Determination of Ash Dam Facility Surface Displacement Using InSAR
Notice bibliographique
Résumé
This article articulates the determination of Ash Dam Facility Surface Displacement Using InSAR at in South Africa.ADF can fail due to a variety of factors, including structural instability, seepage, or seismic activity.Therefore, using InSAR technology there is a need for threats to be identified and responded to promptly to mitigate consequences such as loss of life and property that can occur from dam failures.Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) is a powerful remote sensing technology that has proven invaluable for monitoring the stability and integrity of ash dams.The study used Vertex, which is the Alaska Satellite Facility's (ASF) data search application for remotely sensed imagery of the earth, providing convenient and powerful discovery and download of SAR data, as well as direct access to thematic datasets.ASF Data Search is an easy-to-use search tool for finding SAR data and freely processing higher level SAR products such as InSAR and Auto-RIFT products with ASF's service.The study conducted a time series analysis using Mintpy on the OpenSAR Lab server.The Mintpy toolbox is a Python 3 software for small baseline InSAR time series analysis.The input is a stack of differential interferograms that form a fully connected network.The findings were that the ash dam facility has undergone a total displacement of 200 cm vertically and 310cm laterally.The coordinates in terms of latitude and longitude of this affected area in (7145360,739280) and (7160480, 714480) respectively.In conclusion satellite remote sensing offers a cost and time effective way to monitor large infrastructure assets which would otherwise be a very resource-demanding task via conventional methods.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».