Land Subsidence Monitoring in Greater Vancouver Through Synergy of InSAR and Polarimetric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Up-to-date spatial information on ground movements and land use is useful for emergency management of coastal regions. Time series InSAR techniques have proven to be effective tools for providing the former; however, InSAR results alone cannot be used to characterize the relationship between movements and land use. The focus of this study is to evaluate the potential to use high resolution radar satellite imagery for monitoring urban land subsidence associated with the construction of new building in Canadian coastal cities. To do this, we propose to integrate InSAR and polarimetric SAR information for deformation analysis. The methodology included multidimensional small baseline subset (MSBAS) InSAR analysis, polarimetric SAR change detection, and integration of the coherence, deformation, and polarimetric information for identifying the urban surface movements related to new buildings. The study was conducted in the Vancouver region, BC using RADARSAT-2 satellite data of ultra-fine mode and fine-quad mode acquired during 2010-2016. Results demonstrated that the integration of polarimetric and InSAR data permitted identification of ground movement, and the association of these movements to the new constructions in the urban environment. Several locations have been experiencing subsidence at a rate of up to 10 cm/year, and horizontal motion of 5 cm/year.
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 | 0,001 | 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 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 ».