面向滑坡表面变形监测的地面激光扫描数据曲面元分析方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41102210
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    钟成
  • 依托单位：
    中国地质大学（武汉）
  • 学科分类：
    D0213.水文地质学
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

地面三维激光扫描仪可快速获得滑坡表面"全景式"密集点云，能详细记录滑坡体细节变形和整体变化，应用于滑坡表面变形监测极具理论价值和实际效益。其基本思路是从点云中分割足够的表面特征，然后计算局部特征在不同时相的变化，得到较全面的表面变形情况。现有方法仅从点云中分割空间平面作为监测基元，变形监测的覆盖率不高。对此，项目提出面向滑坡表面变形监测的扫描数据曲面元分析方法，将滑坡表面点云分割为多种空间曲面的集合，通过匹配不同时相的共轭特征计算局部曲面的变形情况，最后从曲面变形集合中挖掘滑坡主要规律。其中，针对多时相点云稳健一致性分割、多站多时相点云快速配准和弹性曲面变形监测等关键问题，提出差分演化聚类方法，渐进优化配准方法和基于局部不变特征的弹性曲面变形计算方法等解决方案。通过项目研究，充分利用滑坡表面激光扫描数据挖掘全面的具有丰富细节层次的滑坡变形信息，对于提高我国地质灾害防治能力具有重要意义。

结项摘要

我国广大地区受到地质灾害的频繁威胁，灾害损失极为严重。连续可靠的地表形变监测是滑坡治理与预报的关键。三维激光扫描仪通过高速度、高密度扫描采集的点云数据能够完整地反映被测物体的表面形态，详细记录了解滑坡体细节变形和整体变化，具有广阔的应用前景。本项目针对应用LiDAR于滑坡变形监测中的点云分割、配准和变形监测等关键问题展开研究。项目从最关键的监测单元定义出发，设计采用曲面元方法逼近滑坡表面，通过配准多时相曲面元计算单元变形情况，最后利用数据挖掘方法从曲面元变形集合当中获得滑坡总体变形规律。为了增强点云分割的精准度，项目研究了LiDAR点云与遥感影像配准方法，为LiDAR点云识别增加了多光谱信息。经过3年时间的研究，项目在主要技术难点方面均取得了成功，部分技术在三峡地区黄土坡滑坡的变形监测中得到了应用，验证了项目的可行性。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于激光测高数据的月表撞击坑自动检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    地球科学-中国地质大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李卉;钟成
  • 通讯作者：
    钟成
Automatic Viaduct Detection Based on the Spatial Characters
基于空间特征的高架桥自动检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Geomatics and Information Science of Wuhan University
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li Hui;Zhong Cheng;Huang Xianfeng;Li Deren
  • 通讯作者：
    Li Deren
Automatic Overpass Detection with LiDAR and Remote Sensing Image
利用激光雷达和遥感图像自动检测立交桥
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Acta Geodetica et Cartographica Sinica
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li Hui;Zhong Cheng;Huang Xianfeng;Li Deren
  • 通讯作者：
    Li Deren
Comprehensive Study of Landslides through the Integration of Multi Remote Sensing Techniques: Framework and Latest Advances
多种遥感技术融合的滑坡综合研究：框架和最新进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Earth Science
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Zhong; Cheng;Li; Hui;Xiang; Wei;Su; Aijun;Huang; Xianfeng
  • 通讯作者：
    Xianfeng
面向大规模真正射影像生产的快速遮蔽检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    同济大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    钟成;李卉;黄先锋
  • 通讯作者：
    黄先锋

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其他文献

Oriented Bacterial Cellulose-Glass Fiber Nanocomposites with Enhanced Tensile Strength through Electric Field
通过电场增强拉伸强度的定向细菌纤维素-玻璃纤维纳米复合材料
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    刘淼;钟成;郑鑫;叶莉;万同;贾士儒
  • 通讯作者：
    贾士儒
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通过静电改性提高氧化石墨烯/细菌纤维素纳米复合材料的抗菌活性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Carbohydrate Polymers
  • 影响因子：
    11.2
  • 作者：
    杨皛宁;薛冬冬;李佳颖;刘淼;贾士儒;褚立强;Fazli Wahid;张玉明;钟成
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    钟成
最优化“调控”区间分离密度泛函理论的研究进展
  • DOI：
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  • 期刊：
    Acta Physico - Chimica Sinica
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙海涛;钟成;孙真荣
  • 通讯作者：
    孙真荣
车联网安全综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    信息安全学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李兴华;钟成;陈颖;张会林;翁健
  • 通讯作者：
    翁健
针铁矿添加量对丙酸钠厌氧产甲烷的影响
  • DOI：
    10.19658/j.issn.1007-2802.2019.38.090
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    矿物岩石地球化学通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    钟成;王进;徐诚;黄纷;陈琪;陈天虎;岳正波
  • 通讯作者：
    岳正波

其他文献

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钟成的其他基金

大数据支持下利用局部条件约束的滑坡自动识别问题可靠求解方法研究
  • 批准号：
    41772352
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    55.0 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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