的是叶肉和表皮,而此环境下的新生叶片其叶脉将首先扭曲变形。 相似文献
28.
基于MODIS数据的湖北省油菜种植分布信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
MODIS归一化差值植被指数(MODIS-normalized difference vegetation index,MODIS-NDVI)时间序列产品能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。为研究基于MODIS数据的油菜种植分布信息提取技术,选取湖北省为研究区,利用2008—2013年75个时相的MODIS-NDVI时序数据,结合农作物物候和地面调查样本等辅助资料,通过建立油菜种植面积提取模型,采用多次阈值比较方法提取了2009—2013年湖北省油菜种植分布信息,与统计数据比较,总体提取精度为85%左右。最后利用环境小卫星HJ-1A CCD数据进行精度验证,证明了MODIS-NDVI时序数据及本文方法在油菜种植面积提取中的可靠性,对掌握油菜种植面积和产量信息、加强农业生产管理、调整农业结构及辅助政府有关部门制定科学合理的农业政策具有重要意义。 相似文献
29.
农作物空间分布的遥感识别是地理学、生态学和农学等多学科研究的前沿和热点,多源遥感数据在其中发挥着重要的作用。本研究结合冬小麦和油菜的种植及生长特点,以安徽省合肥市为研究区域,利用ZY-3、Sentinel-2和GF-1等多源遥感影像数据,以高程、坡度等数据为辅助信息,结合以多尺度分割、最邻近法和阈值法等为主要步骤的面向对象的分类方法,提取研究区合肥市冬小麦和油菜种植的空间分布信息。结合来自于GVG农情采样系统和Google Earth高分辨率影像上获得的地面验证数据进行分类精度验证,计算得到分类结果的混淆矩阵,并根据混淆矩阵数据计算出分类的总体精度为94.43%,Kappa系数为0.914。结果表明,本研究提出的方法能够有效地区分在冬小麦和油菜的混种区域里两种作物种植区域的空间分布,且这种多种策略相结合的分类方法体系,能够适用于其它区域甚至是更加大尺度上的作物分类。 相似文献
30.
油菜素内酯对两种单细胞藻生长和某些生理活性的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
研究于1991年3月-1992年7月在大连进行,实验藻取自大连凌水养殖二场饵料室。分别用浓度为5,10,50μg/L和1,5,10μg/L的油菜素内酯处理亚心形扁藻及球等鞭金藻,研究其对单细胞藻生长的结果表明,两种藻的各处理组的瞎缓期均缩短,细胞生长加快。促进生长最佳浓度。亚心形扁藻的10μg/L,球等鞭金藻的5μg/L;油菜素内酯可提高实验藻的叶绿素含量并促进其光合作用;在处理组的亚心形扁藻和球 相似文献