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   89篇
  免费   8篇
  国内免费   4篇
测绘学   7篇
大气科学   6篇
地球物理   35篇
地质学   31篇
海洋学   8篇
天文学   9篇
自然地理   5篇
  2021年   2篇
  2020年   3篇
  2019年   4篇
  2018年   5篇
  2017年   4篇
  2016年   8篇
  2015年   3篇
  2014年   5篇
  2013年   5篇
  2012年   6篇
  2011年   4篇
  2010年   9篇
  2009年   2篇
  2008年   2篇
  2007年   4篇
  2006年   5篇
  2005年   2篇
  2004年   1篇
  2003年   2篇
  2000年   4篇
  1998年   3篇
  1997年   1篇
  1996年   4篇
  1990年   3篇
  1988年   1篇
  1986年   1篇
  1985年   1篇
  1983年   2篇
  1982年   2篇
  1974年   1篇
  1970年   1篇
  1942年   1篇
排序方式: 共有101条查询结果,搜索用时 0 毫秒
101.
Vegetation mapping is a priority when managing natural protected areas. In this context, very high resolution satellite remote sensing data can be fundamental in providing accurate vegetation cartography at species level. In this work, a complete processing methodology has been developed and validated in a complex vulnerable coastal-dune ecosystem. Specifically, the analysis has been carried out using WorldView-2 imagery, which offers spatial and spectral resolutions. A thorough assessment of 5 atmospheric correction models has been performed using real reflectance measures from a field radiometry campaign. To select the classification methodology, different strategies have been evaluated, including additional spectral (23 vegetation indices) and spatial (4 texture parameters) information to the multispectral bands. Likewise, the application of linear unmixing techniques has been tested and abundance maps of each plant species have been generated using the library of spectral signatures recorded during the campaign. After the analysis conducted, a new methodology has been proposed based on the use of the 6S atmospheric model and the Support Vector Machine classification algorithm applied to a combination of different spectral and spatial input data. Specifically, an overall accuracy of 88,03% was achieved combining the corrected multispectral bands plus a vegetation index (MSAVI2) and texture information (variance of the first principal component). Furthermore, the methodology has been validated by photointerpretation and 3 plant species achieve significant accuracy: Tamarix canariensis (94,9%), Juncus acutus (85,7%) and Launaea arborescens (62,4%). Finally, the classified procedure comparing maps for different seasons has also shown robustness to changes in the phenological state of the vegetation.  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