Розробка операційних моделей поєднання даних супутникової радіолокаційної інтерферометрії і георадарного знімання
| dc.citation.epage | 129 | |
| dc.citation.issue | І(49) | |
| dc.citation.journalTitle | Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць | |
| dc.citation.spage | 121 | |
| dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
| dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
| dc.contributor.author | Четверіков, Б. | |
| dc.contributor.author | Chetverikov, B. | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.coverage.placename | Lviv | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-11T13:01:45Z | |
| dc.date.created | 2025-05-21 | |
| dc.date.issued | 2025-05-21 | |
| dc.description.abstract | Мета. Поставлено мету розроблення операційних моделей для поєднання даних супутникової радіолокацій- ної інтерферометрії та георадарного знімання з метою підвищення точності моніторингу геофізичних та екологі- чних змін на земній поверхні й у підземних структурах. Дослідження спрямоване на оптимізацію методів опра- цювання даних для підвищення ефективності прогнозування природних катастроф, моніторингу інфраструктури та вивчення змін у навколишньому середовищі, а також на вдосконалення інтеграції різних типів геопросторової інформації. Методика. Методика спрямована на розроблення операційних моделей для інтеграції даних супут- никової радіолокаційної інтерферометрії (InSAR) та георадарного знімання (GPR) з метою підвищення точності оцінювання геодинамічних процесів і моніторингу підземних структур. Поєднання цих даних дає змогу компен- сувати недоліки кожного методу окремо: InSAR забезпечує високоточні вимірювання вертикальних змін поверх- ні, тоді як GPR надає інформацію про структуру ґрунтів і підземних об’єктів. Попереднє опрацювання даних передбачає коригування атмосферних і орбітальних похибок для InSAR, а також видалення шумів і калібрування сигналів для GPR, що забезпечує їхню чистоту для подальшої інтеграції. Наступним етапом є геоприв’язка, яка узгоджує координати і часові мітки обох джерел даних та приводить їх до єдиної геоінформаційної системи. Інтеграція здійснюється за допомогою операційних моделей, що враховують точність і просторове охоплення InSAR та GPR, із застосуванням вагових коефіцієнтів, а також методів машинного навчання для підвищення ефективності й автоматизації процесу. Точність отриманих інтегрованих даних перевіряють, порівнюючи із польовими вимірами або незалежними джерелами, що дає змогу оцінити надійність методики та її застосування для реальних завдань, таких як моніторинг зсувів ґрунту, осідання поверхні чи контроль стану інженерних спо- руд. Практична цінність. Практична значущість дослідження поєднання даних супутникової радіолокаційної інтерферометрії та георадарного знімання полягає в тому, що інтеграція цих технологій допомагає істотно під- вищити точність і ефективність моніторингу геофізичних процесів, таких як зсуви земної кори, деформації пове- рхні та зміни в підземних структурах. Ці методи можуть бути застосовані в таких напрямах, як прогнозування природних катастроф (землетрусів, зсувів) та запобігання їм, контроль за станом інфраструктури, аналіз екологі- чних змін і дослідження підземних ресурсів. Інтегровані моделі дають змогу отримати точнішу інформацію про зміщення земної поверхні, що важливо для ефективного управління природними ресурсами, розвитку міського середовища та забезпечення безпеки. Крім того, ця методика покращує розуміння взаємодії між природними явищами та людською діяльністю, що дає можливість приймати обґрунтовані рішення щодо недопущення катас- троф, мінімізації ризиків і забезпечення стабільності інфраструктури. | |
