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本文在分析现存算法特点的基础上,研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素,提出了优化算法,并进行了详细的程序流程设计。同时以优化算法在公路定线中的应用为例,证明了该算法能更好地处理带线约束、区域约束的构网问题,且具有构网速度快、网形优、精度高、算法稳定等特点。 相似文献
22.
本文在分析现有算法特点的基础上,研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素,提出了优化算法,同时以优化算法在公路定线中的应用为例,证明了该算法能很好地将公路设计表面模型和数字地面模型拼合成整体模型,且具有构网速度快、网形优、精度高、算法稳定等特点。 相似文献
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为了解兰州市采暖期大气PM2.5污染情况及其主要重金属和多环芳烃(PAHs)含量,并同时研究其对小鼠胎儿出生质量的影响,对兰州市城关区2015年11月至2016年3月大气PM2.5进行重金属元素和PAHs的成份分析,同时将处理好的PM2.5通过气管滴注对30只成功受孕10d的昆明小鼠(随机分成4个剂量组,每组6只)进行染毒(PM2.5剂量:0、50、100、200μg·ml-1·d-1),直到子鼠出生,分析窝产仔量和子鼠体重、心体比、肺体比等指标进而对子鼠出生质量进行评估。结果表明,兰州市城关区2015年采暖期大气PM2.5总日均浓度符合国家标准,但有48d超过国家标准,最高浓度达到151μg·m-3,主要的重金属和PAHs分别为铅和萤蒽。动物实验结果表明,PM2.5染毒剂量越高,子鼠体重越轻,下降的幅度越大。与零剂量组比较,PM2.5剂量组子鼠的心体系数和肺体系数显著降低,但窝产仔量和性别无明显差异。这表明采暖期大气PM2.5可能会对妊娠期雌鼠产生作用,影响子代小鼠的出生质量和发育情况,这或许与其重金属和PAHs成分有关。 相似文献
26.
交通在人民生活和社会经济中有着举足轻重的作用。车辆速度检测是智能交通管理系统的重要组成部分。本文提出了一种基于无人机(UAV)多源影像数据进行车辆速度检测的方法,首先,搭建小型无人机多源数据采集平台,获取可见光影像与热红外影像。然后,针对采集的多源数据,采用深度学习框架YOLO(you only look once)进行车辆检测。最后,基于卡尔曼滤波进行车辆跟踪,并根据跟踪结果计算车辆速度。本文利用无人机平台增加监测车辆的灵活性,同时综合使用多源数据,不仅提高车辆检测精度,还可以不依赖光照条件跟踪车辆。试验结果表明,本文方法具有有效性和稳健性,为道路监控管理部门提供一种高效率、机动灵活的监测模式。 相似文献
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新型网络地图符号概念模型及其描述体系 总被引:2,自引:0,他引:2
近些年来,网络地图发展非常迅速,越来越多的空间信息都落户在网络终端上。网络地图已经成为地理信息传输与发布的有效途径和人们获取空间信息的重要工具。但是,作为地理信息表达最直接最重要的手段--地图符号在网络上的应用仍存在着理论不完善、共享性差、难于扩充和缺乏矢量符号等问题,一些纸质地图和桌面地图系统制图中符号设计与表达的理论与方法,不能直接移植到网络地图符号系统。本文在充分研究已有的地图符号理论的基础上,针对上述存在问题开展了相关研究,提出了一种新型的网络地图符号概念模型,并建立了网络地图符号的描述体系,结合中国科学院地理科学与资源研究所的在线统计地图制作与发布系统和Web人口普查地图标绘系统对本套体系进行了验证。 相似文献
28.
进入地球大数据与地球人工智能时代,数字地球建模要求也从地表扩展到全域全时全息,而当前数字地球的数据模型还基本停留在瓦片或地球网格剖分数据模型阶段,严重制约了场景化、智能化数字地球应用。本文提出了全息地球概念以及相应的地球数据立方体组织模型,采用全球多级格网参考系统来描述和表达多尺度空间,用平面或立体格元来表达空间位置,将传统“经度、纬度、高程、时间”时空表达发展至“时间粒度、时间覆盖、网格位置、格网尺度”新时空表达体系,并设计了按照“时间—空间—尺度—属性”一致性描述的全息地球数据建模方案,将矢量、栅格、格网、时序阵列、三维模型等多模态数据归纳至一个统一模型中,使得任何引用特定地球数据立方体中的数据值在时间、空间、尺度都是对齐的,解决了全息地球跨专业、多维时空动态场景数据时空融合集成难题,并结合深时数字地球国际大科学计划全球数字化科研平台需求,开发了深时古地形时空动态可视化模拟系统,完成对模型的验证。 相似文献
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无人机视觉SLAM协同建图与导航 总被引:1,自引:0,他引:1
地面机器人由于其工作空间的限制,对环境感知存在较大局限性,结合空中机器人在视角方面的优势,实现空地机器人协作是主流趋势。本文提出了一种基于无人机视觉SLAM的协同建图与导航方法,利用无人机空中视角带来的大范围环境感知能力,协助地面机器人快速构建环境模型,提高地面机器人在具有挑战性的未知环境中建图与导航能力。本文方法首先构建了一个显著闭合边界实时检测和跟踪线程,结合点、线特征以及显著闭合边界,提出一种视觉SLAM方法用于无人机空中建图,与传统方法相比,闭合边界的结合极大优化了建图的效果。其次,地面机器人根据无人机获得的初始全局地图自动规划全局路径,在移动过程中,利用搭载的激光传感器对无人机建的初始地图进行更新,并且对路径进行连续的重新规划,避免与障碍物发生碰撞。为了验证本文方法的可行性和先进性,分别进行了仿真试验和真实试验。试验结果表明,本文方法显著提高了建图效果,实现了协同建图与导航方法的完整过程,提高了地面机器人在具有挑战的未知区域中进行自主建图和导航的能力。但是本文方法在障碍物分布密集、地面高低起伏等复杂情况下效果不佳,且实现的二维导航局限性大,未来工作立足于融合激光雷达、IMU等多传感器,提高深度估计和位姿估计等任务效果用于构建精准的三维占据栅格地图,并进一步设计三维空间空地协同建图与导航的方法。 相似文献