川西高原植被生态水(层)及水分胁迫状况遥感动态监测方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41671432
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Understanding the complexity of the Eco-water (layer) of vegetation and the water stress is very important to study the water environmental and resources problems. Aiming at the difficulties of quantification and water stress monitoring for the Eco-water (layer) of vegetation , this project will focus on the quantitative remote sensing research of the Eco-water (layer) of vegetation and the water stress, construct the information index system of the Eco-water and water stress, and propose a remote sensing dynamic monitoring model for studying the Eco-water and water stress, with the Western Sichuan Plateau as a study area. The main research contents are: ① the structural characteristics and spatiotemporal principles of the Eco-water (layer) is studied, the quantitative analysis approach of remote sensing for the Eco-water (layer) and the information index system of remote sensing for the water stress are both constructed; ② the mathematical model is defined for accurately describing the transformation between the Eco-water, the remote sensing information of water stress and the surface parameters; ③ the remote sensing dynamic monitoring model of the Eco-water and water stress of vegetation is proposed. This study will break the bottleneck that existing methods cannot quantify the Eco-water (layer) of vegetation, and will present the new theories and methods of remote sensing investigation and quantitative research for land ecosystem water stress that it will innovate the theories and methods originally. This project will provide some solid foundations for the rapid survey research of ecosystem water stress using remote sensing technology in Western China.
认知陆表植被生态水(层)的复杂性及水分胁迫状况对解决水环境问题具有重要科学意义。针对陆表植被生态水(层)难以量化及水分胁迫状况难以监测问题,本项目在课题组已有成果基础上,以川西高原为试验区,开展陆表植被生态水(层)及水分胁迫状况遥感定量研究,建立生态水及水分胁迫状况信息指标参数体系,提出生态水及水胁迫状况遥感动态监测模型及方法。主要研究内容:①深入分析植被生态水(层)结构特征及时空规律,建立植被生态水(层)遥感定量分析方法及水分胁迫状况遥感信息指标体系;②构建植被生态水(层)及水分胁迫状况遥感信息与其地面参数的数学转换关系模型;③提出植被生态水(层)及水分胁迫状况遥感动态监测模型。项目研究成果将突破陆表生态系统水分难以精确量化的瓶颈问题,实现高原区植被生态水量化及水分胁迫状况遥感调查理论与方法原始创新,为我国西部地区利用遥感技术进行生态系统水分胁迫状况快速调查研究探索新路。

结项摘要

植被生态水(层)是大气降水转化后的一个层次,由植被、植被腐殖层、根系土壤层所储存,形成以植被为中心的生态水层。有如“地下水含水层”,它能对降水进行截流,并向地表河流和地下水储层补给输水,是水文循环研究的重点和难点。本项目针对(1)目前国内外植被含水量传统样地“砍伐式”方法局限性,和(2)传统遥感方法受到天气阴雨云雾遮盖影响数据问题较多、更重要的是利用遥感方法只能获取植被垂直冠层顶部叶片很少部分水量,缺少冠层中下部叶片含水量和植被茎枝及根系土壤层含水量等严重缺陷,经本团队多年研究与攻关实验,在完善陆表植被生态水遥感量化分析方法和构建陆表植被生态水(层)遥感信息指标参数与其地面参数的数学转换关系模型基础上,提出以下植被生态水遥感量化与反演创新理论及方法:.(1)提出了一种基于多光谱遥感和机载LiDAR遥感技术/数据的森林植被冠层生态水遥感量化与反演理论及方法;.(2)提出了一种基于多光谱遥感+激光LiDARr+微波SAR集成一体化获取森林树高及茎枝结构参数的遥感量化与反演的理论及方法;.(3)提出了基于多光谱遥感、激光LiDAR和微波SAR遥感协同攻关获取地下植被根系土壤生态水的理论及方法; .(4)综合以上研究成果,提出了一种较为完善的“植被冠层水+林木树干/茎枝生态水+林木地下根系土壤生态水”三位一体的植被生态水(层)遥感量化与定量反演的理论和方法---即陆表植被生态水(层)遥感量化与反演的理论及方法。. 植被生态水是维持生态环境正常功能的水体,难以量化,一般方法很难获得其资源量。本项目提出以植被为中心的生态水遥感量化与资源量反演理论及方法, 有效解决提取植被生态水基本数据偏差大、量化反演理论及其方法存在严重缺陷导致计算结果精度低和普适性差等问题;为我国西部地区乃至全国利用以遥感为核心的3S技术快速查明植被生态水(层)空间分布与变化规律,估算植被生态水资源量探索一条新路;本项目研究成果不但丰富生态环境理论研究,也将推动水资源演变与水循环理论和技术方法研究,拓宽遥感技术应用研究领域,对西部资源开发乃至全国、全球生态环境研究都具重要科学意义和巨大潜在的社会经济价值。

项目成果

期刊论文数量(42)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
Eliminating the end effect of empirical mode decomposition using a cubic spline based method
使用基于三次样条的方法消除经验模态分解的最终效应
  • DOI:
    10.1016/j.dsp.2020.102936
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    Digital Signal Processing
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Wenxi Xu;Shu-Hua Chen;Maozhi Wang;Wunian Yang;Lu Wang
  • 通讯作者:
    Lu Wang
基于OIF和最优尺度分割的GF-2影像分类适用性研究
  • DOI:
    10.16652/j.issn.1004-373x.2018.08.018
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    现代电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    任金铜;杨武年;邓晓宇;王蕾;王芳
  • 通讯作者:
    王芳
成都市交通网络的分形特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    公路
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    洪流;杨武年;黄波
  • 通讯作者:
    黄波
Optimization of Fusion Method for GF-2 Satellite Remote Sensing Images based on the Classification Effect
基于分类效应的高分二号卫星遥感影像融合方法优化
  • DOI:
    10.15446/esrj.v23n2.80281
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Earth Sciences Research Journal
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Ren Jintong;Yang Wunian;Yang Xin;Deng Xiaoyu;Zhao He;Wang Fang;Wang Lei
  • 通讯作者:
    Wang Lei
Selection and evaluation of optimal segmentation scale for high-resolution remote sensing images based on prior thematic maps and image features
基于先验专题图和影像特征的高分辨率遥感影像最佳分割尺度选择与评估
  • DOI:
    10.1117/1.jrs.13.016507
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Journal of Applied Remote Sensing
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Wang Fang;Yang Wunian;Ren Jintong
  • 通讯作者:
    Ren Jintong

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其他文献

隆昌县基本农田划定研究
  • DOI:
    --
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  • 作者:
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炉霍县生态环境遥感动态监测与分析
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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分层土壤水分的遥感估算--以岷江上游毛儿盖地区例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    杨鑫
影像不同空间尺度对鲁甸植被分析的影响
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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    --
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    陈平
我国南海沿岸Landsat影像海岸线提取与变化分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王诗洋;杨武年;佘金星
  • 通讯作者:
    佘金星

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

杨武年的其他基金

区域构造联合/复合变形场与应力场遥感图像“分层”解析理论及方法
  • 批准号:
    41372340
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    83.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
岷江上游毛儿盖地区"生态水"遥感量化研究
  • 批准号:
    41071265
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    35.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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知道了

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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