Correcting atmospheric effects on InSAR with MERIS water vapour data and elevation-dependent interpolation model
Notice bibliographique
Résumé
The propagation delay when radar signals travel from the troposphere has been one of the major limitations for the applications of high precision repeat-pass Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR). In this paper, we first present an elevation-dependent atmospheric correction model for Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR—the instrument aboard the ENVISAT satellite) interferograms with Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) integrated water vapour (IWV) data. Then, using four ASAR interferometric pairs over Southern California as examples, we conduct the atmospheric correction experiments with cloud-free MERIS IWV data. The results show that after the correction the rms differences between InSAR and GPS have reduced by 69.6 per cent, 29 per cent, 31.8 per cent and 23.3 per cent, respectively for the four selected interferograms, with an average improvement of 38.4 per cent. Most importantly, after the correction, six distinct deformation areas have been identified, that is, Long Beach–Santa Ana Basin, Pomona–Ontario, San Bernardino and Elsinore basin, with the deformation velocities along the radar line-of-sight (LOS) direction ranging from −20 mm yr−1 to −30 mm yr−1 and on average around −25 mm yr−1, and Santa Fe Springs and Wilmington, with a slightly low deformation rate of about −10 mm yr−1 along LOS. Finally, through the method of stacking, we generate a mean deformation velocity map of Los Angeles over a period of 5 yr. The deformation is quite consistent with the historical deformation of the area. Thus, using the cloud-free MERIS IWV data correcting synchronized ASAR interferograms can significantly reduce the atmospheric effects in the interferograms and further better capture the ground deformation and other geophysical signals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».