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1.
青岛之美,誉满中外。
从一百多年前的一个小渔村,到成长为拥有“红瓦、绿树、碧海、蓝天”,充满浓郁欧陆风情的“东方瑞士”,再到今天山、海、城浑然一体的大写意,众多中西合璧、独具特色的建筑,犹如一颗颗璀璨的明珠,镶嵌在山海景观之中,自然美、建筑美与艺术美交融相生,其摄人魂魄的城市之美,陶醉了每一个来到青岛和住在青岛人。 相似文献
2.
详细地介绍了时分制视频立体观察的原理及其在摄影测量领域的具体应用,同时对“基于微机的数字视频立体测图系统”从原理到实践做了初步探讨。 相似文献
3.
第一,在监控软件的“系统参数”菜单中有“选项”画面,应将数据采集打上“√”,否则在自动站初始化时会提示“自动站数据采集关闭”;实时数据采集重复次数、定时数据采集重复次数最好都设成≥2次,时间同步频率(小)CAWS600型的自动站,设定的次数要多一些。 相似文献
4.
在ORB-SLAM(oriented fast and rotated brief-simultaneous localization and mapping)框架的基础上,采用半直接视觉里程计(semi-direct visual odometry,SVO)法和稠密直接法替代特征点法,并利用慕尼黑工业大学SLAM数据集进行测试和对比。结果表明,SVO和ORB-SLAM在单目模式下的平均解算时间分别为31.1 ms、20.5 ms,RGB-D模式下的平均解算时间分别为39.5 ms、32.5 ms。某些条件下SVO解算的轨迹精度可以达到甚至高于ORB-SLAM。 相似文献
5.
针对目前视觉SLAM算法大多基于小区域静态环境,较少考虑实际场景常存在动态物体,从而导致视觉SLAM位姿估计不准确的问题。该文采用深度学习方法对图像进行语义分割,结合实时图像语义分割和基于稠密金字塔光流法的动态检测确定动态目标,消除了动态目标导致的SLAM特征点匹配误差,提高了视觉SLAM位姿估计的精度,解决了动态场景中视觉SLAM的不稳定性问题。同时,建图过程中,剔除运动物体构建出的地图点,构建静态地图。基于TUM数据集中动态场景测试表明,在室内动态场景下,该文算法绝对估计误差相较ORB-SLAM2算法平均减少92%,并且该文算法的速度与精度优于同类型的DS-SLAM算法。 相似文献
6.
编队卫星InsAR系统的相位同步分析 总被引:1,自引:0,他引:1
编队卫星InSAR系统属多基雷达系统,依靠编队卫星构型形成干涉所需的基线。一发多收工作模式下的编队卫星InSAR高程测量系统,协同工作的雷达间必须建立时间同步、相位同步和空间同步,其同步精度将影响InSAR系统的功能与性能。三大同步中,相位同步误差直接影响SAR复影像的相位误差,从而影响系统的高程测量精度。本文根据编队卫星条件下SAR成像的要求,对相位同步的要求进行了分析,并给出了由于相位不同步所引起的相位误差对InSAR高程测量精度影响。分析结果表明,编队卫星InSAR系统对于相位同步的要求包含两个方面:一是为保证被动雷达能够对回波实现相参成像,在整个合成孔径时间内,主动和被动两个雷达在载波相位上必须保持确定和可知的关系,且其差值随系统距离向分辨率的不同必须限定在一定范围内;二是在整个干涉数据的录取时间里,主动和被动两个雷达载波相位同步误差不能超过高程测量的精度要求所允许的误差。 相似文献
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8.
9.
10.
利用美国ASD公司的FieldSpec Pro FR地面波谱仪,选择5°视场角探头和135cm探头距测试地物高度,开展0°、5°、10°、15°、20°等五种不同地形坡度明、暗地物自然定标场地面波谱测试。通过对比研究不同地形坡度具代表性、能真实反映被测试目标平均自然性的各波谱测试点波谱曲线特征,得出0°、5°地形坡度获取的波谱曲线连续、平滑,信噪比高,没有混入大气水气吸收、仪器噪声等因素导致的剧烈波动、跳跃现象或尖锐锯齿状噪声,波谱特征明显,吸收峰最小值位置清晰可辨,各波谱测试点波谱曲线变化幅度小,整体反射率值变化小,Fe~(2+)、Fe~(3+)、Al-OH、Mg-OH、CO_3~(2-)等分子基团与离子波谱的诊断性波谱特征位置清晰可辨。因此0°和5°坡度地形条件获取的地面同步自然场光谱定标波谱曲线,可以满足航空高光谱遥感数据的大气校正、光谱重建和空、地回归分析等所需的地面波谱数据要求。 相似文献