基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41571435
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0115.测量与地图学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Bridges are important infrastructure elements and the continuous monitoring of the stability and the safety of bridges is of utmost importance. Typically, the stability and the deformation of bridges is monitored with traditional surveying methods and some experiments are carried out with continuous GPS monitoring. Deformation measurement with Permanent Scatterer Interferometry(PSI) is an effective tool for precisely measuring the urban subsidence in an extend area. Using PSI for the monitoring of the bridge stability would provide a precise and.cost-effective way.Unfortunately, because of the strong vibrations of large bridges,this is diffcult for standard PSI techniques. Using PSI for the monitoring of large bridges requires an extension of the technique,which will be applied when necessary. The main idea is to keep the standard PSI method whenever possible,because it is a proven technique. To implemnet this successfully, the bridges need to be classified according to their bridge type and their coherence.Coherent bridges can be processed with standard PSI whith an additional focus on ghost target reduction and multi-scatterer processing. Partly-coherent and incoherent bridges are to be futher analyzed and classified according to their bridges and need to be processed differently. The PS points or PS candidates on the bridges need to be grouped and classified. For large suspension bridges, we need to distinguish between points on the bridges and points on the cabloes or pillars. Based on the grouping of these points and the semanticof the points, an extension of the PSI method is to be developed. For bridges the PSI method need to be extended including an additional error source: bridge vibrations. This error is not corelated in time,because the temporal resolution is too low, but correlated in space. After successful semantic grouping of the points, this spatial relationship can be modeled and it is therefore possible to estimate the error caused by bridge vibrations for each PS point.
随着社会经济的快速发展,我国兴建的各类桥梁设施井喷式增加,给桥梁的健康监测和安全评估带来了严峻挑战,桥梁变形监测已成为公共安全、土木工程和对地观测领域日益关注的研究热点。雷达干涉测量技术(InSAR)可以大范围快速地提取地物目标的形变信息,在桥梁形变监测方面有着巨大的应用潜力。本项目拟针对时间序列InSAR技术在桥梁稳定性监测中的难点,重点研究从高分辨率时间序列InSAR 数据中提取桥梁形变信息的理论和方法。在研究不同类型桥梁在SAR 和InSAR 数据中散射特性的基础上,将散射特性和时间相干性关联起来分析,拓展时间序列相位信号模型,突破常规方法的局限性,面向不同类型桥梁提出自适应的形变监测方法,应用先进的卫星遥感技术实现对桥梁形变的便捷精细监测。为桥梁安全使用和养护管理提供可靠的决策依据,并为其他基础设施的安全预警提供新的技术途径。

