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11.
航空物探数据具有较高的保存开发价值,由于磁带保存的有效年限较短,航空物探勘查所获资料存在着丢失的危险。航空物探数据光盘转录将解决这些难题,为航空物探资料的二次开发和利用创造条件。本光盘数据从任一与RICOHRS-5060E型光盘机兼容的光盘机上均可读出。  相似文献   
12.
Historically, observing snow depth over large areas has been difficult. When snow depth observations are sparse, regression models can be used to infer the snow depth over a given area. Data sparsity has also left many important questions about such inference unexamined. Improved inference, or estimation, of snow depth and its spatial distribution from a given set of observations can benefit a wide range of applications from water resource management, to ecological studies, to validation of satellite estimates of snow pack. The development of Light Detection and Ranging (LiDAR) technology has provided non‐sparse snow depth measurements, which we use in this study, to address fundamental questions about snow depth inference using both sparse and non‐sparse observations. For example, when are more data needed and when are data redundant? Results apply to both traditional and manual snow depth measurements and to LiDAR observations. Through sampling experiments on high‐resolution LiDAR snow depth observations at six separate 1.17‐km2 sites in the Colorado Rocky Mountains, we provide novel perspectives on a variety of issues affecting the regression estimation of snow depth from sparse observations. We measure the effects of observation count, random selection of observations, quality of predictor variables, and cross‐validation procedures using three skill metrics: percent error in total snow volume, root mean squared error (RMSE), and R2. Extremes of predictor quality are used to understand the range of its effect; how do predictors downloaded from internet perform against more accurate predictors measured by LiDAR? Whereas cross validation remains the only option for validating inference from sparse observations, in our experiments, the full set of LiDAR‐measured snow depths can be considered the ‘true’ spatial distribution and used to understand cross‐validation bias at the spatial scale of inference. We model at the 30‐m resolution of readily available predictors, which is a popular spatial resolution in the literature. Three regression models are also compared, and we briefly examine how sampling design affects model skill. Results quantify the primary dependence of each skill metric on observation count that ranges over three orders of magnitude, doubling at each step from 25 up to 3200. Whereas uncertainty (resulting from random selection of observations) in percent error of true total snow volume is typically well constrained by 100–200 observations, there is considerable uncertainty in the inferred spatial distribution (R2) even at medium observation counts (200–800). We show that percent error in total snow volume is not sensitive to predictor quality, although RMSE and R2 (measures of spatial distribution) often depend critically on it. Inaccuracies of downloaded predictors (most often the vegetation predictors) can easily require a quadrupling of observation count to match RMSE and R2 scores obtained by LiDAR‐measured predictors. Under cross validation, the RMSE and R2 skill measures are consistently biased towards poorer results than their true validations. This is primarily a result of greater variance at the spatial scales of point observations used for cross validation than at the 30‐m resolution of the model. The magnitude of this bias depends on individual site characteristics, observation count (for our experimental design), and sampling design. Sampling designs that maximize independent information maximize cross‐validation bias but also maximize true R2. The bagging tree model is found to generally outperform the other regression models in the study on several criteria. Finally, we discuss and recommend use of LiDAR in conjunction with regression modelling to advance understanding of snow depth spatial distribution at spatial scales of thousands of square kilometres. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
13.
以南京市以下长江12.5 m深水航道建设工程中的白茆沙整治建筑物工程的年度监测为例,介绍了利用无人机航摄和机载LiDAR技术进行大比例尺高精度的滩涂地理信息数据采集的关键技术。研究案例表明,采用无人机搭载数码相机和LiDAR联合进行数据采集,在小区域、通行困难地区的高分辨率影像和地面高程数据快速获取方面具有明显优势,为沿海滩涂开发中的工程用图测绘工作提供了一种新的有效快捷的技术手段。  相似文献   
14.
勘测定界界址点坐标交换文件是国土资源管理工作中时常用到的一种空间数据格式,具有一般文本文件易读易改的特性,但缺少专业GIS软件应用支持,需要转换为通用的GIS数据格式才能进行更广泛的应用。为尽可能简化操作难度和降低软件购置成本,本文从底层开发的角度思考,基于OGR开源类库的运行机制总结了数据转换的技术流程,在VC++环境下开发了简单易用的数据转换工具,实现了自动转换为Shapefile文件的目标,对其他格式的GIS数据转换方法研究具有一定的借鉴意义。  相似文献   
15.
