融合多源遥感信息与地面数据的大面积农作物种植面积提取方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    40501049
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    张国平
  • 依托单位：
    国家气象中心
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

大区域农作物种植面积遥感估算是国家粮食安全评价的重要内容。然而遥感数据、研究方法和地面观测样本构建成为目前大区域作物种植面积遥感估算中的突出问题。目前的大面积作物遥感提取方法存在空间定位信息不足、地面验证采样体系成本过高、动态变化量提取精度不高这三大问题。本研究从实际需求和当前学科的前沿出发，发展融合多源遥感信息、背景数据和地表农业气象观测数据的农作物种植面积提取方法，将采样体系建立在规范的定时、定位、多要素的农业气象观测数据之上，针对MODIS的250m通道的数据，建立融合背景数据和遥感数据的混合像元提取方法，在像元尺度上对作物绝对面积进行提取。同时研究建立提取农作物种植面积动态变化量的遥感统计模型，直接提取相邻年份作物种植面积变化量，使提取结果可以定位到像元上。本项目通过引入不同时间分辨率的高空间分辨率耕地数据，分析耕地的时效性给作物种植面积提取带来的误差。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（3）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
四种用于雷达遥感图像融合的空间分量提取方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    农业工程学报，2005,21(12)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
利用MODIS遥感数据监测冬小麦种植面积
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    农业工程学报，2007，23(12):144-149
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

A Noise-Removal Algorithm Without Input Parameters Based on Quadtree Isolation for Photon-Counting LiDAR
一种基于四叉树隔离的光子计数激光雷达无输入参数去噪算法
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  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    戴莫凡
两种昆虫微孢子虫对家蚕致病性研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    湖南农业科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    林高堂
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    明海
湍流边界层流向-展向平面中发卡涡的涡迹特征
  • DOI：
    10.16076/j.cnki.cjhd.2015.04.003
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    水动力学研究与进展A辑
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘璐璐;张军;翟树成;张国平
  • 通讯作者：
    张国平
The relationship of limit dextrinase, limit dextrinase inhibitor and malt quality parameters in barley and their genetic analysis
大麦中极限糊精酶、极限糊精酶抑制剂与麦芽品质参数的关系及其遗传分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2016-07
  • 期刊：
    Journal of Cereal Science
  • 影响因子：
    3.8
  • 作者：
    张国平
  • 通讯作者：
    张国平

其他文献

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张国平的其他基金

基于近60年来高密度气象资料的前期降水和泥石流发生概率关系分析
  • 批准号：
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  • 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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