Document Type : Research Paper

Authors

1 Associate professor of Geomorghology, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil

2 Physical Geography, Faculty of Social Sciences, Mohaghegh Ardabili University, Ardabil, Iran

3 Department of physical Geography, Faculty of Social Sciences, Mohaghegh Ardabili University, Ardabil, Iran

Abstract

Land displacement is known as one of the most obvious invisible effects of natural earthquake hazards. In the present study, the radar interferometric technique (SBAS) using the images of Sentinel 1 (2018 to 2021) was used to estimate the land subsidence, and the Landsat 8 image of 2018 was used to extract the land use classes in a part of the Sarab county. Also, the data obtained from the regional water organization has been used to investigate the condition of underground water in connection with the subsidence caused by displacement. According to the findings and survey of the land use map of the study area, the subsidence can be seen in different places and it reaches 9 cm per year around the agricultural areas and pastures. Also, in some places, the rising rate is estimated up to 12 cm. Examining the condition of aquifers shows a drop in the level of underground water in most stations, especially a sudden drop since the beginning of 2018. Considering that the direct relationship between groundwater withdrawal and subsidence has been fully proven; But after the 5.9 magnitude earthquake in November 2018, sudden changes have occurred in the subsidence of the region. Therefore, it seems that the subsidence of the region is more affected by the earthquake.

Highlights

 

Introduction

Land subsidence usually occurs in cities and surrounding areas due to the indiscriminate harvesting of underground aquifers and the natural risk of earthquakes, the result of which may be revealed in the long term in residential areas and facilities as well as geomorphological landforms. Therefore, in order to better evaluate and manage resources, time and place monitoring of subsidence is necessary. In investigating land subsidence, identifying the extent and rate of this phenomenon is an important step, but due to the slow rate of subsidence, ground measurements may not be cost-effective and require special equipment. Therefore, remote sensing technology and SBAS radar interferometric technique with the possibility of long-term monitoring of the subsidence phenomenon and solving the problems of the traditional D-Insar method can be useful in this kind of study. In the last few years, Iran has faced a crisis of earthquakes and subsidence in different regions. On the other hand, the problem of indiscriminate mining of underground aquifers is also discussed by researchers. One of the recent big earthquakes is the earthquake of 17 November 2018 in Turkmenchai, 25 km from Sarab, which was accompanied by a significant vertical displacement. Therefore, it seems necessary to investigate the subsidence of this area. The aim of this study is to estimate the subsidence rate of a part of Sarab city using the SBAS radar interferometry technique and the Sentinel 1 radar image series in the period from 2018 to 2021. Another goal of this study is to investigate the condition of the groundwater table in the subsiding areas as well as the land use condition of the region. The use of the SBAS technique considering the great earthquake of November 1998 and the condition of underground aquifers in this area can be considered an innovation of the present study.

Data and Method

In the current research, SBAS interferometric technique was used with the time series processing of Sentinel 1 images in the period of 11/14/2018 to 01/02/2021 to investigate the subsidence of a part of Sarab city. The technique of differential radar interferometry is for extracting a map of the shape of the earth's surface on a large scale with an accuracy of centimeters to millimeters. SBAS technology is based on the singular value decomposition (SVD) algorithm and based on a suitable combination of interference of differential views to analyze time series and obtain the average annual displacement rate (subsidence rate) of the studied area on SAR images. In the following, the land use map of the studied area in 7 classes (barren, communication road, rainfed and water agriculture, residential area, river, snow cover, water, poor pasture) using the Landsat 8 image of 2021, with the necessary pre-processing Using the FLAASH model and object-oriented technique, it has been done to investigate the subsidence in different uses. In the continuation of the research, the data obtained from the regional water organization related to piezometric stations have been used to estimate the state of the groundwater table in the region.

