Analysis of Land Displacement Utilizing Sentinel-1 Satellite Imagery and InSAR Technique: A Case Study in Kern County, California

封面

如何引用文章

全文:

详细

This study investigates patterns of land displacement in Kern County, California, using Sentinel-1 satellite imagery and the Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technique. A time-series analysis was performed to examine the temporal evolution of land displacement using the Small Baseline Subset (SBAS-InSAR) approach. The LicSAR (Comet Portal) and Liscbas toolbox were employed to analyze Sentinel-1 satellite data collected between 2014 and 2022. For the ascending orbit, the observation period spanned approximately 6.6 years, encompassing 256 images and 1,499 interferograms. The descending orbit covered around 7 years, with a network of 266 images and 954 interferograms. The data were decomposed into ascending and descending paths to identify both vertical and horizontal displacement patterns. An accuracy evaluation was conducted using 85 GPS stations in central California, revealing an RMSE of 1.89 and an R -squared value of 0.9 for the horizontal direction, and an RMSE of 2.4 with an R -squared value of 0.94 for the vertical direction, indicating a high level of accuracy. These results demonstrate the effectiveness of InSAR in capturing detailed land displacement patterns. This study also discusses the advantages and limitations of using InSAR for tracking land deformation and provides recommendations for future research.

作者简介

Javad Hatamiafkoueieh

RUDN University

编辑信件的主要联系方式.
Email: khatamiafkuiekh_d@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-1237-4467

Assistant of the Department of Mechanics and Control Processes

Moscow, Russia

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
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».