汉长城遗址目标遥感自动识别提取与完整性定量评价研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41801345
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    26.4万
  • 负责人：
    骆磊
  • 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：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Remote sensing occupies a more and more superior status in the field of detection, investigation, recognition and extraction to archaeological features. At present, the recognition and extraction of archaeological features is mainly focuses on visual interpretation from remote sensing imagery, and the automatic research is insufficient. Towards to the real demand on automatic extraction of archaeological features, based on high resolution optical image and SAR image, this project will researches and proposes an approach combined the multiphase active contour model, geometry filtering and fuzzy Hough transform with the theories and methods of fusion, segmentation, feature extraction and fuzzy mathematics. The archaeological wall sites of Han Great Wall will be automatic extracted at different backgrounds in Dunhuang section, and the existing statuses of them will be quantitatively evaluated using integrity index. The main effect factors will be comprehensively analyzed by using topographical, geomorphological, hydrological and geological data, the historic documents and archaeological excavation information. The project would improve the automatic level of remote sensing archaeological features extraction, and the research results have important scientific significance and wide application value for monitoring and protecting archaeological sites.
遥感技术在考古遗址目标的探测、调查、识别中具有越来越明显的优势。目前，考古遗址目标遥感识别提取以图像增强后的人工目视解译为主，自动化研究不足。本项目面向遥感考古对于遗址目标自动提取的现实需求，以敦煌段汉长城遗址为研究对象，基于高分光学影像与SAR图像，结合图像增强、图像分割、特征提取、模糊数学等领域的理论与方法，研究并提出融合多时相主动轮廓模型、多特征规则滤波器、模糊Hough变换与点目标检测等的识别提取方法，实现不同时相、不同背景环境下汉长城遗址目标的快速识别与自动提取；基于不同时相自动识别提取结果，建立完整性评价指标定量刻画汉长城遗址的现存状况与多时相变化特征，并结合地形地貌、史料文献、考古调查等资料，分析汉长城遗址现存状况及其变化的主要影响因素。本项目研究将提高考古遗址目标遥感识别提取的自动化程度，研究成果对于汉长城遗址及类似考古遗址的监测保护具有重要的科学意义和广泛的应用价值。

结项摘要

项目面向遥感考古对于线性遗址目标自动提取的实际需求，以河西走廊西端敦煌段汉长城遗址为研究对象，基于国产高分光学影像与SAR图像，综合利用图像增强、图像分割、特征提取、模糊数学等技术与方法，从 2019年到2021年历经三年的室内科学研究与室外科学调查，提出了融合多时相主动轮廓模型、多特征规则滤波器、模糊Hough变换与点目标检测等的考古目标识别方法，实现了不同时相、不同背景环境下多类型汉长城遗址的快速识别与自动提取，发表高质量论文5篇，包括ESI高被引论文1篇。项目基于自动识别提取结果，建立了汉长城文化遗产完整性评价指标，定量刻画了汉长城遗址的现存状况与多时相变化特征，并结合地形地貌、史料文献、考古调查等资料，分析获取了汉长城遗址现存状况及其变化的主要影响因素。本项目研究成果提高了考古遗址目标遥感识别提取的自动化程度，研究成果对于考古遗址调查与探测、文化遗产保护与管理具有重要的科学意义和广泛的应用价值。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Remote sensing and GIS techniques for reconstructing the military fort system on the Roman boundary (Tunisian section) and identifying archaeological sites
遥感和地理信息系统技术用于重建罗马边界（突尼斯部分）的军事堡垒系统并识别考古遗址
  • DOI：
    10.1016/j.rse.2019.111418
  • 发表时间：
    2020-01-01
  • 期刊：
    REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
  • 影响因子：
    13.5
  • 作者：
    Bachagha, Nabil;Wang, Xinyuan;Lasaponara, Rosa
  • 通讯作者：
    Lasaponara, Rosa
Airborne and spaceborne remote sensing for archaeological and cultural heritage applications: A review of the century (1907-2017)
用于考古和文化遗产应用的机载和星载遥感：世纪回顾（1907-2017）
  • DOI：
    10.1016/j.rse.2019.111280
  • 发表时间：
    2019-10-01
  • 期刊：
    REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
  • 影响因子：
    13.5
  • 作者：
    Luo, Lei;Wang, Xinyuan;Yao, Ya
  • 通讯作者：
    Yao, Ya
The Integration of VHR Satellite Imagery, GPR Survey and Boring for Archaeological Prospection at the Longcheng Site in Anhui Province, China
VHR卫星图像、探地雷达测量和钻孔一体化在中国安徽省龙城遗址的考古勘探
  • DOI：
    10.1111/arcm.12373
  • 发表时间：
    2018-09
  • 期刊：
    ARCHAEOMETRY
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    X Zong;X Y Wang;L Luo
  • 通讯作者：
    L Luo
Mapping the Roman Water Supply System of the Wadi el Melah Valley in Gafsa, Tunisia, Using Remote Sensing
利用遥感绘制突尼斯加夫萨 Wadi el Melah 山谷的罗马供水系统图
  • DOI：
    10.3390/su12020567
  • 发表时间：
    2020-01
  • 期刊：
    Sustainability
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Bachagha Nabil;Luo Lei;Wang Xinyuan;Masini Nicola;Moussa Tababi;Khatteli Houcine;Lasaponara Rosa
  • 通讯作者：
    Lasaponara Rosa
Low-Cost Archaeological Investigation and Rapid Mapping of Ancient Stone Tidal Weirs in the Penghu Archipelago Using Google Earth
利用 Google Earth 低成本考古调查并快速绘制澎湖列岛古石潮堰
  • DOI：
    10.3390/su11174536
  • 发表时间：
    2019-08
  • 期刊：
    Sustainability
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Luo Lei;Wang Xinyuan;Liu Jie;Zheng Wenwu;Zhen Jing;Zhu Lanwei;Liu Chuansheng;Wan Hong
  • 通讯作者：
    Wan Hong

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  • 发表时间：
    2016
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    骆磊;王心源
  • 通讯作者：
    王心源

其他文献

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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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