| dc.description.abstract | Aim. The aim of this work is to develop operational models for integrating satellite radar interferometry (InSAR) and ground-penetrating radar (GPR) data to improve the accuracy of monitoring geophysical and ecological changes on the Earth's surface and in underground structures. The research focuses on optimizing data processing methods to enhance the effectiveness of natural disaster forecasting, infrastructure monitoring, and environmental change studies, as well as improving the integration of various types of geospatial information. Methodology. The methodology is aimed at developing operational models for the integration of satellite radar interferometry (InSAR) and ground-penetrating radar (GPR) data to enhance the accuracy of assessing geodynamic processes and monitoring underground structures. Combining these data compensates for the shortcomings of each individual method: InSAR provides highly accurate measurements of vertical surface changes, while GPR provides information on soil structure and underground objects. Preliminary data processing includes the correction of atmospheric and orbital errors for InSAR, as well as the removal of noise and signal calibration for GPR, ensuring data purity for further integration. The next step is geo-referencing, which aligns the coordinates and time stamps of both data sources and integrates them into a single geoinformation system. Integration is achieved using operational models that consider the accuracy and spatial coverage of InSAR and GPR, applying weighting coefficients and machine learning methods to enhance efficiency and automate the process. The accuracy of the integrated data is verified by comparing it with field measurements or independent sources, allowing for the evaluation of the reliability of the methodology and its applicability to real-world tasks such as landslide monitoring, surface subsidence, or infrastructure condition assessment. Practical significance. The practical significance of the research on integrating satellite radar interferometry and ground-penetrating radar data lies in the fact that the integration of these technologies significantly improves the accuracy and effectiveness of monitoring geophysical processes such as crustal displacement, surface deformation, and changes in underground structures. These methods can be applied in areas such as natural disaster forecasting and prevention (earthquakes, landslides), infrastructure monitoring, ecological change analysis, and underground resource exploration. Integrated models provide more accurate information about surface displacement, which is crucial for effective management of natural resources, urban development, and safety. Moreover, this methodology improves the understanding of the interaction between natural phenomena and human activities, enabling informed decision-making on disaster prevention, risk minimization, and infrastructure stability. | |
| dc.format.extent | 121-129 | |
| dc.format.pages | 9 | |
| dc.identifier.citation | Четверіков Б. Розробка операційних моделей поєднання даних супутникової радіолокаційної інтерферометрії і георадарного знімання / Четверіков Б. // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2025. — № І(49). — С. 121–129. | |
| dc.identifier.citation2015 | Четверіков Б. Розробка операційних моделей поєднання даних супутникової радіолокаційної інтерферометрії і георадарного знімання // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць, Львів. 2025. № І(49). С. 121–129. | |
| dc.identifier.citationenAPA | Chetverikov, B. (2025). Rozrobka operatsiinykh modelei poiednannia danykh suputnykovoi radiolokatsiinoi interferometrii i heoradarnoho znimannia [Development of operational models for integrating satellite radar interferometry and ground penetrating radar data]. Modern Achievements of Geodesic Science and Industry(I(49)), 121-129. Lviv Politechnic Publishing House. [in Ukrainian]. | |
| dc.identifier.citationenCHICAGO | Chetverikov B. (2025) Rozrobka operatsiinykh modelei poiednannia danykh suputnykovoi radiolokatsiinoi interferometrii i heoradarnoho znimannia [Development of operational models for integrating satellite radar interferometry and ground penetrating radar data]. Modern Achievements of Geodesic Science and Industry (Lviv), no I(49), pp. 121-129 [in Ukrainian]. | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/118530 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
| dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
| dc.relation.ispartof | Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць, І(49), 2025 | |
| dc.relation.ispartof | Modern Achievements of Geodesic Science and Industry, І(49), 2025 | |
| dc.relation.references | Blöthe, J. H., Halla, C., Schwalbe, E., Bottegal, E., | |
| dc.relation.references | Trombotto Liaudat, D. & Schrott, L. (2021). Surface | |
| dc.relation.references | velocity fields of active rock glaciers and ice-debris | |
| dc.relation.references | complexes in the Central Andes of Argentina. Earth | |
| dc.relation.references | Surface Processes and Landforms, 46(2), 504–522. | |
| dc.relation.references | Available from: https://doi.org/10.1002/esp.5042 | |
| dc.relation.references | Buchelt, S., Kunz, J., Wiegand, T. & Kneisel, C. (2024). | |
| dc.relation.references | Dynamics and internal structure of a rock glacier: | |
| dc.relation.references | Inferring relationships from the combined use of | |
| dc.relation.references | differential synthetic aperture radar interferometry, | |
| dc.relation.references | electrical resistivity tomography and ground-penetrating | |
| dc.relation.references | radar. Earth Surface Processes and Landforms,49(14), 4743–4758. Available from: https:// doi.org/10.1002/ esp.5993 | |
| dc.relation.references | Cui, X., Li, X., & Zhang, L. (2020). Integration of SAR | |
| dc.relation.references | and GPR data for environmental monitoring and | |
| dc.relation.references | anomaly detection. Journal of Geophysical Research,45(3), 1357–1369.https://doi.org/10.1016/j.jgr.2020.01.005 | |
| dc.relation.references | Huang, J., Liu, Y., & Zhao, Z. (2019). Monitoring soil | |
| dc.relation.references | moisture and ecosystem health using combined SAR | |
| dc.relation.references | and GPR techniques. Remote Sensing of Environment,235, 111–122. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.004 | |
| dc.relation.references | Hu M., Liu X., Lu Q. and Liu S., Two-Stage Denoising of | |
| dc.relation.references | Ground Penetrating Radar Data Based on Deep | |
| dc.relation.references | Learning, in IEEE Geoscience and Remote Sensing | |
| dc.relation.references | Letters, Vol. 21, pp. 1–5, 2024, Art No. 7505705. DOI:10.1109/LGRS.2024.3417370 | |
| dc.relation.references | Krishnendu raha, K. P. Ray. Ground Penetrating Radar | |
| dc.relation.references | Model and its Validation using Developed Prototype,21 July 2023, PREPRINT (Version 1) available at | |
| dc.relation.references | Research Square [https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2438927/v1] | |
| dc.relation.references | Leprince, S., Ayoub, F., & Avouac, J.-P. (2007). Coseismic | |
| dc.relation.references | displacements of the 2003 Bam earthquake | |
| dc.relation.references | (Iran) measured with SAR interferometry. Geophysical | |
| dc.relation.references | Research Letters, 34(10), L10305. https://doi.org/ 10.1029/2007GL029869 | |
| dc.relation.references | Li, X., Li, Z., & Tang, C. (2020). Data integration methods | |
| dc.relation.references | for enhancing the accuracy of surface displacement | |
| dc.relation.references | monitoring. Journal of Applied Geophysics, 182, 1039–1051. https://doi.org/10.1016/j. jappgeo.2020.1039 | |
| dc.relation.references | Liu, X., Zhang, Y., & Yang, X. (2017). Application of | |
| dc.relation.references | InSAR for monitoring crustal deformation during | |
| dc.relation.references | natural disasters. Geophysical Research Letters, 44(12),6547-6555. https://doi.org/10.1002/2017GL074182 | |
| dc.relation.references | Lu, Y. (2024). The Principle and Application of Ground | |
| dc.relation.references | Penetrating Radar in Highway Engineering. Scientific | |
| dc.relation.references | Journal of Technology, 6(7), 95–101. https://doi.org/10.54691/pspx5543 | |
| dc.relation.references | Patterson, M., Thomas, R., & Lee, S. (2015). Integration | |
| dc.relation.references | of geophysical data for infrastructure monitoring and | |
