InSAR连接点自动稳健提取理论与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

It has the advantages of fast, accurate, all time and all weather capabilities for InSAR. It can be used in rapid terrain surveying and mapping as well as updating of maps for our country's west regions and rainy areas. However, The tie points needed in block adjustment and densification of ground control points still depend on manual selection in current InSAR Processing. It has affected the producing efficiency seriously. Therefore, The theories and methods for robust and automatic extraction methods of tie points will be researched in this project. The InSAR Images with the same side-looking direction and approximate parallel tracks will be laid on emphasis to research the extraction of feature points and their matching algorithms.The characteristics and matching algorithms of the opposite side direction images will be studied preliminary. Topics include: generalized point feature extraction of SAR images, automatic matching based on line feature enhancement, gross error detection and removing for matched points, the distribution of tie points,etc. The difficulty in automatic extraction of tie points for InSAR will be resolved, as can break the dependence on artificial selection of tie points,and can lay the theoretical and technical foundations for automatic selection of tie points for InSAR. It is significant for improving the theoretical level and the technical level of InSAR,promoting the application of InSAR in topographic mapping and updating.
InSAR技术具有快速、高精度、全天时、全天候等突出优势,在我国西部地区和常年阴雨地区的快速地形测绘与更新中具有重要应用价值。但是,在当前的InSAR测绘方案中,区域网平差与控制点加密所需的连接点仍依赖于人工选取,严重影响了生产效率。因此本项目拟研究InSAR连接点的自动稳健提取理论与方法,重点针对相同侧视方向近似平行轨道的InSAR数据,研究其特征点的自动提取和匹配方法,并初探相反侧视方向InSAR数据的特点及匹配方法。具体研究内容包括:SAR图像广义点特征提取、基于线特征增强的连接点自动匹配、匹配点的粗差探测与剔除、连接点的分布方案等。本项目的研究将解决InSAR连接点自动提取难题,突破对人工选点的依赖,奠定InSAR自动化选点的理论和技术基础。研究成果对于提高我国InSAR技术的理论水平和工程化水平、促进InSAR技术在地形图测绘与更新中的应用具有重要意义。

结项摘要

本项目进展顺利,圆满完成了项目预定的研究内容。为了减弱InSAR测绘处理中对人工选取连接点的依赖,提高生产效率,本项目研究了InSAR连接点自动稳健提取理论与方法,重点针对相同侧视方向近似平行轨道的InSAR数据,研究了SAR图像广义点特征提取、基于线特征增强的连接点自动匹配、匹配点的粗差探测与剔除、连接点的布设方案等内容;对相反侧视方向InSAR数据的特点及匹配方法进行了初探。采用国产机载双天线InSAR数据和星载InSAR数据进行了实验与验证。在项目研究的基础上,获得国家技术发明专利授权1项,公开出版著作2部,在《测绘学报》、《武汉大学学报(信息科学版)》等核心期刊和学术会议发表论文18篇,其中SCI收录2篇,EI收录7篇。本项目的研究为解决InSAR连接点自动提取难题、突破对人工选点的依赖奠了基础。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(1)
利用Sentinel-1A数据反演2016年青海门源M_W5.9地震的同震形变场及断层参数
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    地震
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    白泽朝;徐青;靳国旺;张红敏;刘辉;董彦芳
  • 通讯作者:
    董彦芳
一种采用基础矩阵描述的核线影像生成方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔瑞兵;靳国旺;张红敏;熊新;王罗刚
  • 通讯作者:
    王罗刚
InSAR测高中大气水汽影响仿真与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    系统仿真学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王新田;靳国旺;熊新;张红敏;徐青
  • 通讯作者:
    徐青
MIMO下视阵列SAR线阵天线构型设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘辉;靳国旺;张红敏;徐青
  • 通讯作者:
    徐青
DEM辅助的山区InSAR相位解缠
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘辉;靳国旺;张红敏;徐青
  • 通讯作者:
    徐青

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其他文献

一种机载双天线InSAR干涉参数定标新方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    靳国旺;向茂生;吴一戎;张薇
  • 通讯作者:
    张薇
大区域稀疏控制条件下的多条带InSAR数据的联合定标研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    遥感技术与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张薇;靳国旺;向茂生
  • 通讯作者:
    向茂生
基于DEM的SAR图像模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    靳国旺;李贺;秦志远
  • 通讯作者:
    秦志远
InSAR地形测绘若干问题研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    靳国旺
  • 通讯作者:
    靳国旺
中国余数定理在双基线InSAR相位解缠中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张红敏;靳国旺;徐青;秦志远;孙伟
  • 通讯作者:
    孙伟

其他文献

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靳国旺的其他基金

基于区域网平差的InSAR干涉参数定标新方法研究
  • 批准号:
    41071296
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    35.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
InSAR解缠相位与高程转换有理函数模型研究
  • 批准号:
    40771142
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    28.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准年份:
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相似海外基金

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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

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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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