基于小基线子集的干涉SAR青藏高原冻土形变规律分析

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    40671140
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    李震
  • 依托单位：
    中国科学院空天信息创新研究院
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

开展基于全分辨率小基线子集差分干涉SAR探测青藏高原多年冻土形变研究。通过对奇异值分解方法、广义稀疏网格相位解绕算法、大气效应影响消除方法的研究，建立大尺度形变的小基线子集差分干涉测量模型与算法；在大尺度形变小基线子集方法的基础上，发展全分辨率小基线子集冻土形变测量模型和方法。.利用时间序列的Envisat/ASAR数据，以北麓河实验区为例，建立冻土的时间序列形变场，分析青藏高原冻土的形变特征与规律。通过该项目的研究，一方面提高雷达定量遥感研究水平和解决实际应用问题的能力；另一方面，形变规律分析将为青藏铁路建设和维护提供科学依据。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（0）
青藏高原冻土形变监测的永久散射体方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李新武;谢酬;李震
  • 通讯作者：
    李震
A microwave vegetation water index from passive microwave radiometer data
来自被动微波辐射计数据的微波植被水分指数
  • DOI：
    10.1080/01431160802220144
  • 发表时间：
    2008-12
  • 期刊：
    International Journal of Remote Sensing
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Chen, Q.;Wei, X.;Li, Z.;Wang, L.
  • 通讯作者：
    Wang, L.
基于PALSAR数据的青藏高原冻土形变检测方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    国土资源遥感
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢酬;李新武;李震
  • 通讯作者：
    李震
基于ALOS/PALSAR雷达干涉数据的中国西部山谷冰川冰流运动规律研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    测绘学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周建民;李新武;李震
  • 通讯作者：
    李震
基于微波遥感和陆面模型的流域土壤水分研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    遥感信息
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李震;魏小兰;李斌
  • 通讯作者：
    李斌

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其他文献

钆喷酸葡胺对肾功能轻度异常者齿状核T1信号的影响
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    许楚瓯
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冉梅雪;杨卉艳;黄界颍;李震;陈扬;冯钦忠;李悦;刘俐媛
  • 通讯作者：
    刘俐媛
Passive phase locking of fiber laser based on spatial filtering
基于空间滤波的光纤激光器无源锁相
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    Xue Yu-Hao1)2)3) Zhou Jun 1)2) He Bing1)2)3) Li Zh
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    于瑞嵩;董世娟;司伏生;蒋凤英;谢春芳;陈冰清;喻利;李震
  • 通讯作者：
    李震
柑橘全爪螨虫害快速检测仪的研制与试验
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李震;洪添胜;王建;李楠;孙道宗;林瀚
  • 通讯作者：
    林瀚

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李震的其他基金

高保真条件下基于深度学习的高光谱反射率数据空间超分方法研究
  • 批准号：
    42201503
  • 批准年份：
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高保真条件下基于深度学习的高光谱反射率数据空间超分方法研究
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    2022
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多层积雪相干散射模型与SAR参数反演
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  • 项目类别：
    面上项目
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  • 项目类别：
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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]
          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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