論文の概要: Remote estimation of geologic composition using interferometric
synthetic-aperture radar in California's Central Valley
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04813v1
- Date: Sun, 4 Dec 2022 23:06:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 18:58:56.687376
- Title: Remote estimation of geologic composition using interferometric
synthetic-aperture radar in California's Central Valley
- Title（参考訳）: 干渉型合成アパーチャーレーダによるカリフォルニア中部谷の地質組成の遠隔推定
- Authors: Kyongsik Yun, Kyra Adams, John Reager, Zhen Liu, Caitlyn Chavez,
Michael Turmon, Thomas Lu
- Abstract要約: カリフォルニア州セントラルバレーの土地は地下水の汲み上げによって急速に沈んでいる。
本研究では,土地変位の時間的変動の異なる特定地域を特定することを目的とする。
そこで我々は,インターフェロメトリ合成開口レーダ(InSAR)を用いた土地変形データを用いて,地質組成をリモートで推定することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5677136474147644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: California's Central Valley is the national agricultural center, producing
1/4 of the nation's food. However, land in the Central Valley is sinking at a
rapid rate (as much as 20 cm per year) due to continued groundwater pumping.
Land subsidence has a significant impact on infrastructure resilience and
groundwater sustainability. In this study, we aim to identify specific regions
with different temporal dynamics of land displacement and find relationships
with underlying geological composition. Then, we aim to remotely estimate
geologic composition using interferometric synthetic aperture radar
(InSAR)-based land deformation temporal changes using machine learning
techniques. We identified regions with different temporal characteristics of
land displacement in that some areas (e.g., Helm) with coarser grain geologic
compositions exhibited potentially reversible land deformation (elastic land
compaction). We found a significant correlation between InSAR-based land
deformation and geologic composition using random forest and deep neural
network regression models. We also achieved significant accuracy with 1/4
sparse sampling to reduce any spatial correlations among data, suggesting that
the model has the potential to be generalized to other regions for indirect
estimation of geologic composition. Our results indicate that geologic
composition can be estimated using InSAR-based land deformation data. In-situ
measurements of geologic composition can be expensive and time consuming and
may be impractical in some areas. The generalizability of the model sheds light
on high spatial resolution geologic composition estimation utilizing existing
measurements.
- Abstract（参考訳）: カリフォルニア州の中央バレーは全国的農業中心であり、国内の食料の1/4を生産している。
しかし、セントラルバレーの土地は、地下水の汲み上げが続いているため、急速に(年間最大20cm)沈んでいる。
土地の沈下はインフラの回復力と地下水の持続性に大きな影響を与える。
本研究では,地すべりの時間動態の異なる特定地域を同定し,基盤となる地質組成との関係を明らかにすることを目的とする。
そこで我々は,インターフェロメトリ合成開口レーダ(InSAR)を用いた地表面変形時間変化を機械学習技術を用いてリモートで推定することを目的とする。
地すべりの時間的特性が異なる地域を同定し, 粗粒地質組成を持つ地域(ヘルムなど)は, 可逆的地すべり(弾性地すべり)の可能性が示された。
InSARによる土地変形と地質組成の有意な相関をランダム森林とディープニューラルネットワーク回帰モデルを用いて明らかにした。
また1/4スパースサンプリングにより,データ間の空間的相関を低減し,地質組成を間接的に推定するために他の領域に一般化できる可能性が示唆された。
InSARによる地形変形データを用いて地質組成を推定できることを示す。
地質組成のその場測定は高価で時間がかかり、一部の地域では実用的ではない。
模型の一般化性は, 既存の測定値を用いた高空間分解能地質組成推定に光をあてる。
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