An Assessment of Earthquake-Induced Landslides Distribution in Nepal Using Open-Source Applications on Sentinel-1 Tops Sar Imagery
Notice bibliographique
Résumé
The effects of landslide disasters are extremely severe, resulting in significant economic damage and a high number of fatalities on a global scale.In the event of a disaster of this magnitude, a swift and reliable disaster information is crucial.This is usually very tasking activities and expensive using proprietary application and data.This study therefore demonstrates the usability of opensource application and free satellite data on an assessment of earthquake induced landslide using data and applications sourced from European Space Agency (ESA) Copernicus Open Access Hub.A Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR) technique, which is more advanced earthquake assessment tool was used to obtain morphological changes via-a-vis the vertical displacement produced during Gorkha earthquake of April 25, 2015, in Nepal.In the study, a single interferogram of the two repeat pass SAR data for a DInSAR process was applied over an area of 128 km 2 .A pair of SAR image with a temporal baseline of 144 days and perpendicular baseline of 122.51 meters were used.Three landslide locations were evaluated.The vertical displacements using DInSAR ranges from -0.23 (moving away from satellite) to 0.24 m (movement towards satellite).The simulated morphological values compared well with obtained google earth images captured at during the period of the disaster event.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».