A methodology for improving landslide PSI data analysis

山崩 干涉测量 预处理器 遥感 干涉合成孔径雷达 理论(学习稳定性) 地质学 计算机科学 大地测量学 数据预处理 合成孔径雷达 数据挖掘 地震学 物理 人工智能 光学 机器学习
作者
Davide Notti,Gerardo Herrera,Silvia Bianchini,Claudia Meisina,Juan Carlos García-Davalillo,Francesco Zucca
出处
期刊:International Journal of Remote Sensing [Informa]
卷期号:35 (6): 2186-2214 被引量:199
标识
DOI:10.1080/01431161.2014.889864
摘要

In this work, we present a methodology for improving persistent scatterer interferometry (PSI) data analysis for landslide studies. This methodology is a revision of previously described procedures with several improved and newly proposed aspects. To both evaluate and validate the results from this methodology, we used various persistent scatterer (PS) datasets from different satellites (ERS – ENVISAT, Radarsat, TerraSAR-X, and ALOS PALSAR) that were processed using three PSI techniques (stable point network – SPN, permanent scatterer interferometry – PSInSAR™, and SqueeSAR™) to map and monitor landslides in various mountainous environments in Spain and Italy. This methodology consists of a preprocessing model that predicts the presence of a PS over a certain area and a post-processing method used to determine the stability threshold, project the line of sight (LOS) velocity along the slope, estimate the E–W and vertical components of the velocity, and identify anomalous areas.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
csz483完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
ruby完成签到,获得积分10
2秒前
孤独的冬云完成签到 ,获得积分10
3秒前
啦啦啦~完成签到,获得积分10
3秒前
Ivy完成签到,获得积分10
3秒前
ccccchen完成签到,获得积分10
4秒前
hebhm完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
Zikc完成签到,获得积分10
7秒前
Deathmask完成签到,获得积分10
8秒前
lshao完成签到 ,获得积分10
8秒前
zhong完成签到,获得积分10
12秒前
宗剑完成签到,获得积分10
14秒前
kento完成签到,获得积分0
14秒前
江湖小刀完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
小糊涂仙完成签到,获得积分10
17秒前
1255475177完成签到 ,获得积分10
18秒前
ronnie完成签到,获得积分10
19秒前
完美世界应助苑世朝采纳,获得10
19秒前
wangfang0228完成签到 ,获得积分10
19秒前
幽默的龙猫完成签到 ,获得积分10
20秒前
unicornmed发布了新的文献求助20
20秒前
马铃薯完成签到,获得积分10
23秒前
李爱国应助LY采纳,获得10
23秒前
zuoyou完成签到,获得积分10
23秒前
小嘴baba的呀完成签到,获得积分10
23秒前
ZZH完成签到,获得积分10
24秒前
Darsine完成签到,获得积分10
25秒前
优雅的雁凡完成签到,获得积分10
26秒前
浅梦完成签到,获得积分10
27秒前
斯文败类应助冷静雅青采纳,获得10
27秒前
Lynn完成签到 ,获得积分10
27秒前
江漓完成签到 ,获得积分10
28秒前
爆米花应助smin采纳,获得10
28秒前
风中的蜜蜂完成签到,获得积分10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Terminologia Embryologica 500
Process Plant Design for Chemical Engineers 400
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5612109
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4696297
关于积分的说明 14891018
捐赠科研通 4732221
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2546205
邀请新用户注册赠送积分活动 1510470
关于科研通互助平台的介绍 1473371