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1.
2.
随着频率使用率的提高, 射电天文台址地面或空间存在强电磁干扰致使望远镜接收机系统处于非线性状态. 为减少强电磁干扰的影响、提高天文观测效率, 提出了一种基于望远镜远场区域的强干扰源规避方法. 首先, 通过仿真分析确定的射电望远镜远场方向图, 结合望远镜与干扰源之间的位置关系, 分析了强电磁干扰到达射电望远镜焦点处的功率响应, 并依据接收机第2阶中频放大器性能参数, 确定射电望远镜处于非饱和状态的规避角度计算方法. 其次, 采用该方法计算分析了民航飞机对射电望远镜的影响, 若民航飞机上有主动发射的干扰源, 且不经过反射等传播现象, 当射电望远镜主波束轴偏开一定方向后, 可有效降低对射电望远镜的干扰强度.  相似文献   
3.
4.
To monitor chalk cliff face along the Normandy coast (NW France) which is prone to erosion, we tested the potential of cliff face 3D reconstruction using pairs of images with high angle of incidence at different dates from the agile Pléiades satellites. The verticality aspect of the cliff face brings difficulties in the 3D reconstruction process. Furthermore, the studied area is challenging mainly because the cliff face is north-oriented (shadow). Pléiades images were acquired over several days (multi-date stereoscopic method) with requested incidence angles until 40°. 3D reconstructions of the cliff face were compared using two software: ASP® and ERDAS IMAGINE®. Our results are twofold. Firstly, despite ASP® provides denser point clouds than ERDAS IMAGINE® (an average of 1.60 points/m² from 40° incidence angle stereoscopic pairs on the whole cliff face of Varengeville-sur-Mer against 0.77 points/m² respectively), ERDAS IMAGINE® provides more reliable point clouds than ASP® (precision assessment on the Varengeville-sur-Mer cliff face of 0.31 m ± 2.53 and 0.39 m ± 4.24 respectively), with a better spatial distribution over the cliff face and a better representation of the cliff face shape. Secondly, the quality of 3D reconstructions depends mostly on the amount of noise from raw images and on the shadow intensity on the cliff face (radiometric quality of images).  相似文献   
5.
Up-to-date forest inventory information relating the characteristics of managed and natural forests is fundamental to sustainable forest management and required to inform conservation of biodiversity and assess climate change impacts and mitigation opportunities. Strategic forest inventories are difficult to compile over large areas and are often quickly outdated or spatially incomplete as a function of their long production cycle. As a consequence, automated approaches supported by remotely sensed data are increasingly sought to provide exhaustive spatial coverage for a set of core attributes in a timely fashion. The objective of this study was to demonstrate the integration of current remotely-sensed data products and pre-existing jurisdictional inventory data to map four forest attributes of interest (stand age, dominant species, site index, and stem density) for a 55 Mha study region in British Columbia, Canada. First, via image segmentation, spectrally homogenous objects were derived from Landsat surface-reflectance pixel composites. Second, a suite of Landsat-based predictors (e.g., spectral indices, disturbance history, and forest structure) and ancillary variables (e.g., geographic, topographic, and climatic) were derived for these units and used to develop predictive models of target attributes. For the often difficult classification of dominant species, two modelling approaches were compared: (a) a global Random Forests model calibrated with training samples collected over the entire study area, and (b) an ensemble of local models, each calibrated with spatially constrained local samples. Accuracy assessment based upon independent validation samples revealed that the ensemble of local models was more accurate and efficient for species classification, achieving an overall accuracy of 72% for the species which dominate 80% of the forested areas in the province. Results indicated that site index had the highest agreement between predicted and reference (R2 = 0.74, %RMSE = 23.1%), followed by stand age (R2 = 0.62, %RMSE = 35.6%), and stem density (R2 = 0.33, %RMSE = 65.2%). Inventory attributes mapped at the image-derived unit level captured much finer details than traditional polygon-based inventory, yet can be readily reassembled into these larger units for strategic forest planning purposes. Based upon this work, we conclude that in a multi-source forest monitoring program, spatially localized and detailed characterizations enabled by time series of Landsat observations in conjunction with ancillary data can be used to support strategic inventory activities over large areas.  相似文献   
6.
地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。  相似文献   
7.
Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、前馈反向传播神经网络(BP)以及多元自适应回归样条(MARS)等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期,并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演,分别为冠层含水量(CWC),归一化水体指数(NDWI),叶面积指数(LAI),光合有效辐射吸收率(FAPAR)和植被覆盖度(FVC)。研究结果表明,展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数(PSRI)以及落叶期的NDVI、RVI外,落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系,其中与冠层含水量(CWC)的相关性最高,pearson相关系数达到-0.74(p<0.01)。此外,不同模型反演结果表明,随机森林模型(RF)为最佳落叶松林龄估测模型,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a;多元线性回归模型(MLR)的林龄估测结果最差,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a,非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。  相似文献   
8.
