Авито: на весенней распродаже 69% россиян планируют купить растения, семена и рассаду
15:47
Дети в Приморье впервые пробуют никотин в 8–10 лет — Минздрав
15:40
Свыше 1 тысячи предложений внесли приморцы в Народную программу "Единой России"
15:39
От Станиславского до наших дней: "Театральная олимпиада" приглашает приморцев к участию
15:20
"Магазины-однодневки" объявили охоту на пенсионеров в Приморье
15:20
До +16 градусов: в отдельных районах Приморья значительно потеплеет
15:00
Часть Патрокла во Владивостоке останется без холодной воды 8 апреля — адреса
14:40
Т2 обеспечила связью первый отечественный серийный электромобиль
14:36
ВТБ: более 3,9 тысячи спортсменов закрыли сезон на Югорском лыжном марафоне
14:30
Сорняк под надзором: за какие растения с 1 марта 2026 года оштрафуют на 700 тысяч
14:26
"Гордость за Дальний Восток – это то, что делает Премию им. Арсеньева такой значимой"
14:24
Циклон надвигается на Приморье: Борис Кубай рассказал об ухудшении погоды 10 апреля
14:10
Школьники ЕАО станут полноправными участниками Дальневосточного МедиаСаммита
14:00
Более 52 млн рублей потратят на ремонт дороги и тротуаров на Первой Речке во Владивостоке
13:50
Значимость журналистских профессий для Приморья – мнение читателей ИА PrimaMedia
13:42

Ученые предложили новое решение для точного прогнозирования геокатастроф

Исследовательская группа предложила новое решение для прогнозирования схода оползней с помощью спутниковых изображений. Об этом говорится в статье, недавно опубликованной в международном научном журнале Engineering Geology.

Прогнозирование оползневых деформаций является важной частью системы раннего предупреждения о рисках, связанных со сходом оползней. Геотехнический мониторинг, который осуществляется на месте, дает хорошие результаты. Однако высокая стоимость и пространственные ограничения препятствуют частому использованию такого метода на больших площадях.

К научной работе присоединились сотрудники из Китайского университета геологических наук /г. Ухань/, Пекинского университета, Ганноверского университет Лейбница и Потсдамского центра имени Гельмгольца.

Они использовали технологии разновременного интерферометрического радара с синтезированной апертурой /MT-InSAR/ и методы машинного обучения для получения информации о перемещении горной погоды по данным спутниковых наблюдений, которая служит базовыми данными для раннего оповещения и прогнозирования.

Практическое применение нового решения в районе гидроузла Санься /"Три ущелья"/ на реке Янцзы показало, что MT-InSAR позволяет точно отслеживать деформацию горной породы, а алгоритмы машинного обучения могут точно устанавливать нелинейную взаимосвязь между деформацией горной породы и ее триггерами.

Благодаря интеграции преимуществ MT-InSAR и методов машинного обучения, предложенный вариант может более точно, более экономично и более эффективно прогнозировать такие стихийные бедствия геологического характера, как оползни, на больших территориях, дает выдержки из статьи агентство Хinhua.

190929
43
37