An assessment of DInSAR potential for simulating geological subsurface structure
Notice bibliographique
Résumé
There are three main focus areas in this research: the monitoring of surface deformation, the simulation of the subsurface structure, and the retrieval of the required subsurface parameters through the use of remotely sensed surface observations to improve the available structural models. To achieve these goals, as an initial step the areas which are susceptible to surface deformation due to ground water extraction are pinpointed using Multidimensional Small Baseline Subset (MSBAS) technique for interferometric pairs of C-, L- and Xband SAR datasets. These observations identify the potential regions for any geological boundaries such as faults or changes in the formation sequence which may have an impact on observed vertical and horizontal deformation signals. For the next stage, it is proposed that these observations could be applied for geophysical inverse modelling to assess the temporal behaviour and impact of boundaries for the observed deformation. By estimating the best parameter space through inverse modelling, it is hypothesized that the previously available subsurface structural model provided by integration of multiple geophysical datasets like seismic, gravity, radiometric and magnetic, may be improved in conjunction with SAR interferometry. For the Surat Basin, preliminary DInSAR results (ERS-Envisat C-band; 1992 to 2005) show considerable deformation patterns in 2004-2005. These signals are still present in the 2012-2013 interferograms and are coincident with regional underground activities, confirming the anthropogenic impact on subsidence. While this is a promising development, accurate and long term measurement of deformation using such sparse satellite dataset is still difficult to achieve and a more advanced DInSAR processing algorithm for integrating various space-borne SAR data with different acquisition parameters (i.e. temporal sampling, spatial resolution, wave-band and polarization, etc.) is required. This will improve the temporal and spatial resolution of the interferograms. In this study, first results of the DInSAR processing chain over the Surat Basin, including a discussion on the optimization scheme layout are proposed for future use.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».