刘敏  姜会明  姜天龙 《地理科学》2020,40(12):2037-2045
按照粮食的产销情况,将全国划分为3类粮食功能区域,利用固定效应模型和门槛效应模型分析了农机投入对农业绿色全要素生产率(GTFP)的影响及门槛效应的区域差异。结果表明:农机投入对农业GTFP的影响程度存在区域异质性,农机投入对粮食主销区农业GTFP提升的促进作用最大,粮食产销平衡区次之,粮食主产区最小;农机投入对农业GTFP的影响路径亦存在区域差异,粮食主产区和产销平衡区的农机投入通过促进农业技术效率和农业技术进步进而推动农业GTFP提升,粮食主销区的农机投入通过促进农业技术进步推动农业GTFP提升;农机投入对粮食主产区农业GTFP的影响存在双门槛效应,对粮食主销区和产销平衡区农业GTFP的影响存在单门槛效应。  相似文献   
9.
时少华  李享 《热带地理》2020,40(4):625-635
以云南省红河州元阳县哈尼梯田核心区域2个典型的旅游村寨(大鱼塘村和普高老寨)为例,对两村寨利益相关者从网络凝聚性、网络互惠性、网络核心边缘、网络传递性、网络经纪人等5个方面展开关系数据分析,结果显示:1)大鱼塘村压力集团内部、压力集团与社区、企业与政府之间的利益关联性和联系的紧密性不足;2)两村当地政府和压力集团与社区之间的互惠性低于整体平均互惠性;3)两村利益网络中边缘结构较核心结构更加明显,这导致了利益关系的不平衡;4)两村当地政府利益集团传递性相对较低,当地社区传递性最高;5)两村中利益集团间缺少部分协调人、守门人、代理人、联络人等角色。最后提出相应建议:1)提升哈尼梯田利益关系由弱利益关系转变为强利益关系,改变利益集团间核心边缘利益关系格局;2)进一步加强各利益集团内部及之间的关联性;3)加强以企业和政府机构为顶点的组间利益传递,让利益流动逐步打破哈尼梯田利益集团之间的核心边缘关系结构;4)重点加强社区在利益关系网络中的参与机会与权力,对社区进行增权;5)利益集团内部要重点培育协调人和顾问角色,利益集团之间要重点培育企业与政府、社区、压力集团之间的守门人、代理人和联络人角色,以及社区与政府和企业之间的守门人、代理人角色。  相似文献   
10.
向云波  王圣云 《热带地理》2020,40(3):408-421
人口流动影响新冠肺炎疫情传播与风险扩散。基于百度迁徙大数据和各省市区卫生健康委员会数据,结合地理信息技术,研究了2020年1月1日至3月5日136个城市新冠肺炎疫情扩散与武汉市人口流出的空间关系及其对我国城市公共卫生治理启示。研究表明:1)中国新冠肺炎疫情扩散过程具有阶段性特征,经历了疫情发生与隐性扩散、快速扩散与暴发、扩散遏制和扩散衰减4个阶段。2)研究时间段武汉市人口主要流向湖北省境内以及周边省市和北京、上海、广州、深圳等一线城市,具有地理邻近性和倾向区域中心城市的人口流入特征。受地理距离、时间成本、社会经济联系、境外输入等因素的影响,新冠肺炎疫情空间分布的不平衡性明显,长江中游城市群、京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区和成渝城市群成为新冠肺炎疫情集中分布的重点区域,一些重点出入境口岸城市的新冠疫情扩散风险较大。3)新冠肺炎疫情扩散与人口流出之间具有较强的正向等级相关性。两者之间的空间关系可以分为8种调控类型,近90%的城市具有人口流入多、确诊病例数高或人口流入少、确诊病例数低的特征。其中,人口流入多、确诊病例数高的城市主要集中分布在湖北省境内以及中国重点城市群的中心城市,其防控压力来自人口流入多、确诊病例数高带来的疫情扩散风险;而人口流入少、确诊病例数低的城市分布较为分散,其防控的难点在于提高防控对策的精准性。我国疫情防控取得了显著成效,但随着时间的演进全球疫情形势反弹的不确定性仍然存在,外防输入、内防反弹的压力依然很重,现阶段乃至未来一段时期,疫情防控将伴随中国经济社会发展成为新常态。建议针对8种调控类型,从人口流动、交通和资源等引导与管控方面分类提出精细化的疫情防控策略,提升城市公共卫生治理能力。  相似文献   
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