Thông tin tài liệu
Nhan đề : | Identification of deformation pattern changes caused by enhanced oil recovery (EOR) using InSAR |
Tác giả: | Chang, L. |
Người tham gia: | Ku, O. Hanssen, R. |
Năm xuất bản : | 2018 |
Số tùng thư/báo cáo: | International journal of remote sensing, Vol 40, Issue 4, pp.1-11.DOI: https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1526426 |
Tóm tắt : | As InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) can routinely deliver global ground deformation observations on a weekly basis, with millimetre-level precision, it can be a cost-effective, and less labour intensive tool to monitor surface deformation changes due to hydrocarbon production activities. Aimed at identifying the associated deformation pattern changes, this study focuses on InSAR deformation model optimization, in order to automatically detect irregularities, both spatially and temporally. We apply multiple hypothesis testing to determine the best model based on a library of physically realistic canonical deformation models. We develop a cluster-wise constrained least-squares estimation method for parameter estimation, in order to directly introduce contextual information, such as spatio-temporal correlation, into the mathematical model. Here a cluster represents a group of spatially correlated InSAR measurement points. Our approach is demonstrated over an enhanced oil recovery site using a stack of TerraSAR-X images. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/8907 |
Nguồn trực tuyến: | https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01431161.2018.1526426 |
ISSN : | 0143-1161 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu mở |
XEM MÔ TẢ
31
XEM & TẢI
0
Danh sách tệp tin đính kèm:
Hiện tại không có tệp tin đính kèm tới tài liệu.
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.