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41.
ALOS PALSAR双极化数据水稻制图   总被引:1,自引:0,他引:1  
以江苏省海安县为研究区,使用2008年获取的日本ALOS卫星PALSAR双极化模式数据,分析水稻在L波段SAR图像上的后向散射特征,并提出相应的水稻制图方法。水稻在L波段上表现出了和C波段相同的时相变化特征。HH极化后向散射依赖于水稻植株的空间分布结构,某些机械插秧区域的布拉格共振现象引起水稻后向散射严重增强,给利用PALSAR数据水稻制图带来了困难。而HV极化不存在布拉格共振现象。在考虑布拉格共振影响的条件下,提出了联合PALSAR双极化模式HH和HV极化数据、基于时相变化特征进行水稻制图的方法,获得了88.4%的制图精度。  相似文献   
42.
L波段探空高分辨率廓线中近地层信息分析及相关模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨湘婧  徐祥德  陈宏尧  马舒庆  陈渭民 《气象》2011,37(12):1504-1510
L波段高空气象探测系统的更新换代,提高了大气探测精度,L波段"秒级"数据为垂直高分辨率廓线探测信息的获取提供了气象要素再分析的基础平台。为了探讨L波段探空垂直高分辨数据应用的可行性,考虑到用于对比分析的其他观测系统获取"秒级""高时间密度"同步观测数据的设备条件,本文重点选用了JICA(中日气象灾害合作研究中心项目)PBL(行星边界层)通量铁塔梯度观测系统来进行对比分析,并构造L波段探空再分析与通量铁塔近地层气象信息相关模型。研究结果表明,L波段探空垂直高分辨率廓线近地层数据能够较好地描述大气边界层内近地层温、湿、压;所建立的温、湿、压模型具有推算PBL铁塔近地层的温、湿、压的可行性。研究结论可为L波段高分辨率垂直廓线再分析平台及其对大气结构描述可行性提供具有应用价值的技术基础。基于L波段高分辨率垂直廓线再分析信息平台的构造,将有助于开发全国L波段探空在数值模式应用方面的潜力,推进探空垂直高分辨信息在数值模式同化系统中新技术的发展。  相似文献   
43.
用数值预报场间接对比新疆两种型号探空系统   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
利用2007—2010年近4年的探空资料对比新疆中、北部地区乌鲁木齐、伊宁、克拉玛依、北塔山4个采用GTS (U)-2型P波段雷达-电子探空仪的探空站及其周围的阿勒泰、阿克苏和库尔勒3个采用GTS1型L波段雷达-电子探空仪的探空站的探空记录与预报场的偏差值,发现采用GTS1型探空仪的3个探空站的探空记录不仅在同一观测时段而且08:00(北京时,下同) 与20:00两个不同的观测时段与预报场差值的差异小;4个采用GTS (U)-2型探空仪的探空站的探空记录与预报场的差值在同一观测时间的差异小,但08:00和20:00的差异很大;且GTS (U)-2型探空仪与GTS1型探空仪20:00获取的探空记录与预报场差值的差异小,但08:00探空记录的差异大。综合对比结果表明:2007年1月—2010年3月新疆自治区采用的GTS (U)-2型探空仪的探空记录08:00可能存在问题,用户在数据资料分析时需要特别注意。  相似文献   
44.
基于L波段雷达探空资料的重庆市区低空逆温特征分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
唐家萍  谭桂容  谭畅 《气象科技》2012,40(5):789-793
利用重庆市沙坪坝气象站2005- 2009年L波段雷达探空观测资料,研究重庆市区接地逆温和悬浮逆温的出现频率、逆温厚度、垂直分布特征和强度状况,对本地低空大气的逆温分布特征进行了详细分析.分析结果表明:重庆市区低空大气全年均不同程度存在逆温层,低空逆温出现频率为93%,夏季发生的频率最高,冬季最低;逆温强度总体不大,07:00 和19:00接地逆温多年平均强度分别为0.53℃/hm和0.6℃/hm,为同时段悬浮逆温强度的2倍;从垂直分布特征来看,低空逆温呈现厚度薄且层次多的特点,层次最多时达6层.  相似文献   
45.
