该数据是研究团队基于Sentinel-1A影像,运用SBAS-InSAR技术获取的陕西省延安市2019.01-2020.06年地表形变速率数据,主要字段内容包括年形变速率,相干性,垂直精度、水平精度、累积位移、潜在滑坡面数据和经纬度坐标,监测精度为mm级。
采集时间 | 2019/01/01 - 2020/06/30 |
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采集地点 | 陕西省延安市 |
数据量 | 58.1 MiB |
数据格式 | 矢量 |
坐标系 | WGS84 |
数据来源于欧空局https://search.asf.alaska.edu/ sentinel-1影像数据。
以ENVI SARscape为基础平台,通过影像裁剪、配准、干涉处理和地理编码等步骤最终将SAR坐标系下的地表形变数据转换为地理坐标系,以shapefile格式文件储存。
数据质量良好。
# | 编号 | 名称 | 类型 |
1 | 2018YFC1504703 | 黄土滑坡失稳机理、防控方法研究与防治示范 | 国家重点研发计划 |
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 22.延安市地表形变和潜在滑坡隐患数据.zip | 58.1 MiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/11/05 04:15 | 张*鹏 |
项目类型:福建省高校产学研联合创新项目
项目名称:基于多传感器集成和人工智能的道路防灾减灾关键技术研究与应用
负责人:方莉娜
职称:副研究员
尊敬的负责人、数据管理者,您好!
由于滑坡数据的获取受地理位置、自然环境和观测条件的限制,现有的滑坡数据非常稀缺,特别是高质量的标注数据。为了更好的验证本项目构建的模型有效性,提升滑坡预测模型的性能,进一步推动滑坡监测和预测的研究进展,造福受滑坡灾害影响的广大群众。我们需要高质量的滑坡数据集作为研究和模型训练的基础,经调研贵单位提供的数据集十分符合本项目需要,因此特来向贵单位申请数据的使用权,还请批准。
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2 | 2024/09/03 23:43 | 朱* |
用于黄土区滑坡隐患自动识别科研项目,期刊论文,导师兰州交通大学测地学院杨树文
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3 | 2024/07/23 23:05 | 顾*光 |
基于本地表形变数据测试滑坡隐患区识别算法
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4 | 2024/07/18 00:22 | 李*越 |
论文题目:基于SBAS-InSAR地区的滑坡位移预测研究
数据在研究中的作用:作为周期项位移预测数据的来源
论文类型:硕士论文
导师姓名:李秦君
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5 | 2024/04/26 23:16 | 陈*阳 |
论文题目:山地滑坡区域多智能体覆盖系统
数据在研究中的作用:作为环境信息进行密度拟合
论文类型:本科论文
导师姓名:翟超
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