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1.
2.
2018年8月19日,在斐济东部海域563 km深处发生了一次MW8.2地震.我们首先挑选位于美国阿拉斯加地区的131个宽频带台站构成台阵,选用垂直分量0.5~2 Hz的高频信号,利用广义台阵反投影技术对这次地震的破裂过程进行了成像,然后基于破裂速度对地震的辐射效率进行了估计.结果表明,这次地震总体上呈单侧破裂,破裂方位在3.0°左右,破裂总长度约51 km,持续时间22 s,平均破裂速度为2.5 km·s-1.但能量释放有2次高峰,形成两次子事件.第一次为前10 s,峰值在7 s左右,破裂速度为2.9 km·s-1,辐射效率为45%.第二次为10~22 s,峰值在15 s左右,破裂速度为1.6 km·s-1,辐射效率为26%.结合震源位置、震源机制、破裂速度以及辐射效率,我们认为这次地震是由于俯冲板块前缘受到下部地幔物质上浮阻力引起的剪切失稳所致,起初板块内部的脆性破裂表现突出,致使辐射效率较高,后来震源处高温高压下的熔融耗散特征逐渐凸现,致使辐射效率下降. 相似文献
4.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
5.
随着测绘行业的不断发展,三维激光扫描技术已经成为地理信息产业中不可或缺的重要组成部分~([1]),然而点云庞大的数据量给处理带来了一定的困难。本文针对运用车载移动测量系统所获取的海量点云数据,采用了一种基于编码改进四叉树索引的点云数据组织处理方法。结果证明该方法提高了创建索引的速度,减少了树的深度以及数据的冗余量,并基于此编码进行最邻近查找,具有可行性和有效性。 相似文献
6.
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
7.
基于正态云模型的吉林省耕地生态安全诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
耕地生态安全评价中传统评价方法无法兼顾评价指标和评价结果存在模糊性和随机性,为了弥补此缺陷,将人工智能的正态云模型引入耕地生态安全评价中。借助正态云模型、熵值赋权法、实证研究法,基于Matlab 7. 1软件平台,构建吉林省耕地生态安全诊断PSR-EES框架体系,对2000—2016年吉林省耕地生态安全状况进行综合诊断。结果表明:(1)研究期内,吉林省耕地生态安全状况经历了"临界安全—较安全—临界安全—安全"的演化过程,整体呈趋好态势;(2)单一指标演化发展中,状态层和响应层多数指标优化趋势明显,压力层指标恶化较快。正态云模型实现了评价指标向耕地生态安全等级的不确定性映射,兼顾了评价指标和评价结果存在的随机性和模糊性,使评价结果更具客观性,适用于耕地生态安全评价。 相似文献
8.
舰船辐射噪声是由舰船上机械运转和舰船运动产生并辐射到水中的噪声,是水下目标探测系统对运动舰船进行探测、识别的基础,亦是扫雷装备需重构的重要物理场信息,具有重要的理论和应用价值。 基于舰船辐射噪声的来源和时频空域特点,将作为体积目标的舰船辐射噪声源简化为 3 个主要噪声辐射源,建立了“三亮点” 的体积目标辐射噪声模型,在保留目标主要特征的基础上,简化了重构算法的复杂性,提高了模型的实用性,可以为实验室目标探测、识别研究和扫雷装备提供较为逼真的目标数据来源。 相似文献
9.
街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为:对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。 相似文献
10.
提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。 相似文献