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J-GLOBAL ID：202202211951588312   整理番号：22A0624389

RGC-NARNNモデルに基づくSARデータボイドフィールドの修復【JST・京大機械翻訳】

Repair of SAR data void field based on RGC-NARNN model

著者 (5件)： Tan Hao (State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Tan Hao (School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Yu Xuexiang (School of Geomatics, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Fang Xinjian (School of Geomatics, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Yang Xu (School of Geomatics, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
資料名： Environmental Earth Sciences  (Environmental Earth Sciences)
巻： 81  号： 3  ページ： 82  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0684B  ISSN： 1866-6280  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微分干渉合成開口レーダ(D-InSAR)技術は,沈下監視を採掘する重要な方法であるが,環境および地上オブジェクトの影響のため,合成開口レーダ(SAR)データの位相アンラッピングは,集合閾値を超え,出力差動干渉図形における「ボイド場」現象をもたらし,その結果,完全観測期間のSight(LOS)変形値のラインは抽出できない。この問題に対応して,逆地理符号化非線形自己回帰ニューラルネットワーク(RGC-NARNN)と逆ジオコーディングLong Short Termメモリ(RGC-LSTM)モデルを構築し,ボイド場を修復し,比較した。沈下表面を自己アフィンフラクタルと動的Knothe関数によってシミュレートした。シミュレーション実験を通して,RGC-NARNNモデルは,2種類の沈下表面の二乗平均平方根誤差が,それぞれ1.07mmと2.20mmであると予測した。RGC-LSTMモデルは,2種類の沈下表面の二乗平均平方根誤差が,それぞれ4.21mmと241.78mmであると予測した。予備判断は,少量のデータがRGC-LSTMモデルの貧弱な予測結果を引き起こすので,RGC-NARNNをその後の実験のために選択した。RGC-NARNNモデルを用いて,2017年6月25日~2017年7月19日~2017年7月16日~2017年11月16日から2017年11月16日まで,中国,Huainanの石炭採掘パネルにおいて2017年11月16日から2017年11月28日までの2つの微分インターフェログラフの実際の「ボイドフィールド」を修復した。実際の値と比較して,二乗平均平方根誤差は,それぞれ1.87mmと1.10mmであった。修理効果は,精度の要求を満たした。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  シミュレーション ,  変形 ,  データ ,  ニューラルネットワーク ,  微分 ,  採炭 ,  採掘 ,  *モデル ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 位相アンラッピング ,  自己回帰 ,  DInSAR ,  ジオコーディング ,  インターフェログラム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SAR ,  ボイド場修理 ,  RGC-NARNN ,  RGC-LSTM ,  地盤沈下の採掘

分類 (2件)： 土の圧縮,圧密,せん断,地盤沈下  (RA03050P) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  SAR ,  修復