多层积雪相干散射模型与SAR参数反演

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41471065
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    95.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0106.冰冻圈科学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Focus on the coherent scattering transmission mechanisms problem of active microwave signal in the SAR image of multi-layer snow under vegetation cover, we will establish the multi-layer snow coherent scattering model applies to the active microwave observation under vegetation coverage condition, based on Intensive Media Radiative Transfer equation, considering the multi-layer features of the snow layer and the coherent scattering between snow particles. By means of the analytic solution and numerical simulation two-pronged approach, the model will be calculated the extinction coefficient, scattering coefficient and phase matrix of the snow layer at the different snow parameters conditions, joined boundaries condition of the air-snow layer and the snow-surface layer, and vegetation cover conditions. We will develop the snow parameter retrieval models and methods through the analysis of response relationship of vegetation cover, snow layer physical parameters to the back scattering coefficient, and will validate the model and test algorithms by carrying out collaborative observation experiment, obtaining spaceborne SAR, scattering characteristics measurements and in-suit field samples of ground snow cover and vegetation parameter measurement,to validate scattering model and retrieval algorithms. The project will solve the shortage problem of analytical solution accuracy for the radiative transfer equation in the past, the inversion problem of snow parameters considering the vegetation cover and providing theoretical and technical support for the applications of multi-source polarization SAR.
针对主动微波信号在植被覆盖区多层积雪传输中的相干散射机制问题,基于密集介质辐射传输理论,考虑雪层的多层特性和雪粒子间的相干散射,从解析求解和数值模拟两方面入手,得到不同积雪参数条件下雪层的消光系数、散射系数和相矩阵,并加入空气-雪层、雪层-地表边界和植被覆盖条件,建立适用于主动微波后向观测的植被覆盖区多层积雪相干散射模型。 通过分析植被覆盖、雪密度、雪厚度等物理参数与后向散射系数的响应关系,建立考虑植被影响的积雪参数反演模型与方法。开展积雪区野外观测实验,获取星载SAR数据、散射特性测量数据和地面同步观测数据,验证发展的积雪模型和积雪反演方法的可靠性。 本项目将解决过去辐射传输方程解析解精度不足问题,植被覆盖条件下积雪参数反演问题,为多源极化SAR数据的应用提供理论和技术支持。

结项摘要

项目开展主动微波信号在多层积雪传输中的相干散射机制研究,解决如何精确地描述积雪层内的近场多次相干散射参数,如何准确刻画分层导致的层间多次散射对雷达后向散射信号的影响,以及植被模型和多层积雪模型综合等问题,研制主动微波多层积雪相干散射模型,分析多层积雪相干散射特征,发展植被覆盖区积雪参数反演模型与方法,并进行积雪覆盖区野外观测实验与验证。.项目基于密集介质的辐射传输方程,从解析求解和数值模拟两方面入手,得到不同积雪参数条件下雪层的消光系数、散射系数和相矩阵,并加入空气-雪层和雪层-地表边界和植被覆盖条件,建立了单、多层积雪QCA/InSAR积雪相干散射模型;基于理论模型的模拟结果,在分析植被覆盖、雪层物理参数与雷达后向散射系数的响应关系基础上,发展了基于该模型的积雪多参数同时反演的方法,为准确刻画目标分层的层间多次相干散射及多源SAR应用提供理论和技术基础。.开展了积雪区野外观测实验,获取星载SAR数据、散射特性测量数据和地面同步观测数据,积累了一批不同尺度的常年积雪区和季节性积雪区采样数据。通过项目实施提高了雷达回波与植被、积雪参数间定量关系的认知水平,对促进SAR数据在积雪监测,积雪水文和气候变化研究方面的应用能力具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
The backscattering characteristics of wetland vegetation and water-level changes detection using multi-mode SAR: A case study
湿地植被后向散射特性及多模SAR水位变化检测:案例研究
  • DOI:
    10.1016/j.jag.2015.10.001
  • 发表时间:
    2016-03
  • 期刊:
    International Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Meimei Zhang;Zhen Li;Bangsen Tian;Jianmin Zhou;Panpan Tang
  • 通讯作者:
    Panpan Tang
基于准晶体近似的多层积雪InSAR散射模型
  • DOI:
    10.1360/n072017-00215
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Scientia Sinica Terrae
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李震;李治显;田帮森;周建民
  • 通讯作者:
    周建民
An InSAR scattering model for multi-layer snow based on Quasi-Crystalline Approximation (QCA) theory
基于准晶近似(QCA)理论的多层雪InSAR散射模型
  • DOI:
    10.1007/s11430-017-9178-3
  • 发表时间:
    2018-04
  • 期刊:
    Science China Earth Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Zhen;Li Zhixian;Tian Bangsen;Zhou Jianmin
  • 通讯作者:
    Zhou Jianmin
Scattering Property Analysis of Supraglacial Debris Using Target Decomposition on Polarimetric SAR Imagery
利用偏振 SAR 图像目标分解对冰上碎片的散射特性进行分析
  • DOI:
    10.1109/jstars.2017.2665469
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Huang Lei;Tian Bang-sen;Li Zhen;Zhou Jian-min
  • 通讯作者:
    Zhou Jian-min
Analysis of thickness changes and the associated driving factors on a debris-covered glacier in the Tienshan Mountain
天山碎屑覆盖冰川厚度变化及驱动因素分析
  • DOI:
    10.1016/j.rse.2017.12.028
  • 发表时间:
    2018-03-01
  • 期刊:
    REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    Huang, Lei;Li, Zhen;Zhou, Jianmin
  • 通讯作者:
    Zhou, Jianmin

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其他文献

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柑橘全爪螨虫害快速检测仪的研制与试验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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其他文献

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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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