User manual, source code, and test set for MSBASv3 (Multidimensional Small Baseline Subset version 3) for one- and two-dimensional deformation analysis
Notice bibliographique
Résumé
Time series of ground deformation are used to describe motion produced by various natural and anthropocentric processes, such as earthquakes, volcanic eruptions, landslides, subsidence due to resource exploitation and uplift due to fluid injection. The Multidimensional Small Baseline Subset version 3 (MSBASv3) software simultaneously processes multiple ascending and descending Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR) data sets and produces either one-dimensional, line-of-sight, or two-dimensional, horizontal east-west and vertical, deformation time series with combined temporal resolution. The set of linear equations solved by MSBASv3 is usually rank deficient and is solved in the least-square sense by applying the Singular Value Decomposition (SVD) and the zero, first, or second order Tikhonov regularization. The MSBASv3 source code is written in C++ and is parallelized using OpenMP. It is linked to the Linear Algebra PACKage (LAPACK) library that provides SVD support and to the Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) that provides GeoTiff support. To demonstrate the capabilities of the MSBASv3 a test set of ascending and descending RADASAT-2 data over the Barnes Ice Cap (Baffin Island, Nunavut, Canada) during December 2014 - May 2015 is included and is used throughout this user manual to illustrate the processing sequence.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,163 | 0,125 |
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 ».