Розробка операційних моделей поєднання даних супутникової радіолокаційної інтерферометрії і георадарного знімання

dc.citation.epage129
dc.citation.issueІ(49)
dc.citation.journalTitleСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць
dc.citation.spage121
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorЧетверіков, Б.
dc.contributor.authorChetverikov, B.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-11-11T13:01:45Z
dc.date.created2025-05-21
dc.date.issued2025-05-21
dc.description.abstractМета. 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.abstractAim. 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.extent121-129
dc.format.pages9
dc.identifier.citationЧетверіков 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.citation2015Четверіков 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.citationenAPAChetverikov, 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.citationenCHICAGOChetverikov 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.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/118530
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofСучасні досягнення геодезичної науки та виробництва : збірник наукових праць, І(49), 2025
dc.relation.ispartofModern Achievements of Geodesic Science and Industry, І(49), 2025
dc.relation.referencesBlöthe, J. H., Halla, C., Schwalbe, E., Bottegal, E.,
dc.relation.referencesTrombotto Liaudat, D. & Schrott, L. (2021). Surface
dc.relation.referencesvelocity fields of active rock glaciers and ice-debris
dc.relation.referencescomplexes in the Central Andes of Argentina. Earth
dc.relation.referencesSurface Processes and Landforms, 46(2), 504–522.
dc.relation.referencesAvailable from: https://doi.org/10.1002/esp.5042
dc.relation.referencesBuchelt, S., Kunz, J., Wiegand, T. & Kneisel, C. (2024).
dc.relation.referencesDynamics and internal structure of a rock glacier:
dc.relation.referencesInferring relationships from the combined use of
dc.relation.referencesdifferential synthetic aperture radar interferometry,
dc.relation.referenceselectrical resistivity tomography and ground-penetrating
dc.relation.referencesradar. Earth Surface Processes and Landforms,49(14), 4743–4758. Available from: https:// doi.org/10.1002/ esp.5993
dc.relation.referencesCui, X., Li, X., & Zhang, L. (2020). Integration of SAR
dc.relation.referencesand GPR data for environmental monitoring and
dc.relation.referencesanomaly detection. Journal of Geophysical Research,45(3), 1357–1369.https://doi.org/10.1016/j.jgr.2020.01.005
dc.relation.referencesHuang, J., Liu, Y., & Zhao, Z. (2019). Monitoring soil
dc.relation.referencesmoisture and ecosystem health using combined SAR
dc.relation.referencesand GPR techniques. Remote Sensing of Environment,235, 111–122. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.004
dc.relation.referencesHu M., Liu X., Lu Q. and Liu S., Two-Stage Denoising of
dc.relation.referencesGround Penetrating Radar Data Based on Deep
dc.relation.referencesLearning, in IEEE Geoscience and Remote Sensing
dc.relation.referencesLetters, Vol. 21, pp. 1–5, 2024, Art No. 7505705. DOI:10.1109/LGRS.2024.3417370
dc.relation.referencesKrishnendu raha, K. P. Ray. Ground Penetrating Radar
dc.relation.referencesModel and its Validation using Developed Prototype,21 July 2023, PREPRINT (Version 1) available at
dc.relation.referencesResearch Square [https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2438927/v1]
dc.relation.referencesLeprince, S., Ayoub, F., & Avouac, J.-P. (2007). Coseismic
dc.relation.referencesdisplacements of the 2003 Bam earthquake
dc.relation.references(Iran) measured with SAR interferometry. Geophysical
dc.relation.referencesResearch Letters, 34(10), L10305. https://doi.org/ 10.1029/2007GL029869
dc.relation.referencesLi, X., Li, Z., & Tang, C. (2020). Data integration methods
dc.relation.referencesfor enhancing the accuracy of surface displacement
dc.relation.referencesmonitoring. Journal of Applied Geophysics, 182, 1039–1051. https://doi.org/10.1016/j. jappgeo.2020.1039
dc.relation.referencesLiu, X., Zhang, Y., & Yang, X. (2017). Application of
dc.relation.referencesInSAR for monitoring crustal deformation during
dc.relation.referencesnatural disasters. Geophysical Research Letters, 44(12),6547-6555. https://doi.org/10.1002/2017GL074182
dc.relation.referencesLu, Y. (2024). The Principle and Application of Ground
dc.relation.referencesPenetrating Radar in Highway Engineering. Scientific
dc.relation.referencesJournal of Technology, 6(7), 95–101. https://doi.org/10.54691/pspx5543
dc.relation.referencesPatterson, M., Thomas, R., & Lee, S. (2015). Integration
dc.relation.referencesof geophysical data for infrastructure monitoring and
dc.relation.referencesland resource management. Environmental Monitoring
dc.relation.referencesand Assessment, 187(12), 113–122.
