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71.
基于多生育期光谱变量的水稻直链淀粉含量监测   总被引:1,自引:1,他引:0  
直链淀粉含量是评价稻米品质的重要指标之一,其累积生长过程是多生育期、多因素综合作用的结果。为了探究多生育期信息引入对水稻籽粒直链淀粉含量监测模型的影响,实现水稻品质信息的大规模准确监测。该研究选取水稻孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期这4个有关水稻籽粒形成发育的生育期的冠层光谱,分析原光谱、植被指数、高光谱特征参数,及其变换形式与水稻籽粒直链淀粉含量的相关性,筛选得到相关性较好的光谱变量,并利用逐步回归的方法进行建模,建立基于多生育期光谱变量的直链淀粉含量预测模型。结果表明:一阶导数、差值植被指数(Difference Vegetation Index,DVI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index, RVI)及成熟期特征参数表现出较高敏感性,最适用于直链淀粉含量预测的生育期为成熟期,而多生育期信息的综合利用能显著提高模型预测精度,最佳多生育期预测模型为孕穗-抽穗-成熟期组合模型,建模决定系数(Coefficient of Determination, R^2)为0.708,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为0.711%,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percent Error, MAPE)为3.22%,验证R2为0.631,RMSE为0.768%,MAPE为3.99%,证明该模型能较为精确地预测籽粒直链淀粉含量,为稻米品质指标大尺度统计监测提供一定的技术支撑和应用基础。  相似文献   
72.
浙江庆元香菇文化系统景观特征及演变   总被引:1,自引:0,他引:1  
浙江省庆元县是世界人工栽培香菇的发源地, 2014年庆元香菇文化系统入选中国重要农业文化遗产。农业遗产景观是农业文化遗产在现代生活中最直观的表现,研究遗产地的景观特征和演变状况,有助于深入理解区域景观的状况及影响因素,实现遗产的有效保护和发展。本文运用Landsat 1991年、2001年、2010年和2018年的卫星影像结合实地调研,研究庆元香菇文化系统遗产地的景观现状、特征及结构,分析1991—2018年各景观类型演变规律及可能驱动要素。结果表明:1)遗产地景观类型主要包括森林、耕地、居民地和水体4类,其中森林面积达到1 643.23km~2(86.61%),是优势景观类型。2)区内山高、林密、溪流和菌菇资源丰富,形成了"河流-村落-梯田-森林"的垂直景观结构,并拥有西洋殿、菇寮等独特的香菇文化景观,人类与自然环境和谐共生。3)1991—2018年,遗产地森林面积增加139.28km~2(7.34%),耕地面积减少154.53km~2(8.15%),居民地面积增加11.86km~2(0.63%),水体面积增加3.48km~2(0.18%)。4)景观变化与相关政策密切相关, 20世纪后半期,遗产地森林砍伐严重,森林覆盖率由79.27%降低到77.97%; 21世纪以来,封山育林和生态林业建设使森林覆盖率从77.97%上升至86.61%,退耕还林和城镇化政策则分别促使了耕地面积减少和居民地面积的微弱扩张。总之,浙江庆元香菇文化系统遗产地景观结构独特,得益于当地居民林-菇共育的传统理念、香菇栽培技术的进步和当地森林保护等政策的施行,遗产地森林面积经历轻微的下降后又迅速增加,为遗产保护和传承提供了保障。  相似文献   
73.
74.