Keywords

Main Subjects

جابه‌جایی زمین تغییر شکل تدریجی، فروریختن یا بالا آمدن ناگهانی سطح زمین است که ناشی از عوامل طبیعی و انسانی می‌باشد (Shi et al.,2016; Galloway et al., 2011). با اینکه فرونشست زمین معمولاً با نرخ چند سانتی متر در سال اتفاق می‌افتد اما خطرات احتمالی ناشی از آن از جمله، آسیب به زیرساخت‌ها، تخریب خاک و آبگرفتگی در مناطق ساحلی یکی از مخاطراتی است که امروزه توجه کارشناسان مربوطه را به خود جلب کرده است (Ranjgar et al., 2021 Holzer et al., 2005 ;). فرونشست زمین معمولاً در شهرها و مناطق اطراف شهری، به دلیل بهره‌برداری بیش از حد از آب‌های زیرزمینی بخصوص در مناطقی با اقلیم خشک و نیمه خشک که کشور ایران نیز جزو این مناطق است، رخ می‌دهد و مناطق شهری را با خطرات و آسیب‌هایی روبه‌رو می‌کند (احمدی و همکاران، 1397). زلزله نیز به عنوان یکی از مخاطرات سریع، تهدیدی در حال رشد برای جوامع انسانی محسوب می‌شود و در این میان زمین لرزه‌های بزرگ منجر به آثار محسوس مانند مرگ‌ومیر و همچنین آثار نامحسوسی همچون حرکت قائم زمین به صورت فرونشست و بالا آمدگی می‌شوند که نتیجه آن ممکن است در بلند مدت در نواحی سکونتگاهی و تأسیسات و همچنین لندفرم‌های ژئومورفولوژی آشکار شود (;Pan et al., 2019 Dehghani et al., 2009). بنابراین جهت ارزیابی و مدیریت بهتر منابع، نظارت زمانی و مکانی فرونشست ضروری می‌باشد (Dehghani et al., 2009). در بررسی فرونشست زمین، تشخیص محدوده و نرخ این پدیده گامی مهم است؛ اما با توجه به نرخ کند فرونشست اندازه‌گیری‌های زمینی بخصوص در مناطق وسیع ممکن است با چالش‌هایی روبه‌رو بوده و نیاز به فناوری پیشرفته‌ای داشته باشد (اصغری و همکاران،1401). در این میان تکنیک‌های سنجش از دوری با استفاده از تصاویر راداری با توجه به پوشش سراسری و قدرت تفکیک مکانی خوب این تصاویر می‌توانند در این دست از مطالعات بسیار مفید باشند. تکنیک‌های تداخل سنجی In-SAR از جمله D-Insar[1] و SBAS[2] جزو روش‌های پرکاربرد مطالعه جابجائی قائم زمین می‌باشند. با وجود اینکه محققین در مطالعات متعددی در سطح بین المللی، با بهره‌گیری از تکنیک D-Insar به نتایج خوبی در شناسایی جابجائی زمین در مناطق مختلف دست یافته‌اند، اما محدودیت خط مبنای زمانی در این تکنیک می‌تواند منجر به عدم همبستگی شده و به‌ویژه زمانی که خط مبنا خیلی طولانی است باعث پایین آمدن دقت نظارت شود. بنابراین تکنیک  SBAS با رفع محدودیت تکنیک D-Insar جهت پاسخگویی به پایش بلند مدت پدیده‌ی فرونشست و بالا آمدگی می‌تواند انتخاب مناسبی باشد (chan et al., 2021). به همین جهت تکنیک تداخل سنجی SBAS با استفاده از سری تصاویر SAR اخذ شده از سنسورهای رادار فضایی، پتانسیل خوبی در مطالعه پدیده فرونشست زمین داشته و مشکلات روش سنتی D-INSAR را برطرف می‌کند (Tapete et al., 2011 ; ;Agapiou et al., 2020  Bui ;et al., 2020 Pawluszek-Filipiak  et al., 2020).

