全文获取类型
收费全文 | 1033篇 |
免费 | 76篇 |
国内免费 | 36篇 |
专业分类
测绘学 | 907篇 |
大气科学 | 50篇 |
地球物理 | 18篇 |
地质学 | 38篇 |
海洋学 | 64篇 |
天文学 | 1篇 |
综合类 | 53篇 |
自然地理 | 14篇 |
出版年
2023年 | 37篇 |
2022年 | 46篇 |
2021年 | 82篇 |
2020年 | 41篇 |
2019年 | 65篇 |
2018年 | 70篇 |
2017年 | 74篇 |
2016年 | 70篇 |
2015年 | 84篇 |
2014年 | 110篇 |
2013年 | 83篇 |
2012年 | 77篇 |
2011年 | 57篇 |
2010年 | 40篇 |
2009年 | 33篇 |
2008年 | 47篇 |
2007年 | 23篇 |
2006年 | 10篇 |
2005年 | 4篇 |
2004年 | 9篇 |
2003年 | 14篇 |
2002年 | 15篇 |
2001年 | 9篇 |
2000年 | 6篇 |
1999年 | 5篇 |
1998年 | 9篇 |
1997年 | 10篇 |
1996年 | 6篇 |
1995年 | 1篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 4篇 |
1991年 | 1篇 |
1989年 | 1篇 |
排序方式: 共有1145条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
针对基于车载LiDAR点云数据的道路边界提取存在的问题,该文提出一种基于联合特征且能适应多种道路环境的道路边界提取方法。首先依据移动测量系统的航迹,按照设定宽度对道路数据进行分段,排除道路外侧无用数据;再对每段数据采用布料模拟滤波(CSF)算法分离地面点和非地面点,通过强度中值滤波去除地面点的椒盐噪声;然后计算点云局部邻域高差梯度和回波强度梯度构成的联合特征,依据设置阈值提取道路边界;最后通过欧氏距离聚类剔除部分非道路边缘点,细化道路边界,合并各段道路边界点云,得到完整的道路边界。选用代表性的城区道路、高速公路、乡村道路3种实验环境,验证了算法的鲁棒性。该研究对于扩展车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。 相似文献
2.
机载LiDAR在公路勘测方面的用途日益广泛。该文对直升机机载LiDAR在高速公路改扩建中的应用技术路线可行性进行了研究论证,从地面控制测量、点云数据获取、点云数据处理、成果应用等多个方面进行了阐述,通过分析LiDAR点云数据在5种不同地面控制点布设方案校正下的点云数据精度,论证了利用地面控制点对直升机机载LiDAR点云数据进行平面和高程校正的可行性。 相似文献
3.
4.
本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。 相似文献
5.
6.
7.
对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。 相似文献
8.
针对国内外现有的主流商业LiDAR点云数据处理软件,从软件功能完备性、软件操作和数据处理流程便捷性、处理结果的精度等多方面对TerraSolid、LiDAR-Suite和LiDAR360进行对比,分析各软件的优势和劣势,为测绘生产人员选择点云处理软件提供参考,也对国产激光雷达点云数据处理软件的发展提出一点看法。 相似文献
9.
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
10.
机载光学全谱段遥感林火监测 总被引:1,自引:1,他引:0
森林火灾是一种危害极大的自然灾害,是森林扰动的主要类型之一,直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来,航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力,推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy(Chinese Academy of Forestry’s LiDAR,Thermal,CCD and Hyperspectral airborne observation system),描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数;然后,阐明了集成方案和观测数据的处理方法;最后,以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例,综合多传感器数据特征,进行森林火烧程度评价,分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数,可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。 相似文献