高分辨率遥感多尺度特征基元提取关键问题研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41001259
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    明冬萍
  • 依托单位：
    中国地质大学（北京）
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

高空间分辨率卫星遥感是遥感技术发展的前沿方向之一。然而由于高分辨率影像特殊的特点，传统的基于像元光谱特征的"像素级"处理技术存在很大的局限，难以满足实际应用的需求，"对象级"影像分析方法逐渐受到关注。"对象级"遥感影像分析主要是对影像进行多尺度分割，提取多尺度特征基元，继而对其进行基于模式的规则判断或者分类，实现对目标或信息的提取。在这个过程中，多尺度特征基元的提取是实现影像从"像素级"到"对象级"转换进而实现多尺度信息提取的关键技术环节。本研究将在以往研究的基础上，针对多尺度特征基元提取具体任务和难点，重点突破多尺度影像分割中尺度参数的自适应选择，基于多尺度分割结果的基元尺度间转换以及基于多尺度数据模型的基元树的构建等具体关键问题，为后续的目标识别提供可靠的基元信息基础；并在多尺度农林地块提取和城市建筑区功能划分等方面开展应用研究，提高高分辨率遥感影像理解与分析的自动化与智能化水平。

结项摘要

高空间分辨率卫星遥感是遥感技术发展的前沿方向之一。然而由于高分辨率影像特殊的特点，传统的基于像元光谱特征的“像素级”处理技术存在很大的局限，难以满足实际应用的需求，“对象级”影像分析方法逐渐受到关注。“对象级”遥感影像分析主要是对影像进行多尺度分割，提取多尺度特征基元，继而对其进行基于模式的规则判断或者分类，实现对目标或信息的提取。在这个过程中，多尺度特征基元的提取是实现影像从“像素级”到“对象级”转换进而实现多尺度信息提取的关键技术环节。.本课题从理论上对遥感影像尺度特性和尺度效应的内涵进行探索性分析，建立了遥感特征基元提取及影像尺度问题理论方法体系，从方法上突破基于空间统计学的像素级和对象级两个层次的遥感特征基元空间尺度选择相关算法，并在应用上通过多尺度农林地块提取来对研究方法进行验证，保证了研究成果的实用化，提高了遥感影像理解与分析的自动化与智能化水平。.基于以上研究，本项目取得研究成果包括：已发表学术论文9篇，其中国际国际SCI期刊论文5篇，国际会议论文3篇(其中EI检索2篇），国内中文核心论文1篇；取得计算机软件著作权一项；申请发明专利一项。

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（2）
专利数量（1）
Modified ALV for selecting the optimal spatial resolution and its scale effect on image classification accuracy
用于选择最佳空间分辨率的改进ALV及其对图像分类精度的尺度影响
  • DOI：
    10.1016/j.mcm.2010.11.036
  • 发表时间：
    2011-08-01
  • 期刊：
    MATHEMATICAL AND COMPUTER MODELLING
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ming, Dongping;Yang, Jianyu;Song, Zhuoqin
  • 通讯作者：
    Song, Zhuoqin
A Semi-Automatic Object-Oriented Method for Crop Land Fast Extraction with SPOT 5 Imagery
一种利用 SPOT 5 影像快速提取农田的半自动面向对象方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Sensor Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jiabo Sun;Yanqing Chen;Jianyu Yang;Chao Zhang;Dehai Zhu;Wenju Yun;Dongping Ming
  • 通讯作者：
    Dongping Ming
Spatial Sampling Design for Monitoring the Quality of Cultivated Land by Simulated Annealing
模拟退火监测耕地质量空间抽样设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014-03
  • 期刊：
    Sensor Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Sai Tang;Jianyu Yang;Yanqing Chen;Chao Zhang
  • 通讯作者：
    Chao Zhang
Modified average local variance for pixel-level scale selection of multiband remote sensing images and its scale effect on image classification accuracy
多波段遥感影像像素级尺度选择的修正平均局部方差及其对影像分类精度的尺度效应
  • DOI：
    10.1117/1.jrs.7.073565
  • 发表时间：
    2013-01
  • 期刊：
    Journal of Applied Remote Sensing
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Ming, Dongping;Du, Jinyang;Zhang, Xiyu;Liu, Tiantian
  • 通讯作者：
    Liu, Tiantian
对象化过程中的快速标号算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李龙翔;胡晓东;沈占锋;明冬萍;宋卓沁
  • 通讯作者：
    宋卓沁

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其他文献

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    赵璐
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  • 发表时间：
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    --
  • 作者：
    明冬萍;骆剑承等
  • 通讯作者：
    骆剑承等
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    10.1515/geo-2018-0045
  • 发表时间：
    2018-10
  • 期刊：
    OPEN GEOSCIENCES
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    邱玉芳;明冬萍
  • 通讯作者：
    明冬萍
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    2015
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    冯桂香;明冬萍
  • 通讯作者：
    明冬萍
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  • 发表时间：
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    --
  • 作者：
    沈占锋;骆剑承;伟锋;郑江;陈秋晓;明冬萍
  • 通讯作者：
    明冬萍

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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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