احمدی و همکاران (1397) در مطالعه‌ای با عنوان مطالعه فرونشست دشت خرمدره با استفاده از تکنیک تداخل سنجی راداری و بررسی مخاطرات آن پرداخته‌اند. نتایج این تحقیق نرخ فرونشست سالانه 35 میلی متری را در بازه زمانی 2003- 2005  با استفاده از تصاویر ENVISAT و تکنیک Ps-InSAR و نرخ فرونشست سالانه 49 میلیمتری را در بازه زمانی 2014-2017 با استفاده از تصاویر Sentinel 1 و تکنیک SBAS در دشت خرمدره نشان داده است. بررسی نتایج این محققین با داده‌های ایستگاه GPS خرمدره و ترازیابی دقیق بیانگر افزایش روند فرونشست در این دشت بوده است. این محققین دلیل فرونشست در منطقه را بالا بودن کاربری کشاورزی و برداشت از چاه‌های زیرزمینی دانسته‌اند و مخاطره فرونشست را تهدیدی برای خطوط راه آهن و راه‌های اصلی و بزرگراه موجود در منطقه دانسته‌اند. محمدخانی و همکاران (1398) در مطالعه‌ای به ارزیابی تاثیر افت آب‌های زیرزمینی بر میزان فرونشست با استفاده از تصاویر راداری سنتینل1 در دشت قروه ایران در بازه زمانی فروردین 2016 تا اسفند 2017 پرداختند. آن‌ها از داده‌های چاه‌های پیزومتری و رسوب‌شناسی و 16 تصویر راداری سنتینل 1 با اعمال تکنیک SBAS  استفاده کرده‌اند. نتایج بررسی این محققین افت سطح آب‌های زیرزمینی بر اثر بهره‌برداری از این منابع بویژه در مناطق شرقی و فرونشست 216 میلیمتری در طی دو سال در حاشیه شرقی و غرب این دشت را نشان داد. رجبی و همکاران (1399) در مطالعه ای به بررسی مخاطره فرونشست در شهرهای غربی استان همدان با استفاده از تصاویر راداری پرداخته‌اند. طبق نتایج این محققین، بیشترین میزان فرونشست در مناطقی با بیشترین میزان افت آب زیرزمینی رخ داده و رابطه‌ی معناداری بین افت سطح آب زیرزمینی و فرونشست (7/0) وجود دارد. صدری کیا (1401) در مطالعه‌ای به بررسی فرونشست دشت سراب با استفاده از تکنیک پراکنش‌گرهای دائمی در بازه‌ی زمانی 2017 تا 2020 پرداخته است. این پژوهشگر فرونشست 45 میلیمتری سالانه را برای منطقه تخمین زده است. همچنین کاهش چند متری سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی در مناطق فرونشست توسط این پژوهشگر اشاره شده است. طبق نتیجه این پژوهشگر با استفاده از معادله رگرسیونی رابطه معنی‌داری بین افت سطح آب‌های زیرزمینی و نرخ فرونشست مشاهده شده است. ژو[3] و همکاران (2020) در مطالعه‌ای به ارزیابی پتانسیل فرونشست زمین در فرودگاه تازه تاسیس شیامن با کد XXNA واقع در زمین‌های احیا شده ساحلی جنوب شرقی چین پرداخته‌اند. این محققین چنین زمین‌هایی را مستعد فرونشست دانسته و منطقه مورد مطالعه را با استفاده از نتایج به دست آمده از داده سنتینل 1 و تکنیک InSAR در بازه زمانی ژانویه 2018 تا آوریل 2019 به‌دلیل فشردگی زمین و شن و پر کردن لایروب‌ها به‌شدت تحت تاثیر فرونشست معرفی کرده و آن را تهدیدی برای کاربری زمین در آینده دانسته‌اند. یکی از نتایج مهم این محققین کارایی روش In-SAR در شناسایی مناطق بزرگ تحت فرونشست می‌باشد. آقاپو[4] و