Huynen极化分解理论的广义延拓及在复杂地物目标分类中的应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41401406
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Extracting helpful scattering information from high-resolution PolSAR data via polarimetric decomposition to classify complex terrain is one of the highly focused topics on remote sensing in geoscience research. However, as the first formalized polarimetric decomposition approach, Huynen decomposition has not been widely explored in match with its theoretical reputation. Although both Holm-Barnes decomposition and Yang decomposition improve Huynen decomposition greatly, they may also aggravate the non-uniqueness of decomposition. Our recent investigations show that the main reason restricting the application of Huynen decomposition is just its preference for scattering symmetry and regularity, thus Huynen decomposition cannot be effectively used to decompose complex targets. This study focuses on extending Huynen decomposition to the complex scattering scenarios of non-symmetry, irregularity, etc., in purpose of unifying the existing Huynen-like decompositions under a generalized frame. The physical mechanism behind scattering preference of Huynen decomposition will be investigated, and an effective description of scattering preference will be further explored so as to provide a general scattering preference mining approach for generalized Huynen decomposition. Using the scattering preference information, a novel strategy for complex terrain classification will be devised to advance the applicability of Huynen decomposition. As one of the important categories of polarimetric decomposition theory, the perfection of Huynen decomposition theory is hoped to inaugurate a new hot topic in this field and promote the related research progress of both the theory and the applications in China.
借助极化分解从高分辨率极化SAR数据中提取有用散射信息来区分复杂地物目标是地球遥感科学的研究热点。然而Huynen分解作为该理论的开创之作却未得到广泛关注。尽管Holm-Barnes分解和Yang分解对其做了极大改进,却进一步引入分解不唯一性问题。我们前期工作发现,限制Huynen分解应用的关键原因是其对散射对称性与规则性的偏好,导致其无法对复杂地物目标有效分解。本课题拟通过将Huynen分解广义延拓至非对称、非规则等复杂散射情形使现有Huynen类目标分解实现统一。研究导致Huynen分解散射偏好的物理机理,探索散射偏好的有效描述方法,归纳面向广义Huynen分解的散射偏好挖掘技术,设计新策略探讨其在复杂地物目标分类中的应用,提升Huynen分解的使用效能。作为极化分解理论的重要组成部分,Huynen分解理论的完善将有望开拓新的研究热点,进一步推进我国在极化遥感领域的理论研究和应用水平。

结项摘要

唯象学Huynen分解作为首个正式的极化分解方法并未获得广泛认可。对规则性与对称性的偏好不仅限制了其应用,也影响了该分解与其它唯象学分解例如Barnes-Holm分解和Yang分解的统一。这导致同一雷达目标存在不同的分解形式,但我们不知如何在其中做抉择,分解非唯一性因而产生。本项目通过将Huynen分解广义化延拓为统一Huynen分解,实现了对对称与规则性、非对称、非规则性及其耦合的完整偏好覆盖。统一分解具有九种不同子分解形式,涵盖了当前所有唯象学分解,且提供了一个自适应选择机制,解决了唯象学分解的不唯一性。散射偏好是唯象学分解的一个独有特征,其将九种子分解与九种标准散射体直接联系起来,用散射偏好度参数SDoP来定量刻画。通过对SDoP的排列组合,发展出了面向复杂地物目标的散射金字塔描述方法,比当前广泛使用的H/α分类还具有更好的目标区分效果。这颠覆了学界长期以来的印象,即唯象学分解要比Cloude分解差。因此唯象学分解天生就具有明确的物理意义和卓越的应用效能。不同于Huynen和Cloude,本项目不将唯象学分解和Cloude分解视为两种竞争性方法,而是从最优单目标提取和复杂地物目标统计描述两方面探索其潜在的统一性:统一分解可实现与Cloude分解非常一致的目标提取;基于统一分解统计建模发展而来的Li-Zhang SDoP/α分类是Cloude-Pottier H/α的一个强劲替代。因此Huynen-Cloude分解唯一性争论可终结。极化分解领域迄今四十多年的发展表明,不存在唯一的分解形式。只有当我们偏好于某一特定方面时,才有唯一性可言。每种分解方法具有其独特的用处,但都无法提供关于目标散射的完整信息。因此我们需要将所有分解方法统一起来以实现对复杂分布地物目标的完整理解,使极化雷达视野下的世界更加多彩。提出的统一Huynen分解和分类算法已纳入欧空局开发的PolSARpro软件中。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(8)
An eigenvalue/eigenvector based serial decomposition of the polarimetric synthetic aperture radar coherency matrix
基于特征值/特征向量的极化合成孔径雷达相干矩阵的串行分解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IET Radar, Sonar & Navigation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Feiya Zhu;Yunhua Zhang;Dong Li
  • 通讯作者:
    Dong Li
A novel deorientation method in PolSAR data processing
PolSAR数据处理中一种新颖的去定向方法
  • DOI:
    10.1080/2150704x.2016.1217438
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Feiya Zhu;Yunhua Zhang;Dong Li
  • 通讯作者:
    Dong Li
An extension of the complete model-based decomposition of polarimetric SAR data
极化 SAR 数据基于模型的完整分解的扩展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Feiya Zhu;Yunhua Zhang;Dong Li
  • 通讯作者:
    Dong Li
Unified Huynen phenomenological decomposition of radar targets and its classification applications
雷达目标统一Huynen唯象分解及其分类应用
  • DOI:
    10.1109/tgrs.2015.2464113
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Dong Li;Yunhua Zhang
  • 通讯作者:
    Yunhua Zhang
Random Similarity Between Two Mixed Scatterers
两个混合散射体之间的随机相似性
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2015.2484383
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Dong Li;Yunhua Zhang
  • 通讯作者:
    Yunhua Zhang

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极化目标分解方法的量子力学诠释及其统一
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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

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          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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