基于知识发现的水稻种植面积遥感信息智能提取方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    40871158
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    39.0万
  • 负责人：
    黄敬峰
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

水稻是中国最主要的粮食作物之一，及时、准确地获取全国水稻的种植面积及其产量，对于保障国家粮食安全具有重要意义。本项目在前期研究的基础上，利用承担单位在水稻光谱特性研究、种植面积遥感信息提取等方面的资料积累和研究经验，结合相关学科有关水稻生长发育和产量形成规律及其与土壤、气候、水分条件关系等的研究成果，综合气候、土壤、基础地理信息、多时相遥感数据，采用空间数据挖掘和知识发现的计算机自动处理方法，挖掘用于水稻面积遥感信息提取的气候、土壤、光谱、植被指数季节变化等知识；采用神经网络和支持向量机等方法，研究基于知识发现的大范围水稻面积智能信息提取方法，构建水稻面积智能信息提取原型系统。 将知识发现与数据挖掘用于水稻面积遥感信息提取，用来约束、辅导、引导、解决同物异谱，同谱异物等问题，可以减少分类识别的疑义度，提高解译的可靠性、精度和速度，对于其它作物面积的遥感信息提取有重要的参考价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（1）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
Detecting major growth stages of paddy rice using MODIS data
利用 MODIS 数据检测水稻主要生长阶段
  • DOI：
    10.11834/jrs.20090611
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    National Remote Sensing Bulletin
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于Terra 与Aqua MODIS EVI的县级水稻总产遥感估算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国水稻科学.24(5).516-522,2010年5月
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Mapping paddy rice with multi-date moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) data in China
利用多日期中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 数据绘制中国水稻图
  • DOI：
    10.1631/jzus.a0820536
  • 发表时间：
    2009-10
  • 期刊：
    Journal of Zhejiang University-SCIENCE A
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
  • 通讯作者：
Detection and estimation of mixed paddy rice cropping patterns with MODIS data
MODIS数据的水稻混作模式检测与估计
  • DOI：
    10.1016/j.jag.2010.06.001
  • 发表时间：
    2011-02
  • 期刊：
    Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Optimizing predictive models for leaf chlorophyll concentration based on continuous wavelet analysis of hyperspectral data
基于高光谱数据连续小波分析的叶片叶绿素浓度预测模型优化
  • DOI：
    10.1080/01431161.2011.558130
  • 发表时间：
    2011-11
  • 期刊：
    International Journal of Remote Sensing
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

植物不同叶片表面特征的偏振光谱特性研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    气象研究与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    秦川;黄敬峰
  • 通讯作者：
    黄敬峰
基于神经网络的冬小麦蛋白质含量关键生态影响因子分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李存军;黄敬峰;周吉红;黄文江;王大成;宋晓宇;王俊英;王纪华
  • 通讯作者：
    王纪华
水稻生化组分的光谱匹配及其应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李华;黄敬峰;蔡绍洪;楼佳;唐延林
  • 通讯作者：
    唐延林
用神经网络和高光谱植被指数估算小麦生物量
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄敬峰;王纪华;靳宁;李存军;王芊;王渊;王大成;黄芳
  • 通讯作者：
    黄芳
基于MODIS温度植被角度指数的农作物估产模型研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    红外与毫米波学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵敏;黄敬峰;林文鹏;胡小猛
  • 通讯作者：
    胡小猛

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  • 批准号：
    40171065
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  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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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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