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Using neural network modeling to improve the detection accuracy of land subsidence due to groundwater withdrawal

Journal of Mountain Science 2024年第7期21卷 2320-2333页

作者： Ali M.RAJABI Ali EDALAT yasaman abolghasemi Mahdi KHODAPARAST Department of Engineering Geology University of TehranTehran ***Iran Department of Civil Engineering University of QomQom ***Iran

Despite the high efficiency of remote sensing methods for rapid and large-scale detection of subsidence phenomena,this technique has limitations such as atmospheric impact and temporal and spatial decorrelation that affect the accuracy of the *** paper proposes a method based on an artificial neural network to improve the results of monitoring land subsidence due to groundwater overexploitation by radar interferometry in the Aliabad plain(Central Iran).In this regard,vertical ground deformations were monitored over 18 months using the Sentinel-1A SAR *** model the land subsidence by a multilayer perceptron(MLP)artificial neural network,four parameters,including groundwater level,alluvial thickness,elastic modulus,and transmissivity have been *** model's generalizability was assessed using data derived for 144 *** to the results,the neural network estimates the land subsidence at each ground point with an accuracy of 6.8 mm.A comparison between the predicted and actual values indicated a significant *** MLP model can be used to improve the results of subsidence detection in the study area or other areas with similar characteristics.

关键词： DInSAR Land subsidence Groundwater withdrawal Aliabad plain Artificial neural network

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