| dc.relation.references | land resource management. Environmental Monitoring | |
| dc.relation.references | and Assessment, 187(12), 113–122. | |
| dc.relation.references | https://doi.org/10.1007/ s10661-015-5033-9 | |
| dc.relation.references | Tang, X., Wang, Y., & Zhang, H. (2018). Geotechnical | |
| dc.relation.references | applications of InSAR and GPR data for monitoring | |
| dc.relation.references | underground structures. Geophysical Prospecting,66(4), 1024–1036. https://doi.org/10.1111/1365-2478.12774 | |
| dc.relation.references | Zhang, L., Guo, Y., & Xu, L. (2016). Combined use of | |
| dc.relation.references | InSAR and GPR data for monitoring crustal | |
| dc.relation.references | deformation and subsurface structures. International | |
| dc.relation.references | Journal of Remote Sensing, 37(19), 4771–4783. | |
| dc.relation.references | https://doi.org/ 10.1080/ 01431161.2016.1215087 | |
| dc.relation.references | Zhang, M., Feng, X., Bano, M., Xing, H., Wang, T., | |
| dc.relation.references | Liang, W., Zhou, H., Dong, Z., An, Y., & Zhang, Y.(2022). Review of Ground Penetrating Radar | |
| dc.relation.references | Applications for Water Dynamics Studies in Unsaturated | |
| dc.relation.references | Zone. Remote Sensing, 14(23), 5993. https://doi.org/10.3390/ rs14235993 | |
| dc.relation.references | Zhou, X., Zhao, Y., & Wu, F. (2018). Ground-penetrating | |
| dc.relation.references | radar applications in the study of aquifers and | |
| dc.relation.references | geological layers. Geophysical Journal International,214(1), 234–248. https://doi.org/10.093/gji/ggy242 | |
| dc.relation.referencesen | Blöthe, J. H., Halla, C., Schwalbe, E., Bottegal, E., Trombotto Liaudat, D. & Schrott, L. (2021). Surface velocity fields of | |
| dc.relation.referencesen | active rock glaciers and ice-debris complexes in the Central Andes of Argentina. Earth Surface Processes and | |
| dc.relation.referencesen | Landforms, 46(2), 504–522. Available from: https://doi.org/10.1002/esp.5042 | |
| dc.relation.referencesen | Buchelt, S., Kunz, J., Wiegand, T. & Kneisel, C. (2024). Dynamics and internal structure of a rock glacier: Inferring | |
| dc.relation.referencesen | relationships from the combined use of differential synthetic aperture radar interferometry, electrical resistivity | |
| dc.relation.referencesen | tomography and ground-penetrating radar. Earth Surface Processes and Landforms, 49(14), 4743–4758. Available | |
| dc.relation.referencesen | from: https://doi.org/ 10.1002/esp.5993 | |
| dc.relation.referencesen | Cui, X., Li, X., & Zhang, L. (2020). Integration of SAR and GPR data for environmental monitoring and anomaly | |
| dc.relation.referencesen | detection. Journal of Geophysical Research, 45(3), 1357–1369. https://doi.org/10.1016/j.jgr.2020.01.005 | |
| dc.relation.referencesen | Huang, J., Liu, Y., & Zhao, Z. (2019). Monitoring soil moisture and ecosystem health using combined SAR and GPR | |
| dc.relation.referencesen | techniques. Remote Sensing of Environment, 235, 111–122. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.004 | |
| dc.relation.referencesen | Hu M., Liu X., Lu Q. and Liu S. (2024). Two-Stage Denoising of Ground Penetrating Radar Data Based on Deep | |
| dc.relation.referencesen | Learning, in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 21, pp. 1–5, Art No. 7505705. DOI:10.1109/LGRS.2024.3417370 | |
| dc.relation.referencesen | Krishnendu raha, K. P. Ray. Ground Penetrating Radar Model and its Validation using Developed Prototype, 21 July 2023, PREPRINT (Version 1) available at Research Square [https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2438927/v1] | |
| dc.relation.referencesen | Leprince, S., Ayoub, F., & Avouac, J.-P. (2007). Co-seismic displacements of the 2003 Bam earthquake (Iran) measured | |
| dc.relation.referencesen | with SAR interferometry. Geophysical Research Letters, 34(10), L10305. https://doi.org/10.1029/2007GL 029869 | |
