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71.
《湿地公约》首次提出了"国际重要湿地"名录概念,促使社会重视湿地价值,保护和合理利用湿地。自上世纪70年代以来,世界范围内已认定了2 000多处"国际重要湿地"。梳理了《湿地公约》官网提供的国际重要湿地的基本信息、地理位置、湿地管理情况等资料,分析了世界主要国家国际重要湿地的信息公开现状。结果显示:(1)由于国情差异,各国国际重要湿地认定和信息更新情况不尽相同,中国、刚果、巴西和法国的认定工作稳步进行,加拿大、俄罗斯近10年内没有新增国际重要湿地。澳大利亚、中国和法国的国际重要湿地信息更新较及时;(2)最近认定或近期进行信息更新的大部分国际重要湿地提供了边界矢量图,但是边界矢量图求算面积与登记面积存在一定误差;(3)国际重要湿地命名方式多样,以湿地自然环境和公园、保护区名称命名居多。以上结果有助于了解各国国际重要湿地信息公开现状,为我国履约和建立湿地名录提供参考。 相似文献
72.
街道选取是城市大比例尺地图综合的重要研究内容。提出了基于熵的多属性决策方法进行街道选取。首先,对离散街道弧段通过Stroke构建方法进行连接处理,将弧段连接成的Stroke作为选取单元;其次,根据街区概括的一般原则,选定若干评价指标,定量评价Stroke重要性资格;最后,利用方根模型计算街道选取数量,完成街道定额选取,最终实现街区形状概括。该方法把属性和几何方法的结合,将几何因素的考量内化于属性,可避免赋权的主观性,提高其客观性和准确性。实验验证了本方法的科学性。 相似文献
73.
遥感图像水体区域中因水体自身流动和波动等因素造成图像噪声,利用传统方法直接分割水体容易导致分割精度较低。为此,利用遥感图像中水体区域具有连通性强以及像素灰度值相近等特点,提出了一种利用多结构元素形态学重构边缘检测结合区域生长实现遥感图像水体分割的方法。首先将遥感图像转化为灰度图像,运用多结构元素形态学重构边缘检测,在去除噪声的同时增强水体边缘,保持水体区域边缘的较准确定位;然后利用灰度直方图自动选取种子点,确定水体区域灰度范围,利用该灰度范围内像素的均值和方差、种子点及已生长区域灰度特性作为生长准则,实现对水体区域的分割。实验结果表明,该方法能够对因水体扰动等因素导致的噪声图像进行有效分割,且水体区域分割精度较高。 相似文献
75.
基于现有的基础测绘、大比例尺地形图、地理国情、遥感影像、地理框架等数据、标准、符号,制定"一村一镇一地图"(简称一村一图)制图规则,利用GIS、数据库等技术研发一村一图快速化制图软件,实现快速化检索,设定行政村(镇)范围的数据列表,并根据选定的数据、版本、标准模板生成地图,最终达到批量快速化生成行政村(镇)地图,为美丽幸福村居建设、生态文明新农村建设、社会管理、应急指挥等提供详细、准确的地理信息服务。 相似文献
76.
为探究解决AR Maps表达中普遍存在的视觉过载问题的方法,基于实景视觉信息量提出了一种新的面向交通应用场景的AR Maps载负量计算方法;以此为基础提出了AR Maps多尺度显示模型构建方法,建立了AR Maps多尺度显示模型;根据此模型进行了AR Maps POI标签的显示控制方法的研究;实现了AR Maps原型系统并进行实验。结果表明,在交通应用场景下,AR Maps载负量计算方法和多尺度显示模型可以有效解决AR Maps中存在的视觉过载问题,并具有一定的实用性和可靠性,能够为AR Maps表达的研究提供科学性依据。 相似文献
77.
多波束测深系统作业的基本前提是测船保持匀速直线运动状态,而实际作业中非匀速运动状态下的多波束测量普遍存在,此时常用的基于加速度测量原理的测姿设备会受到影响。为此,在多波束测姿误差分析的基础上,针对直线加速、U型转弯两种情况下的测姿误差进行研究,通过INS测姿与GNSS三天线测姿的数据比较,对非匀速直线运动状态下姿态误差的影响特点及程度进行了分析。实验证明当测船做直线加速运动时,会使纵摇角产生较大误差;当测船转弯时,会使横摇角产生较大误差,这对指导多波束实际测量具有一定的参考价值。 相似文献
78.
近20多年,济南泉水流量逐渐衰竭,泉水断流时有发生,为保护泉水,恢复泉水喷涌,塑造济南城市形象,该次研究基于50多年的济南地下水勘查、试验和研究成果,实现对城市多源、海量、多期次、多比例尺、异构地质数据的有效管理,然后建立不同地质数据的专业模型,实现对模型时空展布特征的三维可视化再现,并提供对模型的专业处理与分析。最后,从二维三维等水文地质概念模型出发,加入时间维度,由历史积累的时空关系,反映济南城市地下水的时空变化规律,在三维地质模型的基础上实现地下水动态监测数据的嵌入,构成地下水四维地质信息系统,在其空间表征的基础上,介绍了城市地下水的形成,泉水的分布、成因、演化以及泉水断流的原因、保泉供水的对策措施等,引导城市地下水的保护和发展,为政府决策提供参考。 相似文献
79.
80.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献