Based on the measurement of L-band ground-based microwave radiometer(ELBARA-III type)in the Qinghai-Tibet Plateau and theτ-ωradiative transfer model,this research evaluated the effects of four soil dielectric models,i.e.,Wang-Schmugge,Mironov,Dobson,and Four-phase,on the L-band microwave brightness temperature simulation and soil moisture retrieval.The results show that with the same vegetation and roughness parameterization scheme,the four soil dielectric models display obvious differences in microwave brightness temperature simulation.When the soil moisture is less than 0.23 m3/m3,the simulated microwave brightness temperature in Wang-Schmugge model is significantly different from that of the other three models,with maximum differences of horizontal polarization and vertical polarization reaching 8.0 K and 4.4 K,respectively;when the soil moisture is greater than 0.23 m3/m3,the simulated microwave brightness temperature of Four-phase significantly exceeds that of the other three models;when the soil moisture is saturated,maximum differences in simulated microwave brightness temperature with horizontal polarization and vertical polarization are 6.1 K and 4.8 K respectively,and the four soil dielectric models are more variable in the microwave brightness temperature simulation with horizontal polarization than that with vertical polarization.As for the soil moisture retrieval based on the four dielectric models,the comparison study shows that,under the condition of horizontal polarization,Wang-Schmugge model can reduce the degree of retrieved soil moisture underestimating the observed soil moisture more effectively than other parameterization schemes,while under the condition of vertical polarization,the Mironov model can reduce the degree of retrieved soil moisture overestimating the observed soil moisture.Finally,based on the Wang-Schmugge model and FengYun-3C observation data,the spatial distribution of soil moisture in the study area is retrieved.  相似文献   
46.
This study focuses on the calibration of the effective vegetation scattering albedo (ω) and surface soil roughness parameters (HR, and NRp, p = H,V) in the Soil Moisture (SM) retrieval from L-band passive microwave observations using the L-band Microwave Emission of the Biosphere (L-MEB) model. In the current Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) Level 2 (L2), v620, and Level 3 (L3), v300, SM retrieval algorithms, low vegetated areas are parameterized by ω = 0 and HR = 0.1, whereas values of ω = 0.06 − 0.08 and HR = 0.3 are used for forests. Several parameterizations of the vegetation and soil roughness parameters (ω, HR and NRp, p = H,V) were tested in this study, treating SMOS SM retrievals as homogeneous over each pixel instead of retrieving SM over a representative fraction of the pixel, as implemented in the operational SMOS L2 and L3 algorithms. Globally-constant values of ω = 0.10, HR = 0.4 and NRp = −1 (p = H,V) were found to yield SM retrievals that compared best with in situ SM data measured at many sites worldwide from the International Soil Moisture Network (ISMN). The calibration was repeated for collections of in situ sites classified in different land cover categories based on the International Geosphere-Biosphere Programme (IGBP) scheme. Depending on the IGBP land cover class, values of ω and HR varied, respectively, in the range 0.08–0.12 and 0.1–0.5. A validation exercise based on in situ measurements confirmed that using either a global or an IGBP-based calibration, there was an improvement in the accuracy of the SM retrievals compared to the SMOS L3 SM product considering all statistical metrics (R = 0.61, bias = −0.019 m3 m−3, ubRMSE = 0.062 m3 m−3 for the IGBP-based calibration; against R = 0.54, bias = −0.034 m3 m−3 and ubRMSE = 0.070 m3 m−3 for the SMOS L3 SM product). This result is a key step in the calibration of the roughness and vegetation parameters in the operational SMOS retrieval algorithm. The approach presented here is the core of a new forthcoming SMOS optimized SM product.  相似文献   
47.
