新型高光谱遥感影像的像素-结构-对象多层特征分类模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41101336
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    黄昕
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 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

本课题的研究对象是具备高空间分辨率的高光谱遥感影像。这种新型的空间-光谱"双高"分辨率数据，能同时展现地物在光谱域和空间域的细节信息，打破了传统高光谱数据空间分辨率不高的限制，为高光谱在城市、农业、林业、军事等方面的应用提供了更广阔的前景。本课题以这种新型影像的特点为基础，在特征提取与分类方面展开研究。我们以像素-结构-对象为解译单元，以光谱-结构-语义为解译特征，采用逐层增强的方式，建立新型高光谱影像的多层特征提取与分类模型。该模型随着处理单元的递进而逐渐增加解译特征，同时逐层减少分类不确定性，有效整合多层特征。本课题提出的多尺度-多方向形态模式谱、高光谱像元形状指数、光谱-结构多特征联合分类、基于规则集合的对象层后处理与优化算法，是高光谱影像处理、面向对象分析的新途径、新方法，能够为这种新型高光谱影像的应用提供可靠、稳健的信息提取技术。

结项摘要

经过三年的研究，本项目圆满完成了研究计划和目标：建立了高光谱、高分辨率遥感影像像素-结构-对象-语义的多层多特征解译框架。具体地，1) 在特征提取研究方向，我们原创性的提出了三维小波纹理、形态学房屋/阴影指数、张量特征提取、多通道共生纹理、多成分形态学等新方法；2) 在此基础上，我们提出了多层解译、多特征机器学习等信息提取模型；3) 并将以上理论和方法，成功用于城市目标提取与变化检测应用：以城市提取、房屋变化检测、城中村时空分析为例，验证了我们的特征提取和解译模型。.项目取得的主要成果如下：.在国际遥感SCI刊物上发表论文21篇，其中ESI高引论文3篇，ESI热点论文1篇；.项目负责人在Google Scholar被引用1240次，SCI引用547次；.负责人黄昕博士当选IEEE GRSL副主编；且作为IEEE JSTARS高分辨率遥感专辑的第一客座编辑；.项目组黄昕、刘辉获得2014年IEEE数据融合大赛冠军；.负责人黄昕博士获得2012年IEEE GRSL最佳审稿人奖；.负责人黄昕博士获得2012年全国百篇优秀博士学位论文。

项目成果

期刊论文数量（19）
专著数量（0）
科研奖励数量（4）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
A novel building change index for automatic building change detection from high-resolution remote sensing imagery
一种新颖的建筑变化指数，用于根据高分辨率遥感图像自动检测建筑变化
  • DOI：
    10.1080/2150704x.2014.963732
  • 发表时间：
    2014-08
  • 期刊：
    Remote Sensing Letters
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    Huang Xin;Zhu Tingting;Zhang Liangpei
  • 通讯作者：
    Zhang Liangpei
A Novel Clustering-Based Feature Representation for the Classification of Hyperspectral Imagery
一种新颖的基于聚类的高光谱图像分类特征表示
  • DOI：
    10.3390/rs6065732
  • 发表时间：
    2014-06
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Lu, Qikai;Huang, Xin;Zhang, Liangpei
  • 通讯作者：
    Zhang, Liangpei
New Postprocessing Methods for Remote Sensing Image Classification: A Systematic Study
遥感图像分类后处理新方法：系统研究
  • DOI：
    10.1109/tgrs.2014.2308192
  • 发表时间：
    2014-11-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    8.2
  • 作者：
    Huang, Xin;Lu, Qikai;Plaza, Antonio
  • 通讯作者：
    Plaza, Antonio
Spatiotemporal Detection and Analysis of Urban Villages in Mega City Regions of China Using High-Resolution Remotely Sensed Imagery
利用高分辨率遥感影像对中国大城市地区城中村进行时空探测与分析
  • DOI：
    10.1109/tgrs.2014.2380779
  • 发表时间：
    2015-07-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    8.2
  • 作者：
    Huang, Xin;Liu, Hui;Zhang, Liangpei
  • 通讯作者：
    Zhang, Liangpei
Building Change Detection From Multitemporal High-Resolution Remotely Sensed Images Based on a Morphological Building Index
基于形态建筑指数的多时相高分辨率遥感图像建筑变化检测
  • DOI：
    10.1109/jstars.2013.2252423
  • 发表时间：
    2014-01-01
  • 期刊：
    IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Huang, Xin;Zhang, Liangpei;Zhu, Tingting
  • 通讯作者：
    Zhu, Tingting

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其他文献

南京地区2013年12月重霾污染事件成因分析
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    丁爱军
基于小波的高分辨率遥感影像纹理
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报（信息科学版），V31, No.1，pp.66-69，2006
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄昕;张良培, 李平湘
  • 通讯作者：
    张良培, 李平湘
具有D6h对称性的C36碱土金属衍生物电子结构的DFT 研究
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    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    黄昕;李俊篯等
  • 通讯作者：
    李俊篯等
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  • DOI：
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    2017
  • 期刊：
    中国科学:化学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    徐若男;程晶;陈文杰;吴启辉;王彬;黄昕
  • 通讯作者：
    黄昕
吲哚菁绿荧光造影在背部扩张穿支皮瓣设计中的应用
  • DOI：
    10.3760/cma.j.cn114453-20200218-00056
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中华整形外科杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    顾舒晨;李海洲;高雅姗;黄昕;顾斌;李青峰;昝涛
  • 通讯作者：
    昝涛

其他文献

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黄昕的其他基金

融入遥感观测特性的自监督学习与变化检测方法研究
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融入遥感观测特性的自监督学习与变化检测方法研究
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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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