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J-GLOBAL ID:201802237279260518   整理番号:18A1860401

多時期A-InSAR(ラムダ)を結合することによる活動地図の地滑り状態【JST・京大機械翻訳】

Landslide state of activity maps by combining multi-temporal A-DInSAR (LAMBDA)
著者 (5件):
資料名:
巻: 217  ページ: 172-190  発行年: 2018年 
JST資料番号: C0252B  ISSN: 0034-4257  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,多重時間A-DInSARデータ(LAMBDA)を組み合わせることにより,活動マップの地すべり状態を自動的に更新するための新しい方法論を開発した。ラムダ法を,ERS-1/2(1992-2000),Radarsat-1/2(2003-2009),およびCOSMO-SkyMedデータ(2011-2014)を用いて,Piedmont地域(イタリア北西部)のアルプス文脈に位置する2199km2の面積にわたって試験した。最初に,多次元地すべり活動マトリックスを実行して,監視した時間スパンの間の活動の地滑り状態を更新した。活動の状態の定義のために,各々の地滑りの代表的速度は,全体のデータセットの傾斜に沿った速度の標準偏差によって分けた。このようにして,±1の一般的安定性閾値を,マルチセンサA-DInSARデータに対して導入し,安定ターゲット(PS-DS)または不安定PS-DSとの現象を区別することを可能にした。異なる時間スパンの間に推定された活性クラスを組み合わせることにより,現象が活性,再活性化されるか,あるいは休眠するかを決定することができる。さらに,革新的な信頼度評価を行い,測定点分布と各地滑りに対する移動の変動性を考慮して,手順の信頼性を検証した。結果は,代表的な事例研究のために,研究地域の地滑り目録とその場監視システムを用いて検証された。このアプローチにより,2014年までの活動の更新状態は,以前に研究地域で地図化された1657の地滑りに帰属された。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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自然災害  ,  リモートセンシング一般 
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