Analysis of SAR visibility and sensitivity based on Sentinel-1A images - a case study of Fengjie, the Three Gorges Region of China
Notice bibliographique
Résumé
The Three Gorges Region is one of the regions with the most geological disasters in China. Fengjie county, located in the Chongqing section of the Three Gorges Region, is one of the most complicated areas of geological hazards in northeast of Chongqing. Synthetic Aperture Radar Interferometry (InSAR) technology has been proven to be an effective method for surface deformation monitoring, such as the earthquake, landslide and land subsidence etc. Nevertheless, the application of InSAR technology in landslide monitoring is limited by observation blind areas. These blind areas are mainly caused by the large scale of slope in the study area and the direction of satellite. And, these blind areas are also caused by the land cover changes. In this paper, we obtained the observation capability of Sentinel-1A ascending data in Fengjie county, and projection of true surface deformation in the line of sight direction by calculating the relationship of synthetic aperture radar data and digital elevation model data. And we analyzed the relationship about visibility, sensitivity and InSAR monitoring points. It provides a priori assessment of SAR image selection for geological disaster monitoring in the Three Gorges Region, and a regional interpretation method of InSAR deformation values for mountainous areas with significant terrain fluctuation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».