A Wavelet-Based Method for Detecting Seismic Anomalies in Remote Sensing Satellite Data

机译：基于小波的遥感卫星数据异常检测方法

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In this paper we present a comparative analysis of two types of remote sensing satellite data by using the wavelet-based data mining techniques. The analyzed results reveal that the anomalous variations exist related to the earthquakes. The methods studied in this work include wavelet transformations and spatial/temporal continuity analysis of wavelet maxima. These methods have been used to analyze the singularities of seismic anomalies in remote sensing satellite data, which are associated with the two earthquakes of Wenchuan and Pure recently occurred in China.

机译：在本文中，我们使用基于小波的数据挖掘技术对两种类型的遥感卫星数据进行了比较分析。分析结果表明，存在与地震有关的异常变化。在这项工作中研究的方法包括小波变换和小波最大值的时空连续性分析。这些方法已被用于分析遥感卫星数据中地震异常的奇异性，这些异常与最近发生在中国的汶川和纯净两次地震有关。

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来源
《Machine learning and data mining in pattern recognition》|2009年|569-581|共13页
会议地点 Leipzig(DE);Leipzig(DE)
作者
Pan Xiong; Yaxin Bi; Xuhui Shen;
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作者单位

Institute of Earthquake Science, China Earthquake Administration,Beijing, 100036, China;

rnSchool of Computing and Mathematics, University of Ulster,Co. Antrim, BT37 OQB, United Kingdom;

rnInstitute of Earthquake Science, China Earthquake Administration,Beijing, 100036, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机的应用;
关键词

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