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黄浦江水质指标与反射光谱特征的关系分析 总被引:16,自引:0,他引:16
利用地物光谱测量技术及同步配套的常规水质采样分析实验,对上海市黄浦江全河段水体进行调查研究。共选取31个典型站位进行了光谱测量和同步水质取样,每个测点分析了9个水质指标,包括TP,TN,CODMn,CODCr,NH3-N,BOD5,DO,悬浮物浓度和浊度。各水质参数之间存在较大的相关性,以总氮(TN)和悬浮物浓度两个水质指标为例,分析了这两个水质指标与单波段归一化反射率、反射率的一阶微分、不同波段之间反射率的比值以及反射率取对数等之间的相关关系,给出了以上两个水质指标的单波段归一化反射率、一阶微分反射率识别的特征波段,以及两个波段比值的最佳波段组合。建立了常规水质参数与水体光谱反射率之间的关系模型,为利用遥感技术监测水环境提供了基础。 相似文献
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弄清楚HDF-EOS数据结构和内容及其基本物理量的计算方法是MODIS应用的基础。HDF是NCSA开发、适用于多种计算机平台、易于扩展、主要用来存储各种类型的科学数据。NASA在此基础上,对HDF进行了扩展,开发了专门处理EOS产品的数据格式HDF-EOS。MODIS 1B产品采用HDF-EOS格式存储数据,数据文件包括250、500、1000 m分辨率的定标后的资料以及星载定标器数据及其他工程数据。白天MODIS资料有36个波段,夜间只有17个波段。MODIS 1B产品将MODIS探测得到的数据信号按一定比例缩放为16位整数保存,根据数据集保存的缩放比和截距参数,可以算出反射率和辐射率。 相似文献
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为了利用煤镜质组反射率推断豫北构造应力场,基于构造应力是造成镜质组反射率各向异性(VRA)的主要控制因素,对在豫北焦作、安阳、鹤壁三个矿区井下取的定向煤样品进行了室内显微镜下反射率测试,对测试数据按有关公式进行计算后就得出了由最大反射率值、中间反射率值、最小反射率值为轴组成的镜质组反射率椭球体(VRI).结果表明,研究区煤样显示二轴晶正光性,它们经过了强烈的构造变形,研究区煤样镜质组反射率各向异性是由构造应力所引起;由镜质组反射率椭球体(VRI)得出的豫北构造应力场与钻探、节理统计、河南省区域构造应力场分析等方法得出的应力场基本上是吻合的,但也有一定的区别,主要体现在应力场到安阳、鹤壁矿区后发生了向左的偏转.总之,利用煤镜质组反射率各向异性推断构造应力场的方法是可行的、是有效的. 相似文献
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以K2SO4、S粉、C粉、聚三氟氯乙烯粉、Al2O3、MgO混合物作为缓冲剂,以Sb为内标,电极发射光谱法测试多目标地球化学土壤样品中的钼。方法的检出限为0.28μg/g(3S),方法的精密度(RSD)为7.25%~8.66%。测试了国家一级地球化学标准物质,结果与标准值相符合。该方法已用于10000多件土壤样品的分析,并取得满意的结果。 相似文献
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Elizabeth J. Botha Brigitte Leblon Bernie Zebarth James Watmough 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2007,9(4):360-374
Optimizing nitrogen (N) fertilization in crop production by in-season measurements of crop N status may improve fertilizer N use efficiency. Hyperspectral measurements may be used to assess crop N status by estimating leaf chlorophyll content. This study evaluated the ability of the PROSAIL canopy-level reflectance model to predict leaf chlorophyll content. Trials were conducted with two potato cultivars under different N fertility rates (0–300 kg N ha−1). Canopy reflectance, leaf area index (LAI) and leaf chlorophyll and N contents were measured. The PROSAIL model was able to predict leaf chlorophyll content with reasonable accuracy later in the growing season. The low estimation accuracy earlier in the growing season could be due to model sensitivity to non-homogenous canopy architecture and soil background interference before full canopy closure. Canopy chlorophyll content (leaf chlorophyll content × LAI) was predicted less accurately than leaf chlrophyll content due to the low estimation accuracy of LAI for values higher than 4.5. 相似文献
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During the last 50 years, the management of agroecosystems has been undergoing major changes to meet the growing demand for food, timber, fibre and fuel. As a result of this intensified use, the ecological status of many agroecosystems has been severely deteriorated. Modeling the behavior of agroecosystems is, therefore, of great help since it allows the definition of management strategies that maximize (crop) production while minimizing the environmental impacts. Remote sensing can support such modeling by offering information on the spatial and temporal variation of important canopy state variables which would be very difficult to obtain otherwise.In this paper, we present an overview of different methods that can be used to derive biophysical and biochemical canopy state variables from optical remote sensing data in the VNIR-SWIR regions. The overview is based on an extensive literature review where both statistical–empirical and physically based methods are discussed. Subsequently, the prevailing techniques of assimilating remote sensing data into agroecosystem models are outlined. The increasing complexity of data assimilation methods and of models describing agroecosystem functioning has significantly increased computational demands. For this reason, we include a short section on the potential of parallel processing to deal with the complex and computationally intensive algorithms described in the preceding sections.The studied literature reveals that many valuable techniques have been developed both for the retrieval of canopy state variables from reflective remote sensing data as for assimilating the retrieved variables in agroecosystem models. However, for agroecosystem modeling and remote sensing data assimilation to be commonly employed on a global operational basis, emphasis will have to be put on bridging the mismatch between data availability and accuracy on one hand, and model and user requirements on the other. This could be achieved by integrating imagery with different spatial, temporal, spectral, and angular resolutions, and the fusion of optical data with data of different origin, such as LIDAR and radar/microwave. 相似文献