| dc.relation.referencesen | Li, X., Li, Z., & Tang, C. (2020). Data integration methods for enhancing the accuracy of surface displacement | |
| dc.relation.referencesen | monitoring. Journal of Applied Geophysics, 182, 1039–1051. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2020.1039 | |
| dc.relation.referencesen | Liu, X., Zhang, Y., & Yang, X. (2017). Application of InSAR for monitoring crustal deformation during natural | |
| dc.relation.referencesen | disasters. Geophysical Research Letters, 44(12), 6547–6555. https://doi.org/10.1002/2017GL074182 | |
| dc.relation.referencesen | Lu, Y. (2024). The Principle and Application of Ground Penetrating Radar in Highway Engineering. Scientific Journal of | |
| dc.relation.referencesen | Technology, 6(7), 95–101. https://doi.org/10.54691/pspx5543 | |
| dc.relation.referencesen | Patterson, M., Thomas, R., & Lee, S. (2015). Integration of geophysical data for infrastructure monitoring and land | |
| dc.relation.referencesen | resource management. Environmental Monitoring and Assessment, 187(12), 113–122. https://doi.org/ 10.1007/s10661-015-5033-9 | |
| dc.relation.referencesen | Tang, X., Wang, Y., & Zhang, H. (2018). Geotechnical applications of InSAR and GPR data for monitoring underground | |
| dc.relation.referencesen | structures. Geophysical Prospecting, 66(4), 1024–1036. https://doi.org/10.1111/1365-2478.12774 | |
| dc.relation.referencesen | Zhang, L., Guo, Y., & Xu, L. (2016). Combined use of InSAR and GPR data for monitoring crustal deformation and | |
| dc.relation.referencesen | subsurface structures. International Journal of Remote Sensing, 37(19), 4771–4783. https://doi.org/10.1080/01431161. 2016.1215087 | |
| dc.relation.referencesen | Zhang, M., Feng, X., Bano, M., Xing, H., Wang, T., Liang, W., Zhou, H., Dong, Z., An, Y., & Zhang, Y. (2022). Review | |
| dc.relation.referencesen | of Ground Penetrating Radar Applications for Water Dynamics Studies in Unsaturated Zone. Remote Sensing, 14(23),5993. https://doi.org/10.3390/rs14235993 | |
| dc.relation.referencesen | Zhou, X., Zhao, Y., & Wu, F. (2018). Ground-penetrating radar applications in the study of aquifers and geological | |
| dc.relation.referencesen | layers. Geophysical Journal International, 214(1), 234–248. https://doi.org/10.1093/gji/ggy242 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1002/esp.5042 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.jgr.2020.01.005 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.004 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2438927/v1 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/ | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1002/2017GL074182 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.54691/pspx5543 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1007/ | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1111/1365-2478.12774 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/ | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.093/gji/ggy242 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1029/2007GL | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2020.1039 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1080/01431161 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/rs14235993 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1093/gji/ggy242 | |
| dc.rights.holder | © Національний університет „Львівська політехніка“, 2025; © Західне геодезичне товариство, 2025 | |
| dc.subject | InSAR | |
| dc.subject | GPR | |
| dc.subject | інтеграція даних | |
| dc.subject | операційні моделі | |
| dc.subject | геомоніторинг | |
| dc.subject | InSAR | |
| dc.subject | GPR | |
| dc.subject | data integration | |
| dc.subject | operational models | |
| dc.subject | geomonitoring | |
| dc.subject.udc | 528.04 | |
| dc.title | Розробка операційних моделей поєднання даних супутникової радіолокаційної інтерферометрії і георадарного знімання | |
| dc.title.alternative | Development of operational models for integrating satellite radar interferometry and ground penetrating radar data | |
| dc.type | Article |