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dc.contributor.author
Euillades, Pablo Andrés  
dc.contributor.author
Euillades, Pablo Andrés  
dc.contributor.author
Riveros, Natalia Cecilia  
dc.contributor.author
Masiokas, Mariano Hugo  
dc.contributor.author
Ruiz, Lucas Ernesto  
dc.contributor.author
Pitte, Pedro Miguel  
dc.contributor.author
Elefante, Stefano  
dc.contributor.author
Casu, Francesco  
dc.contributor.author
Balbarani, Sebastian  
dc.date.available
2018-09-14T15:53:07Z  
dc.date.issued
2016-10  
dc.identifier.citation
Euillades, Pablo Andrés; Euillades, Pablo Andrés; Riveros, Natalia Cecilia; Masiokas, Mariano Hugo; Ruiz, Lucas Ernesto; et al.; Detection of glaciers displacement time-series using SAR; Elsevier Science Inc; Remote Sensing of Environment; 184; 10-2016; 188-198  
dc.identifier.issn
0034-4257  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/59687  
dc.description.abstract
Glaciers are sensitive indicators of climate change. Particularly, glacier surface velocity constitutes a key parameter for estimating ice volume variations as response to global warming and its incidence in sea level rise. Several methodologies based in remotely sensed data have been employed for estimating ice velocity fields. They are mostly based in cross-correlating pairs of images in order to track features displacement between two dates. High ice flux velocity, which can reach more than 1 km/year, constitute a challenge for the existing methodologies, in practice limiting to a few days the time span between useful data. In this work we present an extension of the known Pixel Offset – Small Baseline Subsets (PO-SBAS) technique, that profit a set of successive Synthetic Aperture Radar (SAR) scenes for computing displacement time series and ice velocity fields. The algorithm is guided by a preliminary ice velocity model estimated from the data itself, which significantly improves the results reliability and reduces the overall computational cost. Furthermore, it implements a processing scheme that considers the displacement estimations (PO) quality in order to decide which pixels are included in the time-series inversion. The proposed technique is applied to 22 COSMO-Skymed SAR images of Viedma Glacier (Southern Patagonian Icefield, Argentina) spanning roughly a year. The results obtained are robust and make profit of the whole available dataset. Resulting mean velocity field and displacement time series show the algorithm suitability for retrieving and characterizing complex ice motion patterns.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Elsevier Science Inc  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Glaciers  
dc.subject
Ice Surface Velocity  
dc.subject
Pixel Offset &Ndash; Small Baseline Subsets (Po-Sbas)  
dc.subject
Synthetic Aperture Radar (Sar)  
dc.subject
Time-Series  
dc.subject
Viedma Glacier  
dc.subject.classification
Meteorología y Ciencias Atmosféricas  
dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Detection of glaciers displacement time-series using SAR  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-09-14T14:17:46Z  
dc.journal.volume
184  
dc.journal.pagination
188-198  
dc.journal.pais
Estados Unidos  
dc.journal.ciudad
Nueva York  
dc.description.fil
Fil: Euillades, Pablo Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Euillades, Pablo Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Riveros, Natalia Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Masiokas, Mariano Hugo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Ruiz, Lucas Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Pitte, Pedro Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Elefante, Stefano. Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell'Ambiente; Italia  
dc.description.fil
Fil: Casu, Francesco. Istituto per il Rilevamento Elettromagnetico dell'Ambiente; Italia  
dc.description.fil
Fil: Balbarani, Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentina  
dc.journal.title
Remote Sensing of Environment  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.07.003  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425716302607