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Availability of reliable delineation of urban lands is fundamental to applications such as infrastructure management and urban planning. An accurate semantic segmentation approach can assign each pixel of remotely sensed imagery a reliable ground object class. In this paper, we propose an end-to-end deep learning architecture to perform the pixel-level understanding of high spatial resolution remote sensing images. Both local and global contextual information are considered. The local contexts are learned by the deep residual net, and the multi-scale global contexts are extracted by a pyramid pooling module. These contextual features are concatenated to predict labels for each pixel. In addition, multiple additional losses are proposed to enhance our deep learning network to optimize multi-level features from different resolution images simultaneously. Two public datasets, including Vaihingen and Potsdam datasets, are used to assess the performance of the proposed deep neural network. Comparison with the results from the published state-of-the-art algorithms demonstrates the effectiveness of our approach. 相似文献
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在基于精密单点定位(PPP)的授时方法中,卫星钟差产品的高精度时间基准至关重要.针对实时卫星钟差产品时间基准不够稳定的问题,本文采用一组具有原子钟外部输入的国际全球卫星导航系统(GNSS)服务(IGS)跟踪站建立了顾及原子钟变化特性的基准精化方法.该方法首先采用阿伦方差对不同的IGS跟踪站外接原子钟进行稳定度分析,挑选出一组稳定度高的原子钟用以精化时间基准.在此基础上,利用阿伦方差分析各台原子钟的噪声参数特征,并确定不同原子钟之间的权比关系.最终,建立时间基准改正量的随机模型,并计算出精化后的时间基准.通过实例验证表明:与IGS事后精密钟差产品定义的时间基准比较,改正后的实时钟差基准单天内的标准差(STD)优于0.1 ns,相比于改正前最高提升了93%.同时,基准改正后的天内万秒稳达到10-15量级,实现了一个量级的提高.此外,通过相对钟差精度的分析,表明钟差基准修正不影响PPP的定位精度. 相似文献
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曲流点坝薄夹层构形对驱油效率及剩余油形成与分布的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
陆相储层单砂体内的薄夹层是形成储层流体流动非均质的主要因素之一,单砂体内部薄夹层极薄、规模小、测井全部识别有一定困难,且位于层内。在油田开发初、中期作用不明显,而在高含水期、三采阶段,单砂体及其渗透率宏观分布已不能详尽揭示层内剩余油分布,层内薄夹层对注入剂驱油的影响及其重要性逐渐显现出来,与渗透率在储层内韵律性分布有同等重要的地位,也是储层精细表征的重要内容。以往只是着重从渗透率在储层内分布的不均衡的角度来研究储层中驱油效率问题,忽略了薄夹层的对储层驱油效率的影响。以大庆油田葡萄花油层组PⅠ2小层曲流河道砂体为例,对曲流河道砂体内部薄夹层构形对驱油效率及剩余油的形成与分布作了初步的分析和探讨。在排除开发因素差异的同井单砂体分析条件下,提出了“单砂体内部薄夹层空间构形 渗透率垂向序列 重力”三因素共同控制剩余油分布、驱油效率多段垂向序列模式。 相似文献
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GPS测量误差与数据处理的质量控制 总被引:4,自引:1,他引:3
针对GPS测量结果的误差来源,从GPS卫星信号传播过程、观测条件和数据处理等方面讨论了GPS控制网数据处理的质量控制问题,介绍怎样进行基线解算和网平差的质量控制,并阐述了提高GPS网精度的若干方法。 相似文献
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基于非结构有限体积法海洋模型FVCOM(Finite-Volume Community Ocean Model), 建立了马六甲海峡及其毗邻海域高分辨率水动力数值模型, 研究了风和潮流作用下的余环流结构以及水体输运特征。结果表明, 马六甲海峡航道中央潮流运动以往复流为主, 边缘存在旋转流; 主要研究区域内落潮流速略大于涨潮流速, 东南窄道处流速最大; 因峡道束窄变浅, 在涨落潮过程中潮流发生汇聚与分离; 主要研究区域东南段存在3个显著的潮致余环流; 东北季风驱动时模型响应为海峡海流整体向西北方向流动, 西南季风时反之; 季风期间潮致表层余环流结构被破坏, 但底层余流仍存在水平环流结构, 且随着风速增加, 底层余环流的数目、大小、形状、位置均会产生变化; 季风过渡期余环流结构也会发生部分改变, 尤其是小潮期间风场影响效果显著。 相似文献
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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
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