The Role of Satellite InSAR for Landslide Forecasting: Limitations and Openings
Notice bibliographique
Résumé
The paper explores the potential of the satellite advanced differential synthetic aperture radar interferometry (A-DInSAR) technique for the identification of impending slope failure. The advantages and limitations of satellite InSAR in monitoring pre-failure landslide behaviour are addressed in five different case histories back-analysed using data acquired by different satellite missions: Montescaglioso landslide (2013, Italy), Scillato landslide (2015, Italy), Bingham Canyon Mine landslide (2013, UT, USA), Big Sur landslide (2017, CA, USA) and Xinmo landslide (2017, China). This paper aimed at providing a contribution to improve the knowledge within the subject area of landslide forecasting using monitoring data, in particular exploring the suitability of satellite InSAR for spatial and temporal prediction of large landslides. The study confirmed that satellite InSAR can be successful in the early detection of slopes prone to collapse; its limitations due to phase aliasing and low sampling frequency are also underlined. According to the results, we propose a novel landslide predictability classification discerning five different levels of predictability by satellite InSAR. Finally, the big step forward made for landslide forecasting applications since the beginning of the first SAR systems (ERS and Envisat) is shown, highlighting that future perspectives are encouraging thanks to the expected improvement of upcoming satellite missions that could highly increase the capability to monitor landslides’ pre-failure behaviour.
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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 | 0,000 | 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 ».