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DS-InSAR 计算result.zip

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DataCite Commons2025-06-01 更新2025-09-08 收录
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采矿沉降是煤盆地普遍存在的地质灾害,精确、可靠的变形监测对于有效降低风险至关重要。传统的时间序列 InSAR 存在植被诱导的去相关、裸露地表散射和大气延迟,从而降低了相干像素;此外,大多数预测模型仅利用时间信息。为了解决这些限制,我们引入了一个集成的 DS InSAR + CNN LSTM 框架,用于沉降监测和预报。使用 GACOS 数据校正的 43 个 Sentinel 1A 场景 (2017-2018) 进行了处理,得出累积变形,根据多视图 SBAS InSAR 进行交叉验证,并用于训练提前一年预测趋势的 CNN LSTM 网络。

提供机构:
figshare
创建时间:
2025-05-12
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