Performance of Common Scene Stacking Atmospheric Correction on Nonlinear InSAR Deformation Retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric Phase Screen (APS) is a major noise that suppresses the accuracy of InSAR deformation time series products. Several correction methods have been developed to perform APS reduction in the InSAR analysis, in which an algorithm called Common Scene Stacking (CSS) method draws wide attention in the community as the method was supposed to effectively separate atmospheric contributions without any external data. CSS was initially proposed for solving linearly interseismic deformation. Whether CSS can be applied in nonlinear deformation cases remains unsolved. In this study, we first conduct a series of data simulations including variable elastic deformation components and also propose an iterative strategy to address the inherent weak edge constraint issues in CSS under different deformation conditions. The results show that signal-to-noise ratio (SNR) is a key parameter affecting the performance of CSS in APS separation. For example, the recovery rate of deformation can generally be greater than 80% from datasets with SNR greater than 10 dB. Our results imply that CSS can favor further improvement of InSAR measurement accuracy. The proposed method in this study was applied to assessing deformation history across the 2020 Mw 5.7 Dingjie earthquake, in which logarithmic postseismic deformation history and coseismic contribution can be successfully retrieved once.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».