高维遥感图像的快速分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
孙华生  李晓轩 《测绘科学》2016,41(8):19-23,37
为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。  相似文献   
16.
常见的地质灾害如滑坡、泥石流、岩崩等通常都涉及不同形状的颗粒物质运动,这些形状不同的颗粒又多具有不同的尺寸和含量。基于典型的颗粒柱坍塌试验,首先根据试验方法确定了离散元模拟所需的各项参数,然后采用随机多面体方法生成了可控制长细比的大颗粒,利用离散元法就不同大颗粒含量下形态变化对二元颗粒柱坍塌特性的影响开展研究,研究结果表明:(1)利用离散元法可以较好地重现室内试验中小球和多面体组成的二元颗粒系统的颗粒柱坍塌过程;(2)在不同长细比的不规则大颗粒和小球组成的二元颗粒柱系统中,当大颗粒含量高于临界含量值20%时,二元颗粒柱坍塌持续的时间随非球形大颗粒长细比的增加而增加;(3)在不同长细比的不规则大颗粒和小球组成的二元颗粒柱中,当大颗粒含量高于临界含量值20%时,在相同百分比的大颗粒含量下,大颗粒长细比的增加会提高大颗粒平均配位数以及降低颗粒的运动能力,大颗粒间形成更强的互锁作用,降低了颗粒柱的整体流动性,使其最终堆积高度更高、最大跑出距离更短以及更小的归一化动能峰值。(4)在不同长细比的不规则大颗粒和小球组成的二元颗粒柱中,小颗粒可以较为明显降低大颗粒间摩擦及互锁作用,增加流动性,降低大骨料形态对坍塌过程的影响。  相似文献   
17.
本文介绍一种最近由作者在美国研制的,由计算机产生等距离区域分界线的程序及其数据结构,同时给出初步的试验结果。  相似文献   
18.
肖应华  王茜 《极地研究》1995,7(3):95-100
本文阐述了用120型非量测相机对南极中山站地区所摄制的140000小象幅航片制作15000地形图、正射像片图及110000地形图的原理、方法和精度。在外定向中适当增加控制点及考虑到加入适当的权的情况下,其外定向最大对点误差平面为2.2m,高程为1.2m。所制作的正射像片图和相应的地形图套合中误差为0.14mm。其结果完全可满足南极科研、考察的要求  相似文献   
19.
华南花岗岩物源成因特征与陆壳演化   总被引:15,自引:1,他引:15  
华南不同时代的花岗岩按物质来源及成因可划分为:幔源(分异)系列:幔-壳混源(同熔)系列;壳源改造(重熔)系列和幔-壳混源碱性系列等四个不同的系列,简要阐述了划分四类系列的岩石学、地球化学的依据。侧重根据Sm-Nd、Rb-Sr同位素成分,以二元混合模型计算了花岗岩源区物质组成中,上壳和亏损地幔组份各占的比例。在此基础上探讨了不同物源成因系列花岗岩形成与华南陆壳演化的内在联系:东安、雪峰旋回褶皱系阶段花岗岩物源成因类型比较多样,有幔源(分异)系列、不成熟壳源、成熟壳源改造(重熔)系列等;加里东,海西期以陆壳改造(重熔)系列为主;印支、燕山期活化区(地洼)阶段,在地幔活化激发下,中国东部陆缘形成幔—壳混源(同熔)系列花岗岩和相应的火山岩;但沿内部断裂带,在壳下地幔热传输及构造作用下引起陆壳重熔,形成属于壳源改造(重熔)系列花岗岩。同位素的研究证明了:地洼阶段的构造-岩浆活动主要动力是来自壳下地幔的活化。  相似文献   
20.
Samples used to estimate discrete choice models in geography and regional science are typically assumed to be simple random samples. This assumption is not always met with existing samples. Furthermore, data collection is usually less costly if a stratified sampling strategy is adopted. Existing sampling theory suggests that stratified sampling can affect the consistency of parameter estimates. This paper reviews the salient points of this theory and relates theory to practice by means of a simple example on housing choice by elderly.  相似文献   
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