همکاران (2020) در مطالعه‌ای به شناسایی جابجایی با استفاده از تحلیل‌های سری زمانی و تکنیک InSAR و [5]HyP3در مناطق باستانی قبرس پس از زلزله 5.6 ریشتری در سال 2015 پرداخته‌اند. این محققین تصاویر راداری مانند سنتینل 1 را فرصت مناسب و یک راهبرد سیتماتیک جهت مطالعه مناطق باستانی بخصوص بعد از زلزله دانسته‌اند. پردازش جفت تصاویر سنتینل 1 قبل و  بعد از زلزله با استفاده از پلتفرم HyP3 توانست جابجایی‌های کوچک در منطقه مورد مطالعه را در کمتر از یک ساعت نشان داده است. سسکاتلی[6] و همکاران (2020) در مطالعه‌ای به مدل سازی عددی فرونشست زمین مرتبط با برداشت آب زیرزمینی در ایتالیای مرکزی از سال 2015 تا 2018 پرداخته‌اند. این محققین برای شناسایی ارتباط پیچیده شرایط حوضه‌های آبریز و جابجایی زمین، یک مدل هیدرولوژیکی توسعه دادند. توزیع پارامتر هیدرودینامیکی کالیبره و ارزیابی شده بوسیله میانگین اندازه‌گیری[7]PSI  با داده سنتینل1، نشان می‌دهد که احتمالاً فرونشست در منطقه پیستویا مرتبط با برداشت آب‌های زیرزمینی می‌باشد. این محققین در ادامه جهت ارزیابی از سناریو سازی تا سال 2050 استفاده کردند که منجر به توسعه چندین نقشه خطر فرونشست از شهر پیستویا شد که تاثیر استخراج آب‌های زیرزمینی را در کنترل فرونشست زمین در منطقه را نشان می‌دهد. بوی[8] و همکاران (2021) مطالعه‌ای تحت عنوان شناسایی تغییر فرم زمین بوسیله داده سنتینل 1 و تکنیک InSAR و ارتباط با تغییر سطح آب‌های زیرزمینی در هانوی ویتنام  انجام داده‌اند. این محققین تکنیک InSAR را یکی از روش‌های معمول سنجش از دوری برای مشاهده و پایش فرونشست زمین معرفی کرده‌اند. همچنین مشاهده فرونشست با استفاده از هر دو روش SBAS و PSInSAR را سازگار در الگوهای مکانی و آماری دانسته‌اند. طبق نتایج این محققین کاهش 31/0 متری سالانه آب زیرزمینی در موقعیت مربوط به دو چاه Q57a وq58a با میزان فرونشست سطحی حدود 6-8 میلیمتر در سال بوده است و چاه Q68a با بیشترین میزان افت آب زیرزمینی یعنی 9/0 میلیمتر در سال پاسخی به میزان فرونشست 7 میلیمتری در سال بوده است. دکلرک[9] و همکاران (2021) به بررسی فرونشت در اطراف رودخانه‌ی شلده در شهر آنتورپ پرداخته‌اند. این شهر بزرگترین و پرجمعیت ترین شهر کشور بلژیک و به عنوان دومین بندر اروپا است که  محل دفن زباله و رسوبات بوده و تحت تاثیر فرونشست می‌باشد. این محققین از تکنیک پرکنش‌گرهای دائمی[10] در مطالعه خود استفاده کرده‌اند. طبق نتایج این محققین متوسط نرخ خط دید سالانه[11]  فرونشست در سال‌های 1992-2001 با استفاده از داده ERS1/2 مقدار 4/3 میلیمتر، در سال‌های 2003-2010  با استفاده از داده ENVISAT مقدار 71/2 میلیمتر و در سال‌های 2016-2019 با استفاده از داده سنتینل 1A مقدار 11/2- میلیمتر برآورد شده است. طبق نتایج این محققین کاهش تدریجی در متوسط نرخ فرونشست سالانه در مقیاس جهانی مستقل از تغییرات مهم محلی در مناطق مختلف در امتداد رودخانه شلده می‌باشد.

