区域地面沉降 | 浏览量:1870下载量:2489CSCD:14

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    • 长短时记忆网络TS-InSAR地表形变预测

    • Surface deformation prediction based on TS-InSAR technology and long short-term memory networks

      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      • 邮箱：0219737@stu.lzjtu.edu.cn
      • 简介：陈毅，研究方向为基于InSAR和深度学习地面形变研究。E-mail： 0219737@stu.lzjtu.edu.cn

      陈毅

      ，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      • 邮箱：heyi8738@163.com
      • 简介：何毅，研究方向为InSAR形变监测和生态环境遥感。E-mail： heyi8738@163.com

      何毅

      * ，
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      张立峰

      ，
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      陈宝山

      ，
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      何旭

      ，
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      蒲虹宇

      ，
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      曹胜鹏

      ，
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      高丽雅

      ，
      • 机构：

        兰州交通大学 测绘与地理信息学院, 兰州 730070

        地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心, 兰州 730070

        甘肃省地理国情监测工程实验室, 兰州 730070

      杨旺

    • 2022年26卷第7期 页码：1326-1341  

    • DOI：10.11834/jrs.20221457    

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