Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Inversion of InSAR data for estimation of earthquake source parameters, case study from Amatrice, Italy / Magdalena ŁUCKA, Wojciech T. WITKOWSKI // W: IGARSS 2023 [Dokument elektroniczny] : IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium : 16–21 July 2023, Pasadena, USA. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2023. — Dod. ISBN: 979-8-3503-2010-7. — e-ISBN: 979-8-3503-2009-1. — S. 2358–2361. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 2361, Abstr.

Autorzy (2)

Słowa kluczowe

earthquakesource parametersDInSARdisplacement monitoringbackward modelling

Dane bibliometryczne

ID BaDAP148348
Data dodania do BaDAP2023-09-18
Tekst źródłowyURL
DOI10.1109/IGARSS52108.2023.10282388
Rok publikacji2023
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
KonferencjaIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium 2023

Abstract

On August 24, 2016, a series of high-magnitude earthquakes occurred near Amatrice, Italy. The remote sensing data help in quickly monitoring large-scale changes that might appear on the land surface. However, such data can also provide valuable information for modelling earthquake source parameters. Combining this knowledge with geological information might be beneficial to better understand the mechanism of earthquake formation. This study presents the displacement field that was observed after the main shock in August 2016, utilizing the Sentinel-1 data and DInSAR method. Additionally, it explores the use of such data to backward model the source parameters of an earthquake to determine the coordinates, depth and volume change in the deformation source.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
#148350Data dodania: 18.9.2023
Study on sinkhole formation mechanism in abandoned mines / Wojciech T. WITKOWSKI, Artur GUZY, Magdalena ŁUCKA, Krzysztof Kusztykiewicz // W: IGARSS 2023 [Dokument elektroniczny] : IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium : 16–21 July 2023, Pasadena, USA. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2023. — Dod. ISBN: 979-8-3503-2010-7. — e-ISBN: 979-8-3503-2009-1. — S. 2462–2465. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 2465, Abstr.
fragment książki
#148345Data dodania: 18.9.2023
Training dataset for the machine learning approach in glacier monitoring applying SAR data / Łukasz Piwowar, Magdalena ŁUCKA, Wojciech WITKOWSKI // W: IGARSS 2023 [Dokument elektroniczny] : IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium : 16–21 July 2023, Pasadena, USA. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2023. — Dod. ISBN: 979-8-3503-2010-7. — e-ISBN: 979-8-3503-2009-1. — S. 191–194. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 194, Abstr.