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131.
三维激光扫描技术是通过大量密集的扫描点,以模拟形式体现目标实体对象表面丰富的形体信息,不能获取的点云数据直接读取目标对象的矢量化信息,并进行点云数据处理。笔者在工作中,以EPS2008软件平台为基础,利用VBScript脚本进行二次开发,实现了点云数据分层提取、点云线状地物提取、点云特征轮廓提取、点云数据断面提取和点云高程提取等功能。本文针对已经实现的功能进行探讨,指出每种方法的特点和应用范围。  相似文献   
132.
本文以西安市文景路北段工程堆积的垃圾为实例,介绍了利用三维激光扫描仪进行土方量(堆积物体积)计算的流程与方法,介绍了点云数据处理、三维模型重建及土方量的计算方法。为城市建设规划设计人员提供了科学有效的数据支持,大大加快了待建区整体的测绘和规划的进度,具有实际应用价值。  相似文献   
133.
公租房是解决新就业职工、城市困难家庭等住房困难的一种产品。在公租房项目的建设过程中,需要经过立项、选址、报建、建设、竣工验收等多个环节。本文以全国首批开工建设、首批交付使用的的公租房项目———重庆市公租房民心佳园一期为工程实例,介绍了现代测绘技术在公租房建设各个环节中的应用。  相似文献   
134.
徕卡三维激光扫描系统在建筑物精细建模中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
三维激光扫描技术作为一种新的测绘技术手段改变了传统的测量模式,利用三维激光扫描技术可以快速、高效、连续地获取海量的点云数据,通过处理可以快速得到被测目标的三维模型。本文主要结合徕卡Scan Station P40三维激光扫描系统介绍其在复杂建筑物精细建模中的应用,通过对点云数据及建模精度分析,得出了有益的结论。  相似文献   
135.
车载激光扫描数据分类支持下的路面数据提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
吴学群  宁津生  杨芳 《测绘通报》2018,(2):107-110,135
车载激光扫描系统可以快速采集道路及两旁的建筑物、植被、电杆等地物的点云数据,而点云数据的分类提取是车载激光扫描系统应用的关键。本文选用全景激光移动测量系统获取的激光点云数据,分析了路面点云数据的特征,采用渐进格网法进行了路面点云数据的提取研究;通过试验区的实例验证,取得了较好的分类效果。  相似文献   
136.
三维激光扫描技术是近年来兴起的一种测量技术,并且正在飞速地拓展其应用领域。笔者尝试将三维激光扫描仪用于玻璃幕墙的设计和安装,阐述了其工作流程和测量的方法,取得了较好的效果,尤其对于异形结构大范围玻璃幕墙设计及安装,明显具有工作效率高、测量精度高的优点,同时还可以提供三维可视化图形,对于同类工程的设计和施工,具有较好的借鉴意义。  相似文献   
137.
景维立 《测绘通报》2018,(6):153-155
架线施工在送变电工程中是非常重要的一个环节,传统方式是采用弧垂法,但是效率很低,无法在跨越高速或高铁普及的条件下应用,需要应用装配式架线技术,目前经过验证的是通过全站仪配合棱镜测量的方式,但是也存在安全隐患。本文结合实际项目,探索研究三维激光扫描技术在装配式架线施工中的应用。  相似文献   
138.
对于多站点架设获取的地面三维扫描点云数据进行空间坐标体系的统一配准处理,是实现地表三维模型构建数据预处理的关键技术。研究围绕地面三维扫描点云数据的配准精度问题,结合试验仪器在数据采集扫描设置中的不同模式,分别设计实施了基于一定扫描重叠度的独立站点采集匹配模式,基于站点GPS坐标控制的采集匹配模式,以及基于全站仪实测站点坐标的后视法采集匹配模式等3种试验方案,开展了针对不同扫描方案下所获取点云数据的配准处理方法解析与精度对比分析。不同方案应用于具有条带状试验测区的点云数据采集与数据配准处理结果表明,相对于独立站点数据采集匹配模式,后两种数据采集模式,即采用基于仪器GPS站点坐标的扫描匹配方案和基于全站仪站点坐标的后视法方案,由于克服了与全局坐标系转换困难和对标靶的依赖等问题,而具有较高的数据采集与匹配效率,表现出明显的优势。研究试验成果可为同类型仪器的地面三维激光扫描系统的外业数据采集和点云配准提供参考指导作用。  相似文献   
139.
针对一种基于地面激光扫描技术的高压线塔倾斜度监测方法,分析了利用水平分层的点云面片中心偏移量计算高压塔倾斜度的算法原理,以及该算法的误差来源。研究表明,利用水平截面法监测出线塔倾斜误差量主要与线塔的倾斜量及上下非对称特性有关。经过公式推导,建立了主倾斜剖面上的倾斜误差改正模型,并开发了专用的点云数据处理软件。结合山西开采沉陷区的倾斜高压线塔实例,利用本法计算了线塔的倾斜值,并将结果与特征点法计算结果进行了对比,验证了算法和数据处理程序的有效性和精度。本文内容对利用激光扫描技术监测烟囱、高塔等上小下大的非对称高耸结构的倾斜量有较强的借鉴意义。  相似文献   
140.
基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。  相似文献   
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