dc.relation.referenceshttps://doi.org/10.1007/ s10661-015-5033-9
dc.relation.referencesTang, X., Wang, Y., & Zhang, H. (2018). Geotechnical
dc.relation.referencesapplications of InSAR and GPR data for monitoring
dc.relation.referencesunderground structures. Geophysical Prospecting,66(4), 1024–1036. https://doi.org/10.1111/1365-2478.12774
dc.relation.referencesZhang, L., Guo, Y., & Xu, L. (2016). Combined use of
dc.relation.referencesInSAR and GPR data for monitoring crustal
dc.relation.referencesdeformation and subsurface structures. International
dc.relation.referencesJournal of Remote Sensing, 37(19), 4771–4783.
dc.relation.referenceshttps://doi.org/ 10.1080/ 01431161.2016.1215087
dc.relation.referencesZhang, M., Feng, X., Bano, M., Xing, H., Wang, T.,
dc.relation.referencesLiang, W., Zhou, H., Dong, Z., An, Y., & Zhang, Y.(2022). Review of Ground Penetrating Radar
dc.relation.referencesApplications for Water Dynamics Studies in Unsaturated
dc.relation.referencesZone. Remote Sensing, 14(23), 5993. https://doi.org/10.3390/ rs14235993
dc.relation.referencesZhou, X., Zhao, Y., & Wu, F. (2018). Ground-penetrating
dc.relation.referencesradar applications in the study of aquifers and
dc.relation.referencesgeological layers. Geophysical Journal International,214(1), 234–248. https://doi.org/10.093/gji/ggy242
dc.relation.referencesenBlöthe, J. H., Halla, C., Schwalbe, E., Bottegal, E., Trombotto Liaudat, D. & Schrott, L. (2021). Surface velocity fields of
dc.relation.referencesenactive rock glaciers and ice-debris complexes in the Central Andes of Argentina. Earth Surface Processes and
dc.relation.referencesenLandforms, 46(2), 504–522. Available from: https://doi.org/10.1002/esp.5042
dc.relation.referencesenBuchelt, S., Kunz, J., Wiegand, T. & Kneisel, C. (2024). Dynamics and internal structure of a rock glacier: Inferring
dc.relation.referencesenrelationships from the combined use of differential synthetic aperture radar interferometry, electrical resistivity
dc.relation.referencesentomography and ground-penetrating radar. Earth Surface Processes and Landforms, 49(14), 4743–4758. Available
dc.relation.referencesenfrom: https://doi.org/ 10.1002/esp.5993
dc.relation.referencesenCui, X., Li, X., & Zhang, L. (2020). Integration of SAR and GPR data for environmental monitoring and anomaly
dc.relation.referencesendetection. Journal of Geophysical Research, 45(3), 1357–1369. https://doi.org/10.1016/j.jgr.2020.01.005
dc.relation.referencesenHuang, J., Liu, Y., & Zhao, Z. (2019). Monitoring soil moisture and ecosystem health using combined SAR and GPR
dc.relation.referencesentechniques. Remote Sensing of Environment, 235, 111–122. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.004
dc.relation.referencesenHu M., Liu X., Lu Q. and Liu S. (2024). Two-Stage Denoising of Ground Penetrating Radar Data Based on Deep
dc.relation.referencesenLearning, in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 21, pp. 1–5, Art No. 7505705. DOI:10.1109/LGRS.2024.3417370
dc.relation.referencesenKrishnendu 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.referencesenLeprince, S., Ayoub, F., & Avouac, J.-P. (2007). Co-seismic displacements of the 2003 Bam earthquake (Iran) measured
dc.relation.referencesenwith SAR interferometry. Geophysical Research Letters, 34(10), L10305. https://doi.org/10.1029/2007GL 029869
dc.relation.referencesenLi, X., Li, Z., & Tang, C. (2020). Data integration methods for enhancing the accuracy of surface displacement
dc.relation.referencesenmonitoring. Journal of Applied Geophysics, 182, 1039–1051. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2020.1039