WOFOST(world food studies)模型可用于模拟冬小麦全生育期内的时序叶面积指数(leaf area index, LAI),各器官生物量以及最终产量,对冬小麦的长势监测与产量预估有着重要意义。但将WOFOST模型用于中国具体区域的冬小麦生长模拟时,存在着参数定标困难、模拟结果不够准确等严重问题。目前对该模型的定标大多依靠研究者的经验进行,虽已总结出了一套从标定到模拟应用的研究方法,但在区域模拟时仍然存在很多问题。为此,该文以较易获取的LAI为参考指标,结合潜在生长水平模式下的WOFOST模型在衡水地区的应用,提出了一种"区域优化标定,像元同化修正"的研究方法:首先在区域尺度上对WOFOST模型进行优化标定,利用扩展傅里叶幅度灵敏度检验法(extend fourier amplitude sensitivity test, EFAST)分析模型各个参数的敏感性,在此基础上选择了可以迅速找到全局最优解的SCE(shuffled complex evolution)算法对总敏感度最高的5个参数进行优化,并将优化前后的时序LAI曲线进行对比;其次运用第一步确定的模型最优参数,在对区域内每个像元进行模拟时,结合Sentinel-2卫星数据反演所得的各个像元LAI,利用集合卡尔曼滤波(ensemble kalman filter, EnKF)在像元尺度上对LAI进行同化修正,并结合采样点的2次实测LAI数据对同化所得结果进行验证。试验发现,优化标定后的WOFOST模型模拟所得LAI曲线更接近所给的LAI真值,在此基础上结合数据同化模拟得出的衡水地区每个像元LAI的R2达到0.87,RMSE仅为0.62。因此,与原来只能通过经验进行定标的方法相比,该方法有效地解决了WOFOST模型在具体应用中亟待解决的复杂标定问题,并且结合同化修正有效地提高了模型在各个像元的模拟精度,R2由0.70~0.83提升至了0.87,RMSE由0.89~1.36降低至了0.62。同时该文也提供了从模型标定到具体模拟整个过程中各个环节的思路与方法,有利于促进WOFOST模型在区域尺度上的应用。  相似文献   
75.
基于非线性降维时序遥感影像的作物分类   总被引:1,自引:1,他引:0  
当前基于时序遥感数据的作物分类方法大都需要较多专家知识及人工干预,难以自动化,也难以移植到其他地区。将光谱降维技术用于时序遥感影像分析可以很好地解决这一问题。其中,非线性降维方法已经成功应用于高光谱数据,并且获得了比线性降维方法更好的结果。但是,直接将非线性降维方法用于时序遥感影像无法充分利用其时相维度的信息。该文改进了一种非线性降维算法——Laplacian Eigenmaps(LE)用于时序遥感影像的作物分类,该方法更加关注相同时相下不同作物生长季的物候特征差异,而不再仅依赖于整个生长季的物候曲线轮廓。改进的LE算法被应用于美国伊利诺伊州覆盖作物全生长季的Landsat 8时间序列影像。降维后保留的波段结合随机森林分类器基于美国农业部Cropland Data Layer(CDL)提供的训练数据完成了一系列的分类试验,并与传统插值未降维的方法进行对比。试验结果表明,改进的LE降维方法完成了更高的整体及各个类别的分类精度,其中整体分类精度达到85.37%,该方法作为一种自动化的方法,不需要人工干预,可直接移植到其他研究区,并且只需要较少的训练样本就可以完成一个较高的分类精度,为日后不同尺度的作物识别和提取研究提供了有效的方法。  相似文献   
76.
基于GF-1影像NDVI年度间相关分析的冬小麦面积变化监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测,减少监测难度,提高监测效率和精度,该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法(relationship analysis of normal difference vegetation index,rNDVI)。选择河北省黄骅市、孟村县、海兴县3个县市为研究区,基于2014年4月14日、2017年4月26日两个时期的GF-1/WFV数据,基于rNDVI方法,通过将样本点两年度的NDVI值构建二维空间,采用最小二乘法拟合的方法获得不变地物点的上下包络线方程,进而得到冬小麦变化区域的监测阈值,提取冬小麦种植增加和减少区域,实现对研究区域的变化监测。结果表明,采用rNDVI算法总体精度分别为90.60%,Kappa系数为0.84,相比传统的先最大似然分类后再提取冬小麦种植变化区域的方法,总体精度与Kappa系数分别提高了6.6个百分点和16.7%。对冬小麦增加区域、冬小麦减少区域的变化监测结果进行分析,发现基于rNDVI的变化监测方法可以有效提高裸地、线状道路、破碎的冬小麦地块等区域的变化识别能力,提高监测精度。同时分别利用2014年3月1日和2017年3月12日、2014年5月17日与2017年5月20日两对GF-1/WFV数据进行基于rNDVI的冬小麦变化区域监测,结果表明3月份的监测精度较低,主要是由于3月份冬小麦长势尚不明显,5月份与4月份的总体精度相近,主要是由于5月份冬小麦NDVI已较高,易于识别。上述研究结果表明,基于rNDVI的冬小麦变化快速监测方法可以有效监测区域冬小麦种植面积的变化情况,算法简单高效,且能够在种植结构相对单一的冬小麦分布区域保持较高精度,能够满足农情遥感监测信息快速获取的需要。  相似文献   
77.