نتایج حاصل از پژوهش محققین در مورد جابجایی قائم زمین نشان ‌دهنده اهمیت مطالعه در این زمینه بوده و استفاده از ابزارهای جدید سنجش از دوری در این مورد بسیار حائز اهمیت می‌باشد. ایران طی چند سال اخیر با بحران زمین لرزه روبه رو بوده است؛ زلزله‌های پیاپی همراه پس لرزه‌های آن، باعث بوجود آمدن بالاآمدگی و فروافتادگی‌ها شده است (مدیرزاده و همکاران، 1401). یکی از زلزله‌هایی که اخیراً در ایران رخ داده است، زلزله 17/11/2019 ساعت 22:47:04 به وقت بین‌المللی به بزرگی 9/5 ریشتر (مرکز لرزه نگاری کشور) و 02:17:03 بامداد به وقت محلی بوده است. این زمین لرزه که در استان آذربایجان شرقی 24 کیلومتری حوالی ترک و 25 کیلومتری سراب و 18کیلومتری ترکمنچای رخ داد سبب بروز خسارات محسوس زیادی به سکونتگاه‌های منطقه شده است و همچنین با جابجایی قائم قابل توجهی همراه بوده است. طبق گزارش سازمان نقشه برداری کشور به عنوان متولی پایش تغییرات پوسته ی زمین و بر اساس پردازش‌های راداری و ژئودتیک، سراب یکی از دشت‌های استان آذربایجان شرقی است که توسط خطر جابجایی و بویژه فرونشست تهدید می شود (fa.ncc.gov.ir). جابه‌جایی قائم می‌تواند بر نواحی سکونتگاهی و سازه‌ها اثرات مستقیم داشته باشد و زمینه‌‍ی گسیختگی و حرکت دامنه‌ها را فراهم کند. قابل ذکر است برخی از اثرات جابجایی زمین ممکن است به مرور زمان بروز کند. به علاوه خطر فرونشست ناشی از افت سطح آب‌های زیرزمینی اثبات شده و به عنوان خطر جهانی تلقی می‌شود. با توجه به اعلام شرکت آب منطقه‌ای استان آذربایجان شرقی در سال 1395، سالانه حدود 15 میلیون متر مکعب آب از چاه‌های مجاز سراب اضافه برداشت شده است (صدری کیا، 1401). با توجه به مطالب ذکر شده و نزدیکی شهرستان سراب به کانون زلزله بزرگ ترکمچای بررسی جابجایی منطقه سراب و عوامل احتمالی تاثیر گذار در آن و تغییراتی که می‌تواند موجب شود، ضروری بوده و می‌تواند آگاهی‌های لازم را در اختیار کارشناسان و برنامه‌ریزان قرار دهد. بنابراین، هدف از مطالعه حاضر برآورد نرخ جابجائی قسمتی از شهرستان سراب با استفاده از تکنیک تداخل سنجی راداری SBAS و سری تصاویرراداری سنتینل 1 در بازه‌ی زمانی 2018 تا 2021 می‌باشد. بررسی وضعیت سطح سفره‌ی آب‌های زیرزمینی مناطق تحت فرونشست و همچنین وضعیت کاربری اراضی منطقه از اهداف دیگر این مطالعه است. استفاده از تکنیک SBAS  با مد نظر قرار دادن زلزله بزرگ آبان 98 و وضعیت سفره‌های زیرزمینی این منطقه را می‌توان به عنوان نوآوری مطالعه حاضر در نظر گرفت.

