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Enregistrement W3128033494 · doi:10.1080/15481603.2020.1868198

Recent land deformation detected by Sentinel-1A InSAR data (2016–2020) over Hanoi, Vietnam, and the relationship with groundwater level change

2021· article· en· W3128033494 sur OpenAlexaff
Luyen K. Bui, Phong V. V. Le, Phuong D. Dao, Nguyễn Quốc Long, Hai V. Pham, Hong Ha Tran, Lei Xie

Notice bibliographique

RevueGIScience & Remote Sensing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Foundation for Science and Technology Development
Mots-clésInterferometric synthetic aperture radarGeographyGroundwaterRemote sensingGeologySynthetic aperture radar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interferometric synthetic aperture radar (InSAR), one of the most commonly used remote sensing methods for observing and monitoring land subsidence, has been applied in Hanoi, Vietnam in several studies with results showing deformation up to 2014. However, freely accessible Sentinel-1 InSAR data have not been investigated thoroughly to date. Here, we investigate the most recent land surface deformation in Hanoi for the period 2016−2020 using Sentinel-1A SAR data. The analysis is conducted on 114 SAR scenes with both the Persistent Scatterer InSAR (PSInSAR) and Small BAseline Subset (SBAS) methods. The GPS-based deformation time series are used to verify InSAR results and borehole groundwater level measurements are employed to evaluate the relationship between groundwater depletion and surface subsidence. The results show that observed deformation from SBAS and PSInSAR is consistent in both spatial patterns and statistics, in which two high-rate subsiding bowls were detected in Dan Phuong/Hoai Duc and Ha Dong/Thanh Tri districts with the mean subsiding rates of ∼5 mm per year. GPS and InSAR deformation generally agree well except for the comparison at the JNAV station after 2017, which can be attributable to the local deformation detected by GPS and the average movement of a 100-m radius area captured by InSAR. An agreement in the drawdown trend between borehole groundwater and InSAR-derived deformation was found at four wells located within or in proximity to the two bowls. The declining rates of groundwater level at about 0.31 m per year were found at the two wells Q57a and Q58a located within the Dan Phuong/Hoai Duc bowl, corresponding to the surface subsidence rates found at 6–8 mm per year. The Q68a well was found to experience groundwater level declining at the highest rate of ∼0.9 m per year corresponding to the subsidence rate of ∼7 mm per year found by InSAR.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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