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51.
温度植被干旱指数(TVDI)在复杂山区干旱监测的应用研究   总被引:11,自引:1,他引:11  
对地观测卫星(EOS)中分辨率成像光谱仪(MODIS)传感器因具有高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点,非常适合大范围、长时期、动态的干旱监测。本文选取云南省红河州地区为研究对象,利用MODIS植被指数和陆地表面温度产0品建立高原多山地区NDVI- T_s空间,并由此建立了复杂山区的温度植被干旱指数(TVDI)。利用该方法检测2006年3、4两个月的云南省红河地区的地表干旱情况,同时结合当地气象局信息和野外同步观测的表层土壤温度、湿度数据对该指标进行定量验证,结果表明,TVDI与土壤湿度显著相关,该方法可以用来对大区域干旱进行检测,能很好的用于山区的干旱预警与监测。  相似文献   
52.
温度、降水和地表覆盖是影响植被指数变化的主导因子,但在不同区域内不同因子对植被指数的影响程度有所不同。海南岛地处独特的热带区域,为弄清温度、降水和地表覆盖对海南岛植被指数的影响,根据MODIS遥感数据,提取了2004年海南岛的月平均植被指数集,采用了相关分析的方法,探讨了海南岛植被指数变化与其驱动因子(温度、降水和地表覆盖)的关系。结果发现海南岛植被指数的变化受温度的影响大于降水作用的影响,而降水作用的影响又大于地表覆盖的驱动作用。  相似文献   
53.
基于EOS/MODIS 数据的NDVI 与 EVI 比较研究   总被引:24,自引:0,他引:24  
作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比  相似文献   
54.
ABSTRACT

White mold of soybeans is one of the most important fungal diseases that affect soybean production in South Dakota. However, there is a lack of information on the spatial characteristics of the disease and relationship with soybean yield. This relationship can be explored with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Landsat 8 and a fusion of Landsat 8 and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images. This study investigated the patterns of yield in two soybean fields infected with white mold between 2016 and 2017, and estimated yield loss caused by white mold. Results show evidence of clustering in the spatial distribution of yield (Moran’s I = 0.38; p < 0.05 in 2016 and Moran’s I = 0.45; p < 0.05 in 2017) that can be explained by the spatial distribution of white mold in the observed fields. Yield loss caused by white mold was estimated at 36% in 2016 and 56% in 2017 for the worse disease pixels, with the most accurate period for estimating this loss on 21 August and 8 September for 2016 field and 2017 field, respectively. This study shows the potential of free remotely sensed satellite data in estimating yield loss caused by white mold.  相似文献   
55.
ABSTRACT

Climate change is today one of the biggest issues for farmers. The increasing number of natural disasters and change of seasonal trends is making insurance companies more interested in new technologies that can somehow support them in quantifying and mapping risks. Remotely sensed data, with special focus on free ones, can certainly provide the most of information they need, making possible to better calibrate insurance fees in space and time. In this work, a prototype of service based on free remotely sensed data is proposed with the aim of supporting insurance companies’ strategies. The service is thought to calibrate annual insurance rates, longing for their reduction at such level that new customers could be attracted. The study moves from the entire Piemonte region (NW Italy), to specifically focus onto the Cuneo province (Southern Piemonte), which is mainly devoted to agriculture. MODIS MOD13Q1-v6 and Sentinel-2 L2A image time series were jointly used. NDVI maps from MODIS data were useful to describe the midterm phenological trends of main crops at regional level in the period 2000–2018; differently, Sentinel-2 data permitted to map local crop differences at field level in 2016 and 2017 years. With reference to MODIS data, the average phenological behavior of main crop classes in the area, obtained from the CORINE Land Cover map Level 3, was considered using a time series decomposition approach. Trend analyses showed that the most of the crop classes alternated three phases (about 7 years) suggesting that, presently, this is probably the time horizon to be considered to tune mid-term algorithms for risk estimates in the agricultural context. Crop classes trends were consequently split into three phases and each of them modeled by a first-order polynomial function used to update correspondent insurance risk rate. Sentinel-2 data were used to map phenological anomalies at field level for the 2016 and 2017 growing seasons; shifts from class average behavior were considered to locally and temporarily tune insurance premium around its average trend as described at the previous step. Synthesizing, one can say that this approach, integrating MODIS and Sentnel-2 data, makes possible to locally and temporarily calibrate premiums of indexed insurance policies by describing the average trends of crop performance (NDVI) at regional level by MODIS data and refining it at field and specific crop level by Sentinel-2 data.  相似文献   
56.
