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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».