多尺度空间关系建模与异常检测方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41171297
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    杜世宏
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    D0114.地理信息学
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

多尺度矢量数据分库存储，同一地理实体的多种表现之间缺乏联系，及多尺度空间关系是尺度依赖的。为满足多尺度数据分析需求，本研究将结合制图综合原理，研究多尺度矢量数据优化匹配方法，自动建立同一地理实体多尺度表现之间的对应性；直接对空间关系的尺度特性进行建模，提出一套空间关系多尺度建模方法，推导空间关系尺度变化规律；基于多尺度对象匹配对应关系和空间关系尺度模型，实现多尺度空间数据查询和异常检测；最终研发一个多尺度矢量数据异常检测和查询软件原型系统，并以国家1：1万、1：5万等基础数据进行实际检验。多尺度数据优化匹配和多尺度空间关系建模将为多尺度数据分析奠定理论和方法基础。

结项摘要

空间关系及其尺度变化规律的建模一直是地理信息科学基础理论发展的重要前沿领域之一。项目在多尺度空间关系理论建模理论、方法和应用方面进行了一系列研究，取得了一系列成果。首先，详细阐述了关系表现与几何表现的特点和差异，提出了关系表现的尺度问题，尤其是与制图综合的关系。其次，分别结合形状化简、面对象合并、属性归纳、空间维数退化等制图综合算子，提出了拓扑和方向关系尺度变化规律的推导和建模方法。第三，结合多尺度空间关系变化模型，建立多尺度定性位置模型，是对当前几何位置模型的完整补充。第四，研发了多尺度数据分析软件系统GeoReasoner 1.0，并用于1:1万和1:5万多尺度数据查询和一致性检测，试验结果证明项目提出的方法和研发的软件系统对于分析多尺度数据具有重要作用。. 项目共发表学术论文8篇，其中SCI/SSCI论文7篇，核心期刊论文1篇；在科学出版社出版专著1部，获得发明专利2项，软件注册权1项。

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Analyzing topological changes for structural shape simplification
分析拓扑变化以简化结构形状
  • DOI：
    10.1016/j.jvlc.2013.12.001
  • 发表时间：
    2014-08
  • 期刊：
    Journal of Visual Languages and Computing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Du Shihong
  • 通讯作者：
    Du Shihong
多尺度空间关系研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杜世宏;雒立群;赵文智;郭舟
  • 通讯作者：
    郭舟
Integrative representation and inference of qualitative locations about points, lines, and polygons
点、线、多边形定性位置的综合表示和推理
  • DOI：
    10.1080/13658816.2015.1004333
  • 发表时间：
    2015-06
  • 期刊：
    International Journal of Geographical Information Science
  • 影响因子：
    5.7
  • 作者：
    Du, Shihong;Feng, Chen-Chieh;Guo, Luo
  • 通讯作者：
    Guo, Luo
Multi-scale qualitative location: A direction-based model
多尺度定性定位：基于方向的模型
  • DOI：
    10.1016/j.compenvurbsys.2013.05.005
  • 发表时间：
    2013-09
  • 期刊：
    Computers, Environment and Urban Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Du, Shihong;Feng, Chen-Chieh;Wang, Qiao
  • 通讯作者：
    Wang, Qiao
Integrative representation and inference of qualittive locations about points, lines and polygons
点、线、多边形定性位置的综合表示与推理
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Geographical Information Science
  • 影响因子：
    5.7
  • 作者：
    Du Shihong;Feng Chen-Chieh;Guo Luo
  • 通讯作者：
    Guo Luo

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其他文献

多时相耕地覆盖提取和变化分析:一种结合遥感和空间统计的时空上下文方法
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    10.12082/dqxxkx.2022.210034
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    2022
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    习文强;杜世宏;杜守基
  • 通讯作者：
    杜守基
珠海市城区景观空间格局特征分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭泺;杜世宏;孙皓铭;丁超
  • 通讯作者：
    丁超
长江源区土地覆盖变化与草地退化格局的时空分异
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    应用生态学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭泺;杜世宏;薛达元;蔡亮;GUO Luo1,DU Shi-hong2,XUE Da-yuan1,CAI Liang1(1Col;2Institute of Remote Sensing;GIS,Peking Univer
  • 通讯作者：
    GIS,Peking Univer
青海玉树藏族自治州景观结构时空变化的分析(英文)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Resources and Ecology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭泺;薛达元;杜世宏;黄琦;蔡亮
  • 通讯作者：
    蔡亮
黔东南地区景观格局的动态变化及驱动力
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    山地学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭泺;杜世宏;赵松婷;吕靓;GUO Luo;DU Shihong;ZHAO Songting;L(U) Liang
  • 通讯作者：
    L(U) Liang

其他文献

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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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