Time-series displacement from high-resolution satellite Synthetic Aperture Radar (SAR) data using Sub-Pixel Offset Tracking (SPOT)
Notice bibliographique
Résumé
Time-series displacements at Merapi volcano, Indonesia, from high-resolution SAR and sub-pixel offset tracking (SPOT). When using this dataset, please cite the authors: Bemelmans, Mark^1,2,+; Biggs, Juliet^1,2; Wookey, James^1; Poland, Michael^3. 1: School of Earth Sciences, University of Bristol, Bristol, United Kingdom.2: Centre for the Observation and Modelling of Volcanoes, Earthquakes, and Tectonics (COMET), United Kingdom.3: Cascades Volcano Observatory (CVO), U.S. Geological Survey (USGS), Vancouver, Washington, The United States.+: corresponding author, mark.bemelmans@bristol.ac.uk *Work is currently in preparation and will be updated when publication information is known.* Background Information: Synthetic Aperture Radar (SAR) data are collected through the Centre for Earth Observation Satellites (CEOS). The COSMO-Skymed (CSK) data are owned by the Italian Space Agency (ISO) and the TerraSAR-X (TSX) data are owned by the Deutsche Lüft- und Raumfarht Centrum (DLR). Additionally, the Digital Elevation Model (DEM) used to correct for parallax shift is from Thomas and Darmawan, 2021. (High-resolution Digital Elevation Model of Merapi summit in 2015 generated by UAVs and TLS and TanDEM-X. The data are processed using GAMMA-rs (Werner et al., 2000) using Sub-Pixel Offset Tracking (SPOT). SPOT uses image cross-correlation of small image patches to extract displacements (offsets) to sub-pixel precision. Details of the data processing can be found in [Bemelmans et al., in prep] This data set currently includes data from CSK (heading 168 deg., incidence angel 35.6 deg., image resolution 0.34 in slant range, 0.70 in azimuth) with the following dates: 20200910202009192020092620200927202010052020101220201013202011132020111420201122202012242020123120210101202101092021011620210117202101252021020120210202202102172021021820210302202103052021030620210314202103212021032220210330202104062021041920210422202104232021050120210508202105092021052120210609202107112021072020210727202107282021081220210813202108292021091020210913202109142021092220210926202109302021101520211016202110242021103120211101 We also have data from TSX (heading 191 deg., incidence angle 37.6 deg., image resolution 0.45 m in slant range, 0.17 m in azimuth). We have acquisitions from the following dates: 202011162020112720201208202012192021011020210201202102232021031720210408202104302021052220210602202106132021100120211023 For each acquisition we process pixel offsets to the 3 adjacent acquisitions. We then select the pixels for which we have 1 connected network of acquisition pairs that cover all the dates in the time series. We use (unweighted) least-squares inversion to extract the time series. This dataset contains the following two files: - CSK_SPOT_dsc_win13_ts_inv.csv (containing 282,270 points)- TSX_ST134_win13_ts_inv.csv (containing 48,291 points) CSK_SPOT_dsc_win13_ts_inv.csv contains the time series pixel offsets from the CSK data in the slant range and azimuth directions (in meters). TSX_ST134_win13_ts_inv.csv contains the time series pixel offsets from the TSX data in the slant range and azimuth directions (in meters). The Data has the following format: Row id | Longitude [deg. E] | Latitude [deg. N] | range disp. Date 1 [m] | azimuth disp. Date 1 [m] | range disp.Date 2 [m] | azimuth disp. Date 2 [m] | ...0 110.4641 -7.5363 0 0 0.003 0.0501 110.4639 -7.5363 0 0 0.004 0.0772 110.4638 -7.5364 0 0 0.047 0.0813 110.4637 -7.5364 0 0 0.054 -0.0274 110.4634 -7.5365 0 0 0.041 -0.0025 110.4633 -7.5365 0 0 0.037 0.022 Note: in this dataset, row id refers to the row index of the original dataset which was filtered for data we could not make a complete time -series for and is not of any use for further interpretation.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».