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1.
本文针对第二次全国土地调查任务与特点,阐述了土地详查与第二次土地调查在调查技术手段,土地分类标准,面积量算与检查方式等方面存在的主要差异,以利于更好的理解与掌握第二次土地调查中的相关技术要点,提高土地调查的效率与成果质量。  相似文献   
2.
吴剑  程朋根  何挺  王静 《测绘科学》2008,33(1):137-140
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。  相似文献   
3.
基于可分解马尔科夫网的极端椒盐噪声图像滤波   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了一种基于可分解马尔科夫网(decomposableMarkovnetworks,DMN)的极端椒盐噪声的均值滤波方法,指出其网络节点的阈值衰减特性和网络节点的连接特性具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位的作用,并提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。实验表明,本文方法具有良好的滤波性能。  相似文献   
4.
应用空间统计学理论解译遥感影像信息“缺失”区   总被引:8,自引:0,他引:8  
借助图像处理软件ERDAS、地理信息系统软件ArcInfo以及空间统计分析软件ILWIS ,在对TM遥感影像进行分类的基础上 ,运用空间统计学理论以及Kriging插值技术 ,内插了影像真实信息“缺失”斑块的信息 ,插值结果通过了精度检验。为解译影像信息“缺失”区 ,提供了一种手段和方法。  相似文献   
5.
Mass and energy transfer between soil, vegetation and atmosphere is the process that allows to maintain an adequate energy and water balance in the earth–atmosphere system. However, the evaluation of the energy balance components, such as the net radiation and the sensible and latent heat fluxes, is characterized by significant uncertainties related to both the dynamic nature of heat transfer processes and surfaces heterogeneity. Therefore, a detailed land use classification and an accurate evaluation of vegetation spatial distribution are required for an accurate estimation of these variables. For this purpose, in the present article, a pixel‐oriented supervised classification was applied to obtain land use maps of the Basilicata region in Southern Italy by processing three Landsat TM and ETM+ satellite images. An accuracy analysis based on the overall accuracy index and the agreement Khat of Cohen coefficient showed a good performance of the applied classification methodology and a good quality of the obtained maps. Subsequently, these maps were used in the application of a simplified two‐source energy balance model for estimating the actual evapotranspiration at a regional scale. The comparison between the simulations made by applying the simplified two‐source energy balance model and the measurements of evapotranspiration at a lysimetric station located in the study area showed the applicability and the validity of the proposed methodology. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
6.
针对地面三维激光扫描仪扫描过程中产生混合像元的问题,通过对混合像元产生原理和相关特性的分析,提出了一种用于探测和剔除混合像元的算法,并且编制相应的计算机程序予以实现。同时以球体作为实验扫描对象,用混合像元剔除算法对扫描过程中产生的混合像元予以剔除,并比较了混合像元剔除前后点云拟合模型与实际物体在尺寸上及拟合精度的差异,从而验证了该算法的有效性和实用性。混合像元探测与剔除算法可以为后期进行的点云配准、特征提取和曲面建模等工作提供更精确的点云。  相似文献   
7.
随着摄影测量技术的发展,航摄影像的应用越来越广泛。本文针对目前应用较广泛的ADS80、ADS100相机在硬件组成、技术参数、利用像素工厂制作数字正射影像的区别进行了对比与分析,并探讨总结了生产正射影像过程中需要注意的问题,为今后的生产过程提供参考。  相似文献   
8.
结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合   总被引:4,自引:2,他引:2  
高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。  相似文献   
9.
杜英坤  燕琴  童李霞  王晓波 《测绘科学》2016,41(9):87-90,169
针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。  相似文献   
10.
传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。  相似文献   
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