用于AI自动检测和分类块体运动的DInSAR包裹相位信号数据集

摘要

该研究介绍了一个DInSAR包裹相位信号数据集，用于支持深度学习模型自动检测和分类活动性慢速块体运动。数据覆盖中欧阿尔卑斯山和亚平宁山脉北部两个选定的大范围区域，包含4910条经专家标注的DInSAR包裹相位信号，来自92幅Sentinel-1干涉图，时间基线为6天至1年，并在仔细的地貌学解译后划分为9个不同的滑坡和冰缘地貌类别。作者表示，该数据集有望支持科学界开展基于AI的块体运动研究，并可作为生成可比数据集的基准。摘要未报告模型性能或验证结果。