高分辨率遥感影像基于网格能量最小化区域边界提取的土地利用变化自动检测方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41071270
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    张晓东
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

高分辨率遥感影像是土地调查和土地利用更新的重要数据源，应用现势的高分辨率遥感影像自动检测土地利用变化是遥感领域重要的研究内容之一，也是核实国家土地政策执行情况的有效手段。我国2009年完成了第二次土地大调查工作，应用GIS技术建立起了新的土地利用本底数据。土地利用的变化往往会直接或间接地反应到区域边界形状上，本项目将以GIS数据为引导，在现势高分辨率遥感影像上建立初始网格，以网格能量泛函最小化为准则，采样动态轮廓方法，自动提取区域轮廓；拓展动态轮廓方法，综合影像边缘和区域信息，引入多光谱和纹理特征，提高边界提取的精度和可靠性；对影像上提取的区域轮廓和GIS对象边界分别进行特征描述，对描述量进行相似性比较，检测出土地利用变化。针对不同类型的高分辨率遥感影像和土地利用类型进行实验，对本项目的研究成果进行适宜性评价。旨在为高分辨率遥感影像土地利用变化自动检测提供科学而有效的方法。

结项摘要

高分辨率遥感影像是土地调查和土地利用更新的重要数据源，应用现势的高分辨率遥感影像自动检测土地利用变化是遥感领域重要的研究内容之一，也是核实国家土地政策执行情况的有效手段。土地利用的变化往往会直接或间接地反应到区域边界形状上，研究以GIS数据为引导，在现势高分辨率遥感影像上建立初始网格，以网格能量泛函最小化为准则，采样动态轮廓方法，自动提取区域轮廓；拓展动态轮廓方法，综合影像边缘和区域信息，引入多光谱和纹理特征，提高边界提取的精度和可靠性；对影像上提取的区域轮廓和GIS对象边界分别进行特征描述，对描述量进行相似性比较，检测出土地利用变化。针对不同类型的高分辨率遥感影像和土地利用类型进行实验，对本项目的研究成果进行适宜性评价。基于研究成果，项目开发了原型系统，并在生产单位进行试用。旨在为高分辨率遥感影像土地利用变化自动检测提供科学而有效的方法。

项目成果

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专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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  • 通讯作者：
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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

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
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          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
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          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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