dc.relation.referencesenLiu, X., Zhang, Y., & Yang, X. (2017). Application of InSAR for monitoring crustal deformation during natural
dc.relation.referencesendisasters. Geophysical Research Letters, 44(12), 6547–6555. https://doi.org/10.1002/2017GL074182
dc.relation.referencesenLu, Y. (2024). The Principle and Application of Ground Penetrating Radar in Highway Engineering. Scientific Journal of
dc.relation.referencesenTechnology, 6(7), 95–101. https://doi.org/10.54691/pspx5543
dc.relation.referencesenPatterson, M., Thomas, R., & Lee, S. (2015). Integration of geophysical data for infrastructure monitoring and land
dc.relation.referencesenresource management. Environmental Monitoring and Assessment, 187(12), 113–122. https://doi.org/ 10.1007/s10661-015-5033-9
dc.relation.referencesenTang, X., Wang, Y., & Zhang, H. (2018). Geotechnical applications of InSAR and GPR data for monitoring underground
dc.relation.referencesenstructures. Geophysical Prospecting, 66(4), 1024–1036. https://doi.org/10.1111/1365-2478.12774
dc.relation.referencesenZhang, L., Guo, Y., & Xu, L. (2016). Combined use of InSAR and GPR data for monitoring crustal deformation and
dc.relation.referencesensubsurface structures. International Journal of Remote Sensing, 37(19), 4771–4783. https://doi.org/10.1080/01431161. 2016.1215087
dc.relation.referencesenZhang, M., Feng, X., Bano, M., Xing, H., Wang, T., Liang, W., Zhou, H., Dong, Z., An, Y., & Zhang, Y. (2022). Review
dc.relation.referencesenof Ground Penetrating Radar Applications for Water Dynamics Studies in Unsaturated Zone. Remote Sensing, 14(23),5993. https://doi.org/10.3390/rs14235993
dc.relation.referencesenZhou, X., Zhao, Y., & Wu, F. (2018). Ground-penetrating radar applications in the study of aquifers and geological
dc.relation.referencesenlayers. Geophysical Journal International, 214(1), 234–248. https://doi.org/10.1093/gji/ggy242
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1002/esp.5042
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.jgr.2020.01.005
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.004
dc.relation.urihttps://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2438927/v1
dc.relation.urihttps://doi.org/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1002/2017GL074182
dc.relation.urihttps://doi.org/10.54691/pspx5543
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1111/1365-2478.12774
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.093/gji/ggy242
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1029/2007GL
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2020.1039
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1080/01431161
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/rs14235993
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1093/gji/ggy242
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2025; © Західне геодезичне товариство, 2025
dc.subjectInSAR
dc.subjectGPR
dc.subjectінтеграція даних
dc.subjectопераційні моделі
dc.subjectгеомоніторинг
dc.subjectInSAR
dc.subjectGPR
dc.subjectdata integration
dc.subjectoperational models
dc.subjectgeomonitoring
dc.subject.udc528.04
dc.titleРозробка операційних моделей поєднання даних супутникової радіолокаційної інтерферометрії і георадарного знімання
dc.title.alternativeDevelopment of operational models for integrating satellite radar interferometry and ground penetrating radar data
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2025nI_49__Chetverikov_B-Development_of_operational_121-129.pdf
Size:
1.04 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.75 KB
Format:
Plain Text
Description: