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171.
仿地飞行对于无人机航测至关重要,能否相对地面保持稳定的航高直接关系到无人机在复杂地形区域的安全性和数据质量问题。本文提出一种基于单目视觉的无人机航高估计方法,通过光流法对无人机实时获取的视频进行跟踪和分析,提取运动信息以估算实时航高。试验结果表明,该方法能够快速、准确地估算无人机实时航高,在没有地表高程信息的情况下实现了自动仿地飞行。 相似文献
172.
针对特征点法视觉里程计(visual odometry,VO)中,描述子匹配算力要求较高,而光流追踪算法存在误差累积的问题,提出了一种双目混合追踪的视觉里程计算法,并通过实验对该方法的定位结果与计算效率进行分析.在该算法中,前端在影像关键帧提取ORB(oriented brief)特征点并生成路标点,优先采用Inverse Compositional光流进行追踪,使用卡方检验等检测外点;为检测定位粗差,提出通过由相邻帧位姿恢复的极线进行检验;光流追踪失败或未通过极线检验时,提取ORB特征点维持跟踪或进行重定位;同时,后端进行相机位姿、路标点联合优化以减小误差累积.实验结果表明,该算法定位精度低于ORB-SLAM2(simultaneous location and mapping)算法,但运算效率有明显提升. 相似文献
173.
城市生态景观功能主要是绿色植物对人的视觉作用。绿视率被认为是一种比较好的衡量绿色空间视觉感受的描述因子。目前绿视率的估算主要基于静态的图像或者街景数据,而绿视率是一种动态的量,不同视点有不同的值,且植物是生长变化的。因此,本文提出一种基于数据和模型综合驱动的园林树木三维模拟景观的绿视率计算方法,其利用虚拟地理环境、虚拟植物等技术,通过道路、建筑物等硬质景观数据和树木模型驱动,建立城市园林树木三维景观;根据视觉成像原理,构建虚拟相机,模拟不同视点园林景观的视觉图像,然后识别表征植被信息的像素,从而计算绿视率。本文研发了园林树木景观三维模拟及绿视率估算原型系统,并以城市道路树木景观为例,模拟分析了机动车道中车辆乘客可获得的绿视率,与街景图像提取的绿视率值相近。该方法和系统可用于包含时间变量的不同生长阶段园林树木景观的绿视率评估,支持交互设置不同的视点参数,估算城市任意位置和任意方向的绿视率,评价过去、现在和未来的园林景观绿化质量,以人的视觉感知角度为城市绿地规划提供参考。 相似文献
174.
针对实景三维场景在近地面视角或面对复杂特殊地物时存在的模型破损、纹理变形、悬浮物及细节表现精度不高等问题,本文提出了一种场景增强显示方法。利用计算纠正后的无畸变影像,查找匹配与场景呈现最相近的目标影像并将其精准叠加至三维模型上,完成二维影像与三维模型间的视觉融合和自然过渡;同时实现三维漫游过程中影像的动态调度和实时绘制,以支撑超大场景的持续增强显示。实践证明,该方法不仅可以弥补实景三维模型的显示不足,提升场景视觉浏览效果,还可以结合最新航飞影像增强场景表达的现势性,提升实景三维的推广应用价值,研究成果可有助于开展自然资源管理、国土空间规划、应急救灾、城市治理等领域工作。 相似文献
175.
为解决视觉SLAM在户外眩光场景下稳定性较低的问题,本文结合深度学习在图像处理领域的方法,提出了一种面向室外含有眩光干扰场景的改进的ORB-SLAM2算法。首先,将定位相机拍摄图片输入预先训练的U-Net网络处理,该网络可有效去除图片眩光,同时对无眩光干扰的图像可保持原始信息输出;然后,采用图像亮度判断算法判断该网络输出图像的亮度,对低亮度图像采用对比度受限的直方图均衡化处理(CLAHE)。根据实际户外场景下的试验结果,本文改进后的ORB-SLAM2系统的运动轨迹相比于原始系统,更加接近相机真实运动轨迹,同时该系统在户外眩光场景下具有更好的稳健性。 相似文献
176.
环境理解是计算机视觉领域的基础工作,在机器人导航、智能交通等诸多军民领域有着广泛的应用。三维点云因其高精度、高密度等的数据特性,能够高效地捕获和描述三维场景中清晰的地物目标几何结构和丰富的空间细节信息,是表达、分析和理解室内外环境信息的重要数据类型之一。因此,基于三维点云数据进行室内外场景理解一直是备受关注的热点问题。 相似文献
177.
178.
本文结合人眼立体视觉原理与摄影测量理论及计算机图形学的三维可视化理论分析了立体显示与量测的实现原理,并结合C++语言、OpenGL、DirectX图形库进行了验证,并取得了一些效果,为地理信息数据拓展服务提供了一些尝试。 相似文献
179.
180.