介绍了国际上InSAR观测值大气改正方法最新的研究进展,应用实例证明了由于大气(尤其是水汽)的影响,传统的InSAR形变量的监测精度往往只能限制在cm级;而利用GPS数据,通过基于地形的GPS扰动模型(GTTM),大幅度削弱了大气对干涉影像的影响,并成功地探测出了美国洛杉矾地区明显的季节性地表形变,形变量精度可提高到5mm左右。通过与GPS/MODIS集成大气改正模型的结果的比较表明,GTTM和GPS/MODIS两种大气改正模型在削弱InSAR观测值大气水汽影响方面具有很强的互补性。  相似文献   
57.
本文利用对地观测卫星多传感器的特点,提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。即利用ASTER数据的第11,12,13,14热红外波段建立热辐射传输方程,并通过对于地表比辐射率分析可知,ASTER4个热红外波段的比辐射率可以用近似线性方程表示,得到了6个方程6个未知数,从而形成了针对ASTER数据的同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。对于关键参数大气透过率,则是通过同一颗星的MODIS传感器的3个近红外波段反演大气水汽含量,然后用MODTRAN模拟大气水汽含量与ASTER热红外波段的统计关系,并进而根据这二关系来计算ASTER热红外波段的大气透过率。由于MODIS和ASTER是在同一颗星上。因此这种大气透过率估计方法保证了地表温度反演过程中所需大气参数的同步获取。  相似文献   
58.
基于谱间关系的MODIS遥感影像水体提取研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
水是地球上万物的命脉所在,水体提取对于水资源调查、洪水灾害预测评估和环境监测等有着重要作用。而可见光和近红外波段水体与植被、城市和土壤光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体的基本原理。本文利用谱间关系法进行MOD IS图像的水体提取。结果表明,用于提取水体的谱间关系法比归一化植被指数(NDVI)法快速,但谱间关系法有把云错误地当作水体提取的缺点。  相似文献   
59.
用MODIS植被指数研究福州城区空间扩展变化   总被引:2,自引:5,他引:2  
张春桂 《气象》2006,32(10):20-26
城区空间的扩展变化对人居环境产生的影响越来越受到人们的关注。利用2001-2005年美国EOS卫星的MODIS遥感资料,以福州市为示范区,逐年计算能反映城区植被覆盖变化的比值植被指数、差值植被指数、归一化植被指数和植被覆盖度,在地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)的辅助下,对福州市各种植被指数的年际动态变化过程进行了研究,并在此基础上对福州市的城区空间扩展变化情况进行遥感动态监测,同时结合社会经济统计数据加以分析。结果表明:福州市从2001年到2005年,城区空间扩展约29km^2,每年平均扩展约7.3km^2,与实际情况一致。利用MODIS资料能准确地监测城区空间扩展变化面积的大小。  相似文献   
60.
利用MODIS资料监测和预警干旱新方法   总被引:11,自引:2,他引:11  
为了提高遥感监测土壤水分和干旱的技术水平,在对常用遥感监测土壤水分和干旱方法进行评价的基础上,根据土壤热力学理论,提出了利用EOS/MODIS资料遥感监测农业干旱的新方法———能量指数模式。实际监测应用结果表明,能量指数模式更适合农作物土壤水分和干旱的监测,监测效果明显优于已经业务化的其它模式。农作物生长季节干旱的预警应当在土壤水分遥感监测的基础上,考虑未来预警期内的预报降水量和最高气温,并且把这个预报降水量和最高气温定量转化为土壤水分订正值,按照当地的标准划分成干旱预警等级。  相似文献   
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