InSAR-based mapping of surface subsidence in Mokpo City, Korea, using JERS-1 and ENVISAT SAR data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mokpo City, located on the southwestern coast of the Korean Peninsula, has been built on one of the largest areas of reclaimed coastal land in Korea. This reclaimed land is currently experiencing significant ground subsidence due to soil consolidation. We have estimated the subsidence rate of Mokpo City (8 × 8 km) using the synthetic aperture radar interferometry (InSAR) and InSAR permanent scatterer (PSInSAR) techniques to analyze 26 JERS-1 SAR images acquired between 1992 and 1998 and six ENVISAT ASAR images acquired in 2004–2005. Mean subsidence velocity, which was clearly related to reclaimed land, was computed from the JERS-1 PSInSAR analysis. The results indicate a continuous and significant subsidence at three sites (Dongmyung, Hadang and Wonsan), where the subsidence velocity has reached more than 5–7 cm/yr in the area of maximum subsidence. The subsidence rate was found to have decreased in Wonsan and Hadang between 1992 and 1998, while it remained steady or increased in Dongmyung during the same period. The subsidence extended to the period of 2004–2005, and the subsidence rate predicted by the JERS-1 PSInSAR analysis using a linear model was confirmed by the ENVISAT ASAR InSAR results. Our results show that InSAR/PSInSAR-based subsidence maps are useful for the long-term monitoring of soil consolidation and for defining risk zones in coastal reclaimed regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».