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Enregistrement W2129222392 · doi:10.1144/gsl.mem.2002.021.01.27

Spaceborne radar measurements of the eruption of Soufrière Hills Volcano, Montserrat

2002· article· en· W2129222392 sur OpenAlexaff
G. Wadge, B. Scheuchl, N. F. Stevens

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Memoirs · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyVolcanoSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Radar measurements from space are used to help monitor the evolution of a Peléean eruption on Soufrière Hills Volcano, Montserrat, during 1996 to April 1999. Data from four radar systems are used: ERS-1, ERS-2, Radarsat and JERS-1. We demonstrate that ratio images of backscattered radar energy collected at different times provide useful qualitative summary maps of gross topographic change (e.g. infilling of valleys with deposits) and changes in backscattering properties with time. Radar phase data using the interferometry technique can also provide valuable change detection information. Phase coherence images for ERS-1 and ERS-2 pairs with only one day separation on 25 and 26 September 1997 and 8 and 9 April 1999 allow the areal extent of some pyroclastic flows deposits emplaced during those 24-hour periods to be mapped. Generally, the radar phase can only be retrieved from those parts of the volcano where the vegetation is destroyed by pyroclastic flow deposits and local slopes are not too steep. Quantitative information on the topography of the volcano can also be extracted from the phase data, though not routinely from the new lava dome that grew during 1995-1998. By comparing the radar-measured post-eruption topography with the pre-eruption topography the thickness of the pyroclastic flow deposits (up to 85 m in some valleys on the northeastern slopes) are mapped. Radar interferometry also supplies a means of measuring surface deformation between radar images.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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