Resumen

Los Ángeles ha sufrido tremendas deformaciones en las últimas décadas, debido principalmente a factores humanos como los desastres naturales y los terremotos, la construcción urbana, la sobreexplotación de las aguas subterráneas y la extracción de petróleo. El objetivo de este estudio es cartografiar las variaciones temporales y espaciales del hundimiento del terreno en Los Ángeles y utilizar la técnica mejorada SBAS (small baseline subset) y conjuntos de datos SAR multisensor para analizar las causas de las deformaciones en esta zona desde octubre de 2003 hasta octubre de 2017. Al mismo tiempo, los resultados de deformación de la inversión SBAS se comparan con las mediciones GPS y la deformación del conjunto de datos SAR multisensor, y los resultados son altamente consistentes. Durante el período de 2003 a 2017, hubo varias regiones de subsidencia y una región de elevación en Los Ángeles. La subsidencia acumulada fue de -266,8 mm en el máximo, y la velocidad media anual de subsidencia fue de -19 mm/año, causada principalmente por la sobreexplotación de las aguas subterráneas. La cantidad máxima de elevación acumulada es de 104,8 mm, y la velocidad media anual de elevación puede alcanzar los 7,5 mm/año. Nuestros resultados tienen un gran valor de aplicación práctica y pueden proporcionar una base importante para los servicios de la administración local en la toma de decisiones para la prevención y mitigación de catástrofes.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:los angeles, velocidad media anual de elevación, velocidad media anual de hundimiento, conjunto de datos sar multisensor deformación, gran valor de aplicación práctica, servicios de la administración local, conjuntos de datos sar multisensor, últimas décadas, varias regiones de hundimiento, pequeño subconjunto de referencia
• Keywords:los angeles, average annual lifting velocity, average annual subsidence velocity, multisensor sar dataset deformation, strong practical application value, local government services, multisensor sar datasets, past few decades, several subsidence regions, small baseline subset