Large deformation monitoring over a coal mining region using pixel-tracking method with high-resolution Radarsat-2 imagery
Notice bibliographique
Résumé
Differential synthetic aperture radar interferometry (D-InSAR) is limited when exploited in high-intensity mining areas, because large deformation gradients lie beyond the maximum measurable value of the D-InSAR technique which breaks the prerequisite for successfully employing of the method. The SAR amplitude-based pixel-tracking method provides an alternative way to efficiently and robustly extract the large deformation distribution particularly when the D-InSAR technique is limited by loss of coherence. In addition, the deformation in the line-of-sight direction and the deformation along the azimuth direction are also presented in this paper with 24-day interval repeat-pass high-resolution Rardarsat-2 imagery. Combining both of these techniques can help to better understand the deformation mechanisms associated with underground mining activities. The accuracies of 0.12 m in slant-range direction and 0.19 m in the azimuth direction were achieved, respectively. Besides, the profiles across the maximum deformation region have verified that the deformation occurred during two acquisition periods is far beyond the theoretical maximum deformation gradient corresponding to high-resolution C-band SAR data. The obtained surface motion infers to the mining activities and assessed damage caused by the large deformation.
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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 ».