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Enregistrement W2809017067 · doi:10.3390/rs10070995

A New InSAR Phase Demodulation Technique Developed for a Typical Example of a Complex, Multi-Lobed Landslide Displacement Field, Fels Glacier Slide, Alaska

2018· article· en· W2809017067 sur OpenAlexafffund
Bernhard Rabus, Manuele Pichierri

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityDeutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Mots-clésClassification of discontinuitiesDecorrelationInterferometric synthetic aperture radarLandslideGeologyRemote sensingTerrainGeodesyDisplacement mappingSynthetic aperture radarInterferometryDigital elevation modelComputer scienceOpticsAlgorithmGeographyGeomorphologyPhysicsArtificial intelligenceCartographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landslides can have complex, spatially strongly inhomogeneous surface displacement fields with discontinuities from multiple active lobes that are deforming while failing on nested slip surfaces at different depths. For synthetic aperture radar interferometry (InSAR), particularly at lower resolutions, these characteristics can cause significant aliasing of the wrapped phase. In combination with steep terrain and seasonal snow cover, causing layover and temporal decorrelation, respectively, traditional phase unwrapping can become unfeasible, even after topographic phase contributions have been removed with an external high-resolution digital surface model (DSM). We present a novel method: warp demodulation that reduces the complexity of the phase unwrapping problem for noisy and/or aliased, low-resolution interferograms of discontinuous landslide displacement. The key input to our warp demodulation method is a single (or several) reference interferogram(s) from a high-resolution sensor mode such as TerraSAR-X Staring Spotlight with short temporal baseline and good coherence to allow localization of phase discontinuities and accurate unwrapping. The task of constructing suitable phase surfaces to approximate individual to-be-demodulated interferograms from the reference interferogram is made difficult by strong and spatially inhomogeneous temporal, seasonal, and interannual variations of the landslide with individual lobes accelerating or decelerating at different rates. This prevents using simple global scaling of the reference. Instead, our method uses an irregular grid of small patches straddling strong spatial gradients and phase discontinuities in the reference to find optimum local scaling factors that minimize the residual phase gradients across the discontinuities after demodulation. Next, for each to-be-demodulated interferogram, from these measurements we interpolate a spatially smooth global scaling function, which is then used to scale the (discontinuous) reference. Demodulation with the scaled reference leads to a residual phase that is also spatially smooth, allowing it to be unwrapped robustly after low-pass filtering. A key assumption of warp demodulation is that the locations of the phase discontinuities can be mapped in the reference and that they are stationary in time at the scale of the image resolution. We carry out extensive tests with simulated data to establish the accuracy, robustness, and limitations of the new method with respect to relevant parameters, such as decorrelation noise and aliasing along phase discontinuities. A realistic parameterization of the method is demonstrated for the example of the Fels Glacier Slide in Alaska using a recent late-summer high-resolution staring spotlight interferometric image pair from TerraSAR-X to demodulate. We show warp demodulation results for also recent but early-summer, partially incoherent interferograms of the same sensor, as well as for older and coarser aliased interferograms from RADARSAT-2, ALOS-1, and ERS.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,691

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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