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1.
【目的】葡萄是重要的经济果树,果穗形状会影响其经济价值。本研究跟踪调查255份葡萄种质资源的果穗发育过程,建立新的花序形状并完善果穗形状分类标准,为葡萄生产提供理论支撑。【方法】田间跟踪调查255份葡萄种质资源的花穗长宽发育情况,在开花期、果实膨大期以及果实成熟期3个关键时期测量主穗长宽、小穗长宽、小穗角度、果粒横纵径、果粒重以及果柄长,分析果穗形状动态发育过程中各指标变化规律。【结果】基于255份葡萄种质资源的田间调查结果,将花序与果穗形状分为长圆锥、短圆锥、长圆柱、短圆柱并建立新的花序与果穗形状分类标准。调查发现,在葡萄花序发育过程中,52.55%的花序会发生形状变化,以长圆柱花序居多,大多发育为短圆柱果穗。因此,果穗形状形成类型有16种。对葡萄穗长穗宽的分析发现,长圆锥花序在发育过程中具有较高的“稳定性”,对于短圆锥、长圆柱、短圆柱花序而言,穗长对形状影响更大,进一步探究发现小穗长/宽以及小穗角度尤其是上部小穗的长宽与角度是影响花穗形状外缘的主要因素。【结论】本研究将花序与果穗形状分为长圆锥、短圆锥、长圆柱、短圆柱4种,提出了一个花序、果穗的形状分类标准的计算方法,同时对调查数据进行了实际计算与分类。一半以上葡萄花序的形状会发生变化,圆锥花序的形状较稳定。穗长、穗宽、小穗长宽及小穗角度对穗形影响较大,分别表现在影响形状的长宽和外缘,尤其是上部小穗的长宽与角度是影响柱锥判断的最主要原因。小穗角度的变化会影响小穗反映在形状上的有效长度。本研究进一步提出了基于花穗形状的整形修剪方法,可为葡萄的整形修剪提供理论基础。 相似文献
2.
[目的] 尝试在青藏高原县级尺度上对荒漠化区域进行划分,并分析不同荒漠类型的分布特征,为荒漠区划及荒漠化防治工作提供科学依据。[方法] 以西藏自治区拉萨市城关区为例,利用2018年的TM遥感影像,2000—2018年的MODIS影像数据,结合GIS制图技术,通过长期野外调查,探讨高寒区荒漠分类系统。[结果] 在分析荒漠形成主要影响因素的基础上,提出荒漠分类的主要原则和划分指标。利用气候区划、地表物质组成、地貌形态及成因、植被盖度等指标,将拉萨市城关区荒漠划分为2个Ⅰ级类型,7个Ⅱ级类型,18个Ⅲ级类型,31个Ⅳ级类型,并确定各级各类荒漠的面积及空间分布范围。[结论] 确定了高寒区荒漠分类的指标,对城关区的荒漠区域进行分级分类。初步建立了西藏高寒地区的荒漠分类体系,奠定了青藏高原高寒区荒漠分类研究的基础。 相似文献
3.
4.
为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R2)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R2仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。 相似文献
5.
融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类 总被引:2,自引:2,他引:0
错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI(Normalized Difference Water Index)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、SBL(Soil Background Level)等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质(SL;岩石和土壤)、植被(GV;光合作用叶片)和暗色物质(DA;阴影和水)3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明:1)基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2)融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3)具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。 相似文献
6.
利用电子显微镜,对藏东南18种杜鹃属植物花粉的形态特征进行观察与分析,以期为分类鉴定提供孢粉学依据。18种杜鹃属植物分属于杜鹃亚属、常绿杜鹃亚属、糙叶杜鹃亚属。结果表明,供试花粉均为四合体花粉,四合体直径以大萼杜鹃最大,林芝杜鹃最小。单粒花粉球形或近球形,为3孔沟,黄杯杜鹃萌发孔的长宽值最高,为17.38 μm×3.32 μm,而林芝杜鹃萌发孔的长宽值最低。花粉外壁由大小、形状不一的颗粒组成,其中黄毛雪山杜鹃和白毛杜鹃的颗粒形状较为特殊,为长颗粒状。综合认为,花粉形态特征不宜作为分类鉴定的主要依据,但仍具有积极的参考价值。 相似文献
7.
苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源,进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率,提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型:P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集,然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练,选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型,通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化,最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明,推迟下采样可以增强模型特征提取能力,拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度,引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病... 相似文献
8.
9.
以虫眼、活节、死节3种缺陷的板材为研究对象,建立了小型样本库,采用数据增强方法,对图片进行旋转、平移、尺度变换、灰度变换等方式处理,使样本库扩容到10687张图片,其中7480张图片作为训练集、2137张图片作为验证集、1070张图片作为测试集;应用超分辨率测试序列(VGG)网络模型、谷歌网络模型(GoogLeNet)、残差神经网络模型(ResNet)对木质板材表面缺陷进行分类,依据分类精度,遴选识别效果较好的木质板材缺陷分类方法.结果表明:残差神经网络模型在不同的卷积层时分类精度均在80%以上,而改进的残差神经网络模型在模型结构为50层时的分类准确率高达98.63%,模型能较好地适用于木质板材表面缺陷分类. 相似文献
10.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。 相似文献