InSAR and the Pipeline Geohazards Toolbox: Instructions for Use As of 2018
Notice bibliographique
Résumé
Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) is a type of active remote sensing whereby a satellite transmits electromagnetic radiation (microwaves) at the ground and measures the differential phase of the reflected signal over multiple images (or multiple antennas on a single satellite). InSAR has the potential to provide centimeter and even millimeter-scale measurements of displacement over time, but is sensitive to vegetation, topography, and atmospheric effects. We consider herein, the application of InSAR at two known landslides on the Enbridge pipeline system, and discuss the strengths, weaknesses, values, and limitations of its application in the Geohazard Management of landslides impacting pipeline ROW’s. We compare information provided at each site by InSAR (both L-band and X-band) to data derived by mapping using Light Detection and Ranging (LiDAR) or air photographs, to differential LiDAR techniques, and to data derived from subsurface measurements (slope inclinometers). In doing so we find that L-Band data can be an effective tool to establish the extent or footprint of movement (or lack of movement) at known landslide locations, extending the interpretive power of a specialist and the understanding of event magnitude, and potentially affecting the mitigation options. Further, L-Band InSAR can be used in a supporting role to pre-screen areas for active landslides along the right of way (ROW), however, data gaps, a lack of explanatory power, and considerable noise in the results mean that a user step that further considers the terrain, other sources of data, and the identified magnitude, is essential. X-Band InSAR appeared impractical for ROW monitoring where vegetation prevented coherence between images, however, X-Band InSAR was able to detect small displacements at above ground infrastructures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».