以大凌河流域为例,将改进的通用土壤侵蚀方程与垂向混合产流模型相结合构建水沙耦合模型,并以土地利用、土壤类型、数字高程等流域地理信息数据为基础,运用朝阳水文站2006—2015年水文资料率定和验证了模型参数;为进一步探究流域土壤侵蚀受土地利用变化的影响,利用土壤侵蚀空间模拟结果设定3种土地利用情景模式。研究表明:对于流域水土流失的模拟该模型表现出较好适用性,验证期和率定期内模拟的确定性系数均超过0.50,年含沙量相对误差都低于20%,能够达到泥沙模拟的预期精度;3种土地利用情景模式中草地、林地和旱地面积均增大12.0%,土壤侵蚀模数依次减少6.82%、15.37%、13.40%,为保护流域生态环境、土壤侵蚀现状调查以及合理规划区域经济发展提供科学指导。  相似文献   
78.
基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取   总被引:1,自引:1,他引:0  
为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7~17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%~83.4%,召回率达51.1%~73.9%,调和平均值为57.6%~78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。  相似文献   
79.
基于Landsat Vegetation Continuous Fields(LVCF)、MODIS Vegetation Continuous Fields(MVCF)和MODIS Land Cover(MODLC)等遥感产品和森林清查数据(NFI)检测2000-2015年黄土高原森林分布及变化。结果表明:1)2000-2015年黄土高原森林覆盖度升高,基于LVCF和MVCF的全区森林覆盖度均值分别由2000年的7.8%和9.6%增加到2015年的9.7%和13.2%。2)遥感产品估算的森林分布空间格局和面积差异较大,基于LVCF、MVCF和MODLC估算的黄土高原森林面积在2000年分别为726.6×104、604.7×104 hm2和325.1×104 hm2,2015年分别为926.2×104、998.3×104 hm2和400.1×104 hm2。3)遥感产品估算的省级尺度上森林面积与NFI的不一致性因省份和年份而异,LVCF与NFI一致性整体略优于MVCF,MODLC与NFI差异最大且估算的森林面积远低于LVCF、MVCF和NFI。4)遥感产品检测的陕西和山西2省的森林面积增加值与NFI一致性高于宁夏;基于遥感产品估算的宁夏森林面积及增加幅度均远低于NFI。  相似文献   
80.
基于无人机多光谱遥感的夏玉米冠层叶绿素含量估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探讨利用无人机多光谱遥感影像监测夏玉米冠层叶绿素含量的可行性,基于2019年不同施氮水平下(0,105,210,315 kg·N/hm2)夏玉米多光谱遥感影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,分析了不同施氮水平下夏玉米冠层叶绿素含量的变化规律,同时选取10种常用光谱植被指数与实测冠层叶绿素含量进行相关性分析,采用与实测叶绿素含量极显著相关的9种植被指数,构建了基于遥感光谱指数的夏玉米冠层叶绿素含量遥感监测模型,并通过精度检验确定最优估测模型.结果表明,施用氮肥能够提高夏玉米冠层叶绿素含量,过量氮肥不能持续提高叶绿素含量,同一施氮水平下不同追肥处理之间叶绿素含量没有明显差异.绿色归一化植被指数与叶绿素含量的相关性系数最高,达到了0.892.采用逐步回归分析方法建立的模型表现最优,决定系数为0.87,均方根误差及相对误差分别为0.15和2.68%.因此,无人机多光谱遥感结合逐步回归模型可以实现田间尺度的夏玉米冠层叶绿素含量的实时监测.  相似文献   
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