结项摘要

随着社会经济的快速发展,各类桥梁设施井喷式增加,桥梁变形、垮塌等灾害的频繁发生,给桥梁的健康监测和安全评估带来了严峻挑战,桥梁变形监测已成为公共安全、土木工程和对地观测领域日益关注的研究热点。合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)可以大范围快速地提取地物目标的形变信息,具有人力物力成本低、全天候全天时、不影响桥梁正常运营等优势,在桥梁形变监测方面有着巨大的应用潜力。然而,由于现代桥梁结构复杂多样,结构层面的精细化测量给时间序列InSAR技术的应用带来新的挑战。. 本项目针对目前时间序列InSAR技术在桥梁安全监测中存在的点目标提取密度和精度低、形变模型单一、形变解译难度大等难点,重点研究从高分辨率时间序列InSAR 数据中准确提取桥梁形变信息的理论和方法。在研究SAR影像中桥梁散射特性的基础上,综合分析桥梁的散射信号类型、结构相干特征、结构语义信息等进行点目标的匹配和筛选,提高结构点目标的识别精度;考虑桥梁结构特征与温度形变的分布规律,突破常规线性形变模型的局限,拓展时间序列相位信号模型;将形变量与温度变化进行建模关联分析,提取并分离桥梁的温度形变,提高桥梁形变测量的精度;基于结构特征和形变分布对桥梁进行形变关键点识别和全桥形变特征提取;基于对桥梁点目标的分类分析,探究桥梁不同结构组件上经验性的形变机理,探究不同类型桥梁的形变特征/机理与其特定结构/材料特性之间的潜在关联,并将提出的时间序列InSAR方法应用于高分辨率TerraSAR-X、Cosmo-SkyMed以及中分辨率Sentinel-1等SAR影像,实现了对不同类型桥梁形变的便捷精细监测。. 项目的实施挖掘了时间序列InSAR技术在桥梁结构安全评估方面的应用潜力,可以为桥梁的安全使用和日常养护管理提供科学可靠的决策依据,服务于桥梁形变所带来的一系列重大公共安全保障工作。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
On the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning
论角反射器和面模型在InSAR精密单点定位中的价值
  • DOI:
    10.1016/j.isprsjprs.2019.10.006
  • 发表时间:
    2019-12
  • 期刊:
    ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Menshi Yang;Mingsheng Liao
  • 通讯作者:
    Mingsheng Liao
A bridge-tailored multi-temporal DInSAR approach for remote exploration of deformation characteristics and mechanisms of complexly structured bridges
一种针对桥梁定制的多时相 DInSAR 方法,用于远程探索复杂结构桥梁的变形特征和机制
  • DOI:
    10.1016/j.isprsjprs.2019.08.003
  • 发表时间:
    2019-10-01
  • 期刊:
    ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Qin, Xiaoqiong;Ding, Xiaoli;Wang, Chisheng
  • 通讯作者:
    Wang, Chisheng
应用PSInSAR技术分析上海道路网沉降时空特性
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20150430
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    秦晓琼;杨梦诗;廖明生;王寒梅;杨天亮
  • 通讯作者:
    杨天亮
Spatio-Temporal Characterization of a Reclamation Settlement in the Shanghai Coastal Area with Time Series Analyses of X-, C-, and L-Band SAR Datasets
基于 X、C 和 L 波段 SAR 数据集时间序列分析的上海沿海填海聚落时空特征
  • DOI:
    10.3390/rs10020329
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Yang Mengshi;Yang Tianliang;Zhang Lu;Lin Jinxin;Qin Xiaoqiong;Liao Mingsheng
  • 通讯作者:
    Liao Mingsheng
Mapping surface deformation and thermal dilation of arch bridges by structure-driven multi-temporal DInSAR analysis
通过结构驱动的多时相 DInSAR 分析绘制拱桥表面变形和热膨胀图
  • DOI:
    10.1016/j.rse.2018.06.032
  • 发表时间:
    2018-10-01
  • 期刊:
    REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    Qin, Xiaoqiong;Zhang, Lu;Ding, Xiaoli
  • 通讯作者:
    Ding, Xiaoli

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其他文献

利用CryoSat-2测高数据研究东南极PANDA断面考察沿线高程变化
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20150271
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    墙强;周春霞;廖明生;赵秋阳;王泽民
  • 通讯作者:
    王泽民
时序InSAR对流层大气延迟改正的相位堆叠方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李思慧;董杰;张路;廖明生
  • 通讯作者:
    廖明生
雷达遥感滑坡隐患识别与形变监测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    廖明生;董杰;李梦华;敖萌;张路;史绪国
  • 通讯作者:
    史绪国
联合多平台InSAR数据集精确估计地表沉降速率场
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20140924
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨梦诗;廖明生;史绪国;张路
  • 通讯作者:
    张路
四川茂县岷江河谷区段滑坡隐患雷达遥感识别与形变监测
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20210367
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李梦华;张路;董杰;蔡杰华;廖明生
  • 通讯作者:
    廖明生

其他文献

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AI技术路线图

廖明生的其他基金

高分辨率SAR图像城市目标认知解译与动态监测应用研究
  • 批准号:
    61331016
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    245.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
时间序列雷达干涉影像中相位信号的分析方法
  • 批准号:
    60472039
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
从星载雷达影像自动提取地面高程信息的研究
  • 批准号:
    69782001
  • 批准年份:
    1997
  • 资助金额:
    15.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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