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1.
为了了解重庆石漠化地区植被恢复以及生态环境治理状况,选取重庆石漠化地区归一化植被指数(NDVI)及气象数据,利用趋势分析、变异系数分析以及偏相关分析等方法,重点探讨了重庆石漠化地区2005-2014年NDVI的时空变化特征,并分析了NDVI变化与气候因子之间的相关性。结果表明:(1)重庆石漠化地区NDVI年际变化总体上呈增加趋势,增加速率为0.08/10 a,其中渝东北地区增长速率相对较高,达0.09/10 a,而NDVI季节变化存在一定差异性,春季增长最为显著,主要分布于渝东北、渝中和渝西地区;(2)渝东北石漠化地区NDVI呈增加趋势的区域范围较大,这对于三峡库区生态环境改善以及水土保持起着至关重要的作用;渝东南、渝中和渝西石漠化地区NDVI整体保持不变,而NDVI呈减小趋势的区域主要分布于乌江流域;(3)重庆石漠化地区2005-2014年NDVI变异系数相对较低,以稳定为主;(4)重庆石漠化地区降水和气温分别与NDVI之间正相关性都大于负相关性。总体上降水量的增加一定程度促进了三峡库区植被的生长,而温度的降低一定程度上抑制了乌江流域植被的生长。 相似文献
2.
3.
2000-2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应 总被引:6,自引:5,他引:1
广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000-2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明:1)2000-2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2)随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3)广西2000-2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。 相似文献
4.
NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响 总被引:1,自引:1,他引:0
遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。 相似文献
5.
[目的] 研究塔里木盆地北缘绿洲区植被覆被变化与环境要素的相互关系,旨在为该区生态治理与恢复提供科学参考。[方法] 以2000—2018年MODIS/NDVI数据为基础,结合时序内气象因素与人类活动数据,运用趋势线分析法、相关分析法、ArcGIS空间叠加与通径分析方法,总结塔里木盆地北缘绿洲时空变化特征,并探讨环境要素对绿洲区植被NDVI变化的影响。[结果] ①2000—2018年塔里北缘绿洲不同植被类型总体处于波动上升态势,增长速率为0.033/10 a;植被覆盖类型的增长速率由高到低依次为栽培植物、灌丛、阔叶林、草甸、荒漠、草原、湿地、针叶林和高山植被;②在气象因素中,气温与绿洲区植被主要呈负相关,负相关区域面积占绿洲区72.15%。③在人为环境要素中,林业总产值和牧业总产值是影响植被NDVI的主控因子。[结论] 在所选环境要素中,气温对NDVI的综合作用最强,林业总产值次之,牧业总产值对NDVI作用较弱。剩余通径系数为0.26,说明还有部分因素对NDVI增加有较明显的影响,今后需要进一步研究。 相似文献
6.
甘肃省草地植被NDVI时空变化特征及驱动因素研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文基于甘肃省2000—2019年归一化植被指数(normalized different vegetation index,NDVI)数据及气象数据,研究了甘肃省草地NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明:近20年,生长季草地NDVI整体水平较低但呈波动上升趋势,增速为0.030·(10a)-1,草地NDVI分布呈现东南高西北低的格局;20年间生长季NDVI呈显著增加趋势的面积占甘肃省草地的19.08%,主要分布在陇中黄土高原;甘南高原和祁连山地生长季NDVI保持稳定,其中高寒草甸NDVI整体较高且稳定性较强;生长季草地NDVI受夏季降水量的影响较大;人类活动主要促进了草地NDVI的增长。整体而言,甘肃省草地NDVI呈现增长趋势且稳定性较高,降水量对草地NDVI的影响较强。另外,生态工程也促进了草地NDVI增长,需长期实施。 相似文献
7.
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
8.
