Анализ активности земной коры с использованием спутниковых изображений Sentinel-1 и технологии InSAR: исследование конкретного случая в округе Керн, Калифорния

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Изучены закономерности смещения грунта в округе Керн, Калифорния с использованием спутниковых снимков Sentinel-1 и техники интерферометрического радара с синтезированной апертурой (InSAR). Для изучения динамики смещения грунта с применением подхода Small Baseline Subset (SBAS-InSAR) был выполнен анализ временных рядов. Для анализа спутниковых данных Sentinel-1, собранных в период с 2014 по 2022 г., использовалось программное обеспечение LicSAR (Comet Portal) и набор библиотек Liscbas. Для восходящей орбиты период наблюдения составил приблизительно 6,6 года. Набор данных для исследования включает 256 изображений и 1499 интерферограмм. Нисходящая орбита охватывала семилетний период, включала в себя 266 изображений и 954 интерферограммы. Данные были разложены на восходящие и нисходящие орбиты для определения как вертикальных, так и горизонтальных моделей смещения. Оценка точности была проведена с использованием 85 станций GPS в Центральной Калифорнии. Для горизонтальных моделей смещения RMSE составила 1,89 и значение R -квадрата 0,9, для вертикальных моделей смещения RMSE 2,4, R -квадрат 0,94, что указывает на высокий уровень точности. Эти результаты демонстрируют эффективность InSAR в составлении моделей активности земной коры. В представленном исследовании также обсуждаются преимущества и ограничения использования InSAR для отслеживания активности земной коры и даются рекомендации для будущих исследований в данной предметной области.

Об авторах

Джавад Хатамиафкуиех

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: khatamiafkuiekh_d@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-1237-4467

ассистент кафедры механики и процессов управления, инженерная академия

Москва, Россия

Список литературы

  1. Galloway DL, Jones DR, Ingebritsen SE. Land Subsidence in the United States. Report. USGS Circular 2000. https://doi.org/10.3133/cir1182
  2. Holzer TL. Ground failure induced by groundwater withdrawal from unconsolidated sediment. Reviews in Engineering Geology.1984;6:67-105. https://doi.org/10.1130/REG6-p67
  3. Burbey TJ. The influence of faults in basin-fill deposits on land subsidence, Las Vegas Valley, Nevada, USA. Hydrogeology Journal. 2002;10:525-538. https://doi.org/10.1007/s10040-002-0215-7
  4. Bürgmann R, Rosen PA, Fielding EJ. Synthetic aperture radar interferometry to measure Earth’s surface topography and its deformation. Annual Review of Earth and Planetary Sciences. 2000;28(1):169-209. https://doi.org/10.1146/annurev.earth.28.1.169
  5. Massonnet D, Feigl KL. Radar interferometry and its application to changes in the Earth’s surface. Reviews of Geophysics. 1998:36(4):441-500. https://doi.org/10.1029/97RG03139
  6. Ferretti A, Prati C, Rocca F. Permanent scatterers in SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2001;39(1):8-20. https://doi.org/10.1109/36.898661
  7. Osmanoğlu B, Sunar F, Wdowinski S, CabralCano E. Time series analysis of InSAR data: Methods and trends. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2016;115:90-102. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.003
  8. Okamura K, Quandt A. Groundwater Sustainability Planning in California: Recommendations for Strengthening the Kern Groundwater Sustainability Plan. Water. 2024; 16(17):2442. https://doi.org/10.3390/w16172442
  9. Morishita Y, Lazecky M, Wright TJ, Weiss JR, Elliott JR, Hooper A. LiCSBAS: An open-source InSAR time series analysis package integrated with the LiCSAR automated Sentinel-1 InSAR processor. Remote Sensing. 2020;12(3):424. https://doi.org/10.3390/rs12030424
  10. Lazecký M, Spaans K., Maghsoudi Y, González PJ, Morishita Y, Albino F, Wright TJ. LiCSAR: An automatic InSAR tool for measuring and monitoring tectonic and volcanic activity. Remote Sensing. 2020;12 (15):2430. https://doi.org/10.3390/rs12152430
  11. Morgan J, Raval S, Macdonald B, Falorni G, Iannacone J. Application of advanced InSAR techniques to detect vertical and horizontal displacements. In: Dight PM.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».