张谦  柴琳娜  施建成 《遥感学报》2017,21(2):182-192
双矩阵MD(Matrix-Doubling)算法是辐射传输方程的一种数值解,考虑了植被层内的多次散射信号,具有较高的模拟精度。但受限于算法的复杂性,很难直接应用到地表参数的反演中。本文以玉米覆盖地表为研究对象,基于MD算法的模拟数据,发展了一种L波段多角度微波辐射参数化模型。基于模拟数据的对比结果表明,参数化模型具有与理论模型相当的精度,两者之间的发射率误差不超过0.004(V极化)和0.007(H极化)。同时,结合黑河流域的地面实测数据,利用本论文中发展的参数化模型模拟了纯玉米像元的辐射亮温。该模拟结果与相同像元尺度上机载L波段微波辐射计(PLMR)观测亮温之间的差异基本在10 K以内。  相似文献   
48.
梁芳  孙建宝  沈正康  徐锡伟 《地震》2013,33(4):43-54
地壳形变是评估地震灾害和地质灾害的重要依据之一。 北京及其周边地区的形变状况一直以来缺乏全面、 可靠的观测数据, 阻碍了对该地区这两种灾害的客观认识。 本研究利用L波段InSAR形变观测数据, 调查北京及其周边190 km×150 km范围内, 约3年时间内的累积地壳形变, 详细给出北京地区2007—2010年间的地壳形变基本特征, 为认识该地区的灾害提供参考。 研究结果显示, 该地区主要地壳形变源为地下水开采造成的地面沉降, 观测时间内累积的最大雷达视线向形变达到了37.6 cm。 地面沉降的严重影响, 以及大气噪声的干扰, 造成活动构造变形很难从现有数据定量分辨出来, 但可以确定在此观测期间内较大尺度(长度>50~100 km)的断层活动及其构造变形比较微弱, 对北京地区的地壳形变贡献较小。 最重要的一点是, 北京地区的地壳形变呈条块状分布, 清晰显示地面沉降与活动构造, 特别是NW走向的南口—孙河断层, 存在较强的相关性。  相似文献   
49.
通过分析高度误差形成机理,结合大连探空站2011年7月26日雷达高度误差报警个例,分析高度误差报警机理,总结快速分析高度误差原因及解决方法。结果表明:产生高度误差的原因主要有气压“飞点”引起的误差、距离跟踪不正确引起的误差、雷达旁瓣跟踪引起的误差、频偏引起的增益降低产生的“飞点”、天气因素引起的误差和天线水平引起的误差等。本文从经常性误差报警、偶尔性误差报警和特殊天气引起的误差报警3个方面分析高度误差原因及解决方法,以期为高空气象探测提供参考依据。  相似文献   
50.
The National Airborne Field Experiment 2006 (NAFE’06) was conducted during a three week period of November 2006 in the Murrumbidgee River catchment, located in southeastern Australia. One objective of NAFE’06 was to explore the suitability of the area for SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) calibration/validation and develop downscaling and assimilation techniques for when SMOS does come on line. Airborne L-band brightness temperature was mapped at 1 km resolution 11 times (every 1–3 days) over a 40 by 55 km area in the Yanco region and 3 times over a 40 by 50 km area that includes Kyeamba Creek catchment. Moreover, multi-resolution, multi-angle and multi-spectral airborne data including surface temperature, surface reflectance (green, read and near infrared), lidar data and aerial photos were acquired over selected areas to develop downscaling algorithms and test multi-angle and multi-spectral retrieval approaches. The near-surface soil moisture was measured extensively on the ground in eight sampling areas concurrently with aircraft flights, and the soil moisture profile was continuously monitored at 41 sites. Preliminary analyses indicate that (i) the uncertainty of a single ground measurement was typically less than 5% vol. (ii) the spatial variability of ground measurements at 1 km resolution was up to 10% vol. and (iii) the validation of 1 km resolution L-band data is facilitated by selecting pixels with a spatial soil moisture variability lower than the point-scale uncertainty. The sensitivity of passive microwave and thermal data is also compared at 1 km resolution to illustrate the multi-spectral synergy for soil moisture monitoring at improved accuracy and resolution. The data described in this paper are available at www.nafe.unimelb.edu.au.  相似文献   
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