基于InSAR与GNSS技术的我国西南山区隐蔽性滑坡早期识别与监测预警

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41801391
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.7万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0115.测量与地图学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In June 24th 2017, the entire Xinmo village was buried in the Xinmo landslide (in Mao county), resulting in hundreds of people killed or missing. The monitoring and early warning of concealed landslides attracted great attention from the whole society. The southwestern mountainous area of our country suffered from the landslides and other geological disasters frequently. Based on traditional surveying methods, the landslide monitoring and early warning on large scale have always been a difficult task and has not yet achieved satisfactory results. In this study, we will integrate two new earth observation technologies, i.e. synthetic aperture radar interferometry (InSAR) and global navigation satellite system (GNSS). Taking the villages and towns along key highways, the populous residential areas etc. in southwestern mountainous area as study areas, we will exploit the advantages of InSAR and GNSS technologies (such as the high-spatial coverage of InSAR and high-frequency, high-precision sampling of GNSS) and compensate each other to built a early recognition, monitoring and early warning method from wide-coverage early recognition to precise monitoring of a specific landslide. From the perspective of earth observation, this method provides important monitoring results, technical means and new ideas for the prevention and protection of geological disasters such as landslides, which is of great significance for reducing the life and economic losses in our country.
2017年6月突发的茂县新磨村山体滑坡造成整个村舍被埋、上百人遇难或失踪,使隐蔽性滑坡的监测与预警工作得到全社会的极大关注。我国西南山区是滑坡等地质灾害发生最为集中的区域,基于传统手段的大面积滑坡监测与滑坡预警工作一直以来都是难点,尚未取得令人满意的效果。本研究将融合使用合成孔径雷达干涉(InSAR)与卫星导航定位(GNSS)两种空间对地观测新技术,以我国西南山区重要公路沿线、山区居民集中居住地等作为研究对象,发挥InSAR与GNSS两种技术各自优势(如InSAR高空间覆盖与GNSS的高频次高精度采样)及互补不足,建立起从大范围覆盖的潜在滑坡灾害点早期识别到对具体滑坡体实时精准观测的早期识别与监测预警方法。该方法从空间对地观测的角度为我国滑坡等地质灾害防治、减灾防灾相关工作等提供重要监测结果、技术手段与新的思路,对减少国民生命和经济损失具有重要意义。

结项摘要

我国西南山区是滑坡等地质灾害发生最为集中的区域,基于传统手段的大面积滑坡监测与滑坡预警工作一直以来都是难点。. 本研究以合成孔径雷达干涉(InSAR)技术为主,融合使用卫星导航定位(GNSS)等空间对地观测新技术,以我国西南山区重要公路沿线、山区居民集中居住地等作为研究对象开展研究。. 在地质灾害广域早期识别方面,本研究建立了Stacking-InSAR快速地灾识别方法,以茂县为研究区揭示方法特性及适用性,同时本研究以雅砻江、大渡河等典型高山峡谷区为例,讨论了InSAR技术在这些区域的适用性,展示了极好的识别效果。在监测预警方面,本研究讨论了InSAR、多光谱等空间观测技术与GNSS、裂缝计等实地观测监测预警的可能性,探讨了这些技术的优势与局限性。构建了从大范围早期识别到精准监测预警至最终减灾防灾响应的滑坡预警减灾创新框架。本研究成果已运用于川藏线、白鹤滩水库等国家重大项目的地质灾害识别与监测预警。. 本研究从空间对地观测的角度为我国滑坡等地质灾害防治、减灾防灾相关工作等提供重要监测结果、技术手段与新的思路,对减少国民生命和经济损失具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
雷达干涉测量对甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变追溯
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    武汉大学学报·信息科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    戴可人;卓冠晨;许强;李振洪;李为乐;管威
  • 通讯作者:
    管威
Extracting the spatio-temporal evolution and geographical features of shrinking Gongga Mountain glacier group during 1989–2017
1989—2017年贡嘎山冰川群萎缩时空演化及地理特征提取
  • DOI:
    10.1016/j.asr.2021.04.013
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Advances in Space Research
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Xianlin Shi;Keren Dai;Jin Deng;Dingjie Zhong;Guoxiang Liu;Saied Pirasteh;Bo Zhang;Yunus P. Ali;Yan He;Rubing Liang
  • 通讯作者:
    Rubing Liang
Land subsidence in Beijing and its relationship with geological faults revealed by Sentinel-1 InSAR observations
Sentinel-1 InSAR观测揭示的北京地面沉降及其与地质断层的关系
  • DOI:
    10.1016/j.jag.2019.05.019
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Leyin Hu;Keren Dai;Chengqi Xing;Zhenhong Li;Roberto Tomas;Berth Clark;Xianlin Shi;Mi Chen;Rui Zhang;Qiang Qiu;Yajun Lu
  • 通讯作者:
    Yajun Lu
Entering the Era of Earth Observation- Based Landslide Warning Systems: A novel and exciting framework
进入基于地球观测的滑坡预警系统时代:一个新颖且令人兴奋的框架
  • DOI:
    10.1109/mgrs.2019.2954395
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE geoscience and remote sensing magazine
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Keren Dai;Zhenhong Li;Qiang Xu;Rol;Burgmann;David G. Milledge;Roberto Tomas;Xuanmei Fan;Chaoying Zhao;Xiaojie Liu;Jianbing Peng;Qin Zhang;Zheng Wang;Tengteng Qu;Chaoyang He;Deren Li;Jingnan Liu
  • 通讯作者:
    Jingnan Liu
Evaluating Potential Ground Subsidence Geo-Hazard of Xiamen Xiang’an New Airport on Reclaimed Land by SAR Interferometry
SAR干涉法评价厦门翔安新机场填海区地面沉降潜在地质灾害
  • DOI:
    10.3390/su12176991
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Guanchen Zhuo;Keren Dai;Huina Huang;Shengpeng Li;Xianlin Shi;Ye Feng;Tao Li;Xiujun Dong;Jin Deng
  • 通讯作者:
    Jin Deng

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其他文献

基于Sentinel-1A TS-DInSAR的京津地区沉降监测与分析
  • DOI:
    doi:10.11834/jrs.20187196
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李广宇;张瑞;刘国祥;于冰;张波;戴可人;包佳文;韦博文
  • 通讯作者:
    韦博文
Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李广宇;张瑞;刘国祥;于冰;张波;戴可人;包佳文;韦博文
  • 通讯作者:
    韦博文
“天-空-地”协同滑坡监测技术进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许强;朱星;李为乐;董秀军;戴可人;蒋亚楠;陆会燕;郭晨
  • 通讯作者:
    郭晨
雄安新区2017-2019年地面沉降SBAS-InSAR监测与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    河南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冉培廉;李少达;戴可人;杨晓霞;曾森;冉中鑫
  • 通讯作者:
    冉中鑫
Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析
  • DOI:
    10.11834/jrs.20187196
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    遥感学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李广宇;张瑞;刘国祥;于冰;张波;戴可人;包佳文;韦博文
  • 通讯作者:
    韦博文

其他文献

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戴可人的其他基金

复杂条件下同震滑坡极化SAR精准提取方法
  • 批准号:
    42371462
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    46 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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