基于时序NDVI图谱库提高土地覆盖分类精度的方法 总被引:3,自引:2,他引:1
为提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,该文以河南省为试验区,首先将MODIS土地覆盖产品(MCD12Q1)分为高精度区域和低精度区域,然后通过构建时序NDVI图谱库并利用图谱曲线相似性测定方法,改进MCD12Q1低精度区域的分类精度。结果表明:1)时序NDVI是土地覆盖的重要分类特征,二者之间具有较强的关联性。2)利用时序NDVI图谱库能够明显提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,改进后的MCD12Q1的总体分类精度分别由72.76%(比较评价)、64.52%(样本评价)提高到83.05%和81.72%。3)不同土地覆盖类别精度提高的程度不同,林地、草地、耕地、人工地表以及水体的生产者精度分别提高35.36%、29.51%、2.98%、6.96%和6.11%。4)对于判定时序NDVI曲线相似度的2种具体方法而言,最小距离法(minimum distance,MD)总体上优于光谱角度匹配法(spectral angle mapper,SAM)。综上,保留现有土地覆盖产品中分类精度较高的部分,基于时序NDVI图谱库改进分类精度较低的部分,是提高现有土地覆盖产品分类精度的有效方法。 相似文献
9.
基于高分辨率遥感影像的农作物灾损评估研究 总被引:1,自引:1,他引:0
【目的】2016年湖北省部分地区遭受洪涝灾害,导致该省农作物产量下降。利用遥感手段进行灾损评估研究可快速、准确获取灾后农作物的受灾程度与减产量,给农民提供实时、准确的参考数据,以减少农民的经济损失。【方法】基于2015年7月与2016年7月的灾前灾后Landsat-8影像,利用面向对象分类方法和分层抽样方法对湖北省荆州市与荆门市部分地区的农作物进行受灾面积提取,统计农作物受灾面积总量;对灾前灾后农作物的NDVI值进行对比,根据灾前灾后的NDVI差值进行受灾等级划分,以此得到农作物的受灾等级。【结果】(1)由连续暴雨引起的洪涝灾害导致研究区农作物都有不同程度的受损,采用了面向对象分类方法精度指标的Kappa系数为0.849 5,以此分类统计出的受灾农作物总面积为635.838 km~2;(2)受灾严重的区域主要是依傍河岸和地势低洼处。荆州市的弥市镇虎渡河附近的农作物受灾等级最高,受灾最为严重,几乎完全被洪水淹没;而荆州市马良镇的杨家湾因为地势低以及对农作物的灾害预防措施做得不够,也造成大量的农作物被淹没,甚至出现了绝收现象。【结论】对于农作物灾后监测,有关部门要借助遥感手段及时向农民提供数据支持,将农民的经济损失降到最低,最大程度地保障农民的生活。 相似文献
10.
刘昊 《干旱区资源与环境》2021,(2):88-95
作物识别是提取作物种植结构的基础,利用遥感技术对作物进行监测识别,对优化生产布局、调整农业生产模式有着重要意义。文中选取河套灌区杭锦后旗为研究区域,基于2019年覆盖生长周期的Sentinel-2号卫星影像数据,构建NDVI时间序列数据集,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波对NDVI时间序列数据集进行平滑,分析不同作物不同发育期的光谱曲线特征,计算各主要作物识别关键期的光谱阈值,构建基于决策树分层分类的农作物种植面积提取模型,并用验证样本对分类结果进行精度验证。结果表明:利用整个生育期内的NDVI最大合成影像确定植被地表覆盖,NDVI曲线变化区别林地与耕地,逐层提取地物,简便易行;采用S-G滤波重构高质量的NDVI时间序列曲线,研究证明重构后曲线更加平滑符合作物生长趋势;基于Sentinel-2号遥感数据和整个生育期NDVI时序数据,构建分层分类决策树模型,作物分类总体精度达92.1%,Kapppa系数精度达0.857。本研究采用的方法满足遥感观测应用化需求,也为县级区域农作物分类提供重要参考价值。 相似文献