机载激光扫描测高数据信息融合的滤波分类方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    40504001
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0401.物理大地测量学
  • 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

机载激光扫描测高数据的滤波分类是机载激光扫描测高数据后处理中急需突破的关键问题和难点。本项目提出融合激光回波强度信息和同一束激光二次回波激光脚点间高程差数据进行滤波分类的处理方法,以期实现自动化程度高、自适应性强、可靠性和准确性高的滤波分类。基于信息融合的思路,研究机载激光扫描测高原始数据的相应预处理方法;应用模糊数据原理,研究激光回波波谱的统计标定方法,以及融合激光回波波谱信息和同一束激光二次回波激光脚点间高程差数据进行滤波分类的方法;研究滤波分类过程中的质量控制问题以及滤波分类结果可靠性的评价方法。.机载激光扫描测高技术是地球空间信息学科中正在快速发展的新兴领域,有良好的发展前景和应用需求,也面临着市场竞争的挑战。本项目针对机载激光扫描测高数据处理中目前还没有很好解决却又急需突破的关键问题,开拓机载激光扫描测高数据滤波分类新方法的研究,在经济和国防建设中有重要的应用价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
基于体素的森林地区机载LiDAR数据DTM提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    北京林业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小红;阮志敏;唐菲菲;刘经南
  • 通讯作者:
    刘经南
利用机载LIDAR双次回波高程之差分类激光脚点
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    测绘科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小红
  • 通讯作者:
    张小红
利用激光强度信息分类激光扫描测高数据
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小红;刘经南
  • 通讯作者:
    刘经南
航空Lidar的多次回波探测方法及其在滤波中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小红;程世来;许晓东
  • 通讯作者:
    许晓东
用不变矩从机载激光扫描测高点云数据中重建规则房屋
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小红;耿江辉
  • 通讯作者:
    耿江辉

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  • 作者:
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其他文献

数据与模型联合驱动的陶瓷材料晶粒分割
  • DOI:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张小红
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小红;齐彦丽
  • 通讯作者:
    齐彦丽
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通过碘介导的 2-炔基苯甲醚亲电环化无金属合成 3-硫属苯并[b]呋喃
  • 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:
    钟平
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    江西理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴政泽;张小红;焦以焜
  • 通讯作者:
    焦以焜
A Facile One-pot Synthesis of 1-Arylpyrazolo[3,4-d]Pyrimidin-4-ones
1-芳基吡唑并[3,4-d]嘧啶-4-酮的简便一锅法合成
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小红;林秋莲;钟平
  • 通讯作者:
    钟平

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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  • 财政年份:
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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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