全文获取类型
收费全文 | 2642篇 |
免费 | 92篇 |
国内免费 | 409篇 |
专业分类
林业 | 307篇 |
农学 | 84篇 |
基础科学 | 787篇 |
462篇 | |
综合类 | 1205篇 |
农作物 | 44篇 |
水产渔业 | 42篇 |
畜牧兽医 | 155篇 |
园艺 | 20篇 |
植物保护 | 37篇 |
出版年
2024年 | 44篇 |
2023年 | 94篇 |
2022年 | 141篇 |
2021年 | 139篇 |
2020年 | 136篇 |
2019年 | 123篇 |
2018年 | 92篇 |
2017年 | 122篇 |
2016年 | 161篇 |
2015年 | 161篇 |
2014年 | 189篇 |
2013年 | 176篇 |
2012年 | 193篇 |
2011年 | 154篇 |
2010年 | 153篇 |
2009年 | 197篇 |
2008年 | 179篇 |
2007年 | 171篇 |
2006年 | 105篇 |
2005年 | 99篇 |
2004年 | 86篇 |
2003年 | 47篇 |
2002年 | 37篇 |
2001年 | 40篇 |
2000年 | 21篇 |
1999年 | 14篇 |
1998年 | 16篇 |
1997年 | 6篇 |
1996年 | 8篇 |
1995年 | 10篇 |
1994年 | 8篇 |
1993年 | 6篇 |
1992年 | 2篇 |
1991年 | 2篇 |
1990年 | 4篇 |
1989年 | 6篇 |
1982年 | 1篇 |
排序方式: 共有3143条查询结果,搜索用时 32 毫秒
91.
92.
93.
植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。 相似文献
94.
花生植株数据采集和图像识别模块是实现花生摘果机智能化控制的基础,而花生植株图像的曝光问题是影响花生植株识别的重要因素。为了提高花生摘果机的智能化水平,提高在复杂作业环境中的自适应能力,设计了一种基于PC单片机和图像融合的智能花生采摘装置。该装置使用通信模块连接单片机和PC机,使融合图像在PC机上显示,利用小波变换对曝光图像进行处理,并使用PID反馈调节机制实现装置的反馈调节。最后,对花生采摘装置的图像曝光融合算法进行了实验测试,由实验结果表明:利用小波算法可以较高的精度实现图像的融合,提高了图像的清晰度,进而提高了花生收获机的作业质量。 相似文献
95.
96.
基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测 总被引:5,自引:0,他引:5
利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。 相似文献
97.
基于视差图像的重叠果实图像分割算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。 相似文献
98.
基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点;以候选点为点集,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右. 相似文献
99.
基于高光谱图像技术预测苹果大小 总被引:1,自引:0,他引:1
以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。 相似文献
100.
常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。 相似文献