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51.
为提高小麦条锈病的遥感探测精度,依据日光诱导叶绿素荧光和冠层反射光谱数据在小麦条锈病遥感探测中的优势及其与病情严重度之间的映射关系,在运用独立分量分析法对光谱数据降维的基础上,利用核学习算法分别确定冠层光谱特征和日光诱导叶绿素荧光特征反映小麦条锈病病情严重度的最优核,同时针对冠层光谱与叶绿素荧光特征组,建立基于不同特征最优核映射的多核学习支持向量机模型,并与基于特征直接拼接的模型结果进行对比。结果表明,对于冠层光谱而言,采用高斯核构建的支持向量机模型可较好估测小麦条锈病病情指数,而日光诱导叶绿素荧光指数则是采用多项式核的效果更优;采用直接拼接法融合叶绿素荧光指数和冠层光谱特征能够在一定程度上改善小麦条锈病病情指数估测精度,决定系数(r~2)最高为0.847,而单独利用冠层光谱信息或者叶绿素荧光信息时,r~2最高仅为0.802;对日光诱导叶绿素荧光和反射光谱特征分别利用其最优核进行映射构建的多核学习支持向量机模型精度最高,r~2为0.915,RMSE为0.090,优于基于特征直接拼接构建的支持向量机模型精度。 相似文献
52.
基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究 总被引:6,自引:0,他引:6
为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。 相似文献
53.
54.
55.
不同的光谱、光强和光照周期对植物的影响不同。为了深入研究植物与光照的关系,设计一种微型植物工厂LED多光谱补光系统的可控光源。基于嵌入式系统,对微型植物工厂所需补光进行分析,通过控制不同波长的LED产生不同光强,使其接近所需光谱。该补光系统可从365~940 nm的25种不同波段的光谱自由选择,实现大功率LED光谱自由拟合、光照强度连续可调、光照周期自由设定的功能,同时可根据不同植物种类的适宜光环境需求进行"量身定做",进而实现精确补光。该系统成本低、效率高、精确性高、针对性强,更利于对光与植物关系的研究。 相似文献
56.
基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。 相似文献
57.
《新疆农业科学》2020,(1)
【目的】利用地面遥感和航天遥感数据结合植被指数实现快速调查,研究各数据中植被指数的差异。【方法】用地面高光谱数据和光学影像中分别对梭梭林和柽柳林进行归一化植被指数(NDVI)、重归一化植被指数(RDVI)和土壤调节植被指数(SAVI)3种植被指数的提取,并进行比较。【结果】在高光谱Ⅵ中,梭梭林和柽柳林的3种VI的数值大小和变化趋势都很接近,特别是SAVI和RDVI,但NDVI的变化较其他2种大;而在光学影像Ⅵ中,梭梭林和柽柳林的NDVI和SAVI的数值基本保持在一定范围内,且变化幅度微小,而RDVI的数值和变化趋势均较大,相对不稳定。【结论】高光谱数据所提取的NDVI和SAVI均大于光学影像,而光学影像所提取的RDVI均大于高光谱数据,RDVI对植被覆盖度更敏感。 相似文献
58.
59.
高光谱技术可以快速、准确监测作物的生长信息,小麦冠层光谱与其叶片的叶绿素等生长信息密切相关,同时利用光谱信息可以监测作物的产量、籽粒信息等。介绍了高光谱数据的3种采集方式,综述了利用高光谱数据监测小麦的生长状况(叶绿素、叶面积指数、叶片氮素含量)以及小麦产量、籽粒及病害等相关应用领域研究,并提出了作物冠层光谱分析存在的问题以及下一步发展方向。 相似文献
60.
为实现土壤有机质(SOM)含量的实时、动态监测,以晋南麦区169个土壤样本为研究对象,通过测定其SOM含量与高光谱,采用多种常规预处理光谱相结合的方法,分析预处理光谱与SOM含量间的相关性,并选择光谱特征波长,构建基于光谱波长的SOM含量监测模型。结果表明,SOM含量与光谱反射率成反比;通过不同预处理方法与SOM含量相关性分析,筛选出最佳特征波长为580、567、571、560、535、672、673、674、678 nm,MSC+1st耦合多元逐步回归(MLR)构建的模型R~2为0.74,RPD为1.52,模型精度最高,误差最小,更利于实现SOM含量的光谱监测。经比较分析,多种预处理方法相结合较单一预处理方法更有利于建立估测模型。 相似文献