X和Ku波段雷达观测在自然积雪场景下的建模与分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    40901180
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    杜今阳
  • 依托单位：
    中国科学院空天信息创新研究院
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

利用X和Ku等较高频率的雷达数据监测和反演雪水当量，为水文、气候和灾害监测等研究和应用提供不同尺度的积雪参数的时空分布，是当前国内外主动微波积雪遥感研究的一个重要方向。为了描述和理解自然场景下X和Ku等波段的积雪散射特性，本研究首先利用Matrix Doubling方法搭建多次散射辐射传输问题的通用模型框架，该框架可对植被或雪体的垂直分层结构进行一般性描述;然后基于雪体、植被和地表散射的已有研究成果，在模型框架内引入雪、植被单散射体的相位矩阵，依次完成多层纯雪散射模型和考虑了植被影响的植被－积雪－地表联合散射模型。根据所发展的模型，本研究对积雪分层结构以及观测像元内植被对多极化雷达后向散射信号的影响进行了初步分析。本课题为更全面的研究积雪散射问题和发展雪水当量的反演算法提供了必要的理论基础和模型准备。

结项摘要

采用较高频段SAR开展积雪遥感监测和参数反演是国内外微波积雪遥感的重要方向。针对这一研究趋势，本课题开展了以下三方面的研究:(1)基于已有雪体、植被和地表散射理论，研究并建立了植被－积雪－地表联合多次散射模型,用于对纯雪以及积雪-植被复杂场景的模拟和分析。实测数据验证表明，该模型可有效实现对X和Ku波段下同极化和交叉极化雷达观测的模拟，均方误差低于1.5dB。本课题在这一理论模型成果的基础上，进一步开展了较高频段下复杂场景积雪散射机理的研究，对一系列影响卫星积雪观测的因素，如散射体形状、积雪分层特性和植被影响等进行了模拟和分析；(2)建立了形式简单、精度高的参数化积雪散射模型。该模型与理论模型相比较，误差一般不大于0.5dB，可用于快速积雪散射模拟和反演问题的研究；(3)初步应用参数化模型建立了雪水当量反演算法。本研究丰富了雷达积雪散射理论，所发展的联合积雪散射模型可直接服务于包括欧空局CoReH2O在内的国内外积雪卫星监测项目，用于卫星积雪观测的分析和反演算法的发展。

项目成果

期刊论文数量（3）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A Method to Rebuild Historical Satellite-Derived Soil Moisture Products Based on Retrievals from Current L-Band Satellite Missions
一种根据当前 L 波段卫星任务的数据重建历史卫星土壤湿度产品的方法
  • DOI：
    10.1109/lgrs.2012.2185922
  • 发表时间：
    2012-03
  • 期刊：
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Du, Jinyang;Shi, Jiancheng
  • 通讯作者：
    Shi, Jiancheng
Comparison between a multi-scattering and multi-layer snow scattering model and its parameterized snow backscattering model
多散射多层雪散射模型及其参数化雪后向散射模型的比较
  • DOI：
    10.1016/j.rse.2009.12.020
  • 发表时间：
    2010-05-17
  • 期刊：
    REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
  • 影响因子：
    13.5
  • 作者：
    Du, Jinyang;Shi, Jiancheng;Rott, Helmut
  • 通讯作者：
    Rott, Helmut

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其他文献

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杜今阳的其他基金

面向青藏高原的地表微波辐射建模及多年土壤水分反演
  • 批准号：
    41371354
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    75.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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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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