 

Ahmadi, N., mousavi, Z., & mosoumi, Z. (2018). Khoramdarreh Subsidence Estimation Using SAR Interferometry and Investigation its Risks. Iranian Journal of Remote Sensing & GIS10(3), 33-52. [in Persian]
Agapiou, A., & Lysandrou, V. (2020). Detecting Displacements within Archaeological Sites in Cyprus after a 5.6 Magnitude Scale Earthquake Event through the Hybrid Pluggable Processing Pipeline (HyP3) Cloud-Based System and Sentinel-1 Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) Analysis. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 6115–6123. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3028272
Abedini, M., Ebady, E., Ghale, E. (2022). Investigation of subsidence of Mahidasht plain of Kermanshah province using radar interferometry method. Geography and Planning, 26(79),
Asghari Saraskanrood, S., Faal Naziri, M., & Piroozi, E. (2022). Zoning of land subsidence risk in the central plain of Alborz province using radar interferometry technique and ARAS multi-criteria analysis algorithm. Iranian journal of Ecohydrology9(2), 353-371[in Persian]
Bui, L. K., Le, P. V. V., Dao, P. D., Long, N. Q., Pham, H. V., Tran, H. H., & Xie, L. (2021). Recent land deformation detected by Sentinel-1A InSAR data (2016–2020) over Hanoi, Vietnam, and the relationship with groundwater level change. GIScience and Remote Sensing, 58(2), 161–179. https://doi.org/10.1080/15481603.2020.1868198
Berardino, P.; Fornaro, G.; Lanari, R.; Sansosti, E. 2002. A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 40, 2375–2383.
Babu, A., & Kumar, S. (2019). SBAS interferometric analysis for volcanic eruption of Hawaii island. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 370, 31–50. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2019.01.011
 Ceccatelli, M., Del Soldato, M., Solari, L., Fanti, R., Mannori, G., & Castelli, F. (2021). Numerical modelling of land subsidence related to groundwater withdrawal in the Firenze-Prato-Pistoia basin (central Italy). Hydrogeology Journal, 29(2), 629–649. https://doi.org/10.1007/s10040-020-02255-2
Declercq, P. Y., Gérard, P., Pirard, E., Walstra, J., & Devleeschouwer, X. (2021). Long-term subsidence monitoring of the alluvial plain of the scheldt river in antwerp (Belgium) using radar interferometry. Remote Sensing, 13(6). https://doi.org/10.3390/rs13061160
Dehghani, M., Zoej, M. J. V., Saatchi, S., Biggs, J., Parsons, B., & Wright, T. (2009). Radar interferometry time series analysis of Mashhad subsidence. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 37(1), 147–156. https://doi.org/10.1007/s12524-009-0006-x
Ferretti, A., Prati, C., & Rocca, F. (2001). Permanent scatterers in SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(1), 8–20. https://doi.org/10.1109/36.898661
Galloway, D. L., & Burbey, T. J. (2011). Review: Regional land subsidence accompanying groundwater extraction. Hydrogeology Journal, 19(8), 1459–1486. https://doi.org/10.1007/s10040-011-0775-5
Geudtner, D., Torres, R., Snoeij, P., Davidson, M., & Rommen, B. (2014). Sentinel-1 System capabilities and applications. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 1457–1460. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6946711
 Goldstein, M., and Werner, L. 1998. Radar interferogram filtering for geophysical applications. Geophysical Research Letters, 25: 21. 4035-4038.
Holzer, T. L., & Galloway, D. L. (2007). Impacts of land subsidence caused by withdrawal of underground fluids in the United States. Humans as Geologic Agents. https://doi.org/10.1130/2005.4016(08)
Modirzadeh, R., Emami, R., Asghari Sareskanrod, S., & Rostami, A. (2022). Estimating surface displacement of the June 2020 earthquake in Northwestern Iran - Study area: Qotur City. Scientific- Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR)31(122), 207-219. [in Persian]
Seifi, H., & Gorbani, I. (2019). Estimating snow cover trends using Object-Oriented Methods and images received from OLI and TIRS sensors (Case Study: Sahand Mountain). Scientific- Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR)28(109), 77-91. [in Persian]
Sadrykia, M. (2022). Monitoring Land Subsidence using Persistent Scatterer Interferometry Time Series Analysis and Groundwater Level Variations: (Case Study: Sarab Plain). Iran-Water Resources Research18(2), 1-18. [in Persian]
Mohammadkhani, K., & Nazif, S. (2020). Topographic surveys using Differential Global Positioning Systems (DGPS) with 2 and 3 frequency bandsin Pasargadae, Tol-eTakht. Scientific- Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR)28(112), 93-107. [in Persian]
Negahban, S., Ganjaeian, H., Saeedi, S., & Ghasemi, A. (2020). Study of vertical displacement caused by 2019 Turkmanchay earthquake based on InSAR method. Journal of the Earth and Space Physics46(3), 445-456. [in Persian]
Pan, S. T., Cheng, Y. Y. and Lin, C. H., 2019, Extrication time and earthquake-related mortality in the 2016 Taiwan earthquake, Journal of the Formosan Medical Association, 118(11), 1504-1514.
Pawluszek-Filipiak, K., & Borkowski, A. (2020). Integration of DInSAR and SBAS techniques to determine mining-related deformations using Sentinel-1 data: The case study of rydultowy mine in Poland. Remote Sensing, 12(2). https://doi.org/10.3390/rs12020242
Ranjgar, B., Razavi-Termeh, S. V., Foroughnia, F., Sadeghi-Niaraki, A., & Perissin, D. (2021). Land subsidence susceptibility mapping using persistent scatterer SAR interferometry technique and optimized hybrid machine learning algorithms. Remote Sensing, 13(7). https://doi.org/10.3390/rs13071326
shafiei, N., GOLIMKOTARI, L., Amir Ahmadi, A., Zandi, R. (2021). Spatial analysis of land subsidence and groundwater loss using the GWR model (Case study: Noorabad Mamasani aquifer,). Geography and Planning, 25(76), 159-171. [in Persian]
Shi, X., Jiang, S., Xu, H., Jiang, F., He, Z., & Wu, J. (2016). The effects of artificial recharge of groundwater on controlling land subsidence and its influence on groundwater quality and aquifer energy storage in Shanghai, China. Environmental Earth Sciences, 75(3), 1–18. https://doi.org/10.1007/s12665-015-5019-x
Tapete, D., Fanti, R., Cecchi, R., Petrangeli, P., & Casagli, N. (2012). Satellite radar interferometry for monitoring and early-stage warning of structural instability in archaeological sites. Journal of Geophysics and Engineering, 9(4). https://doi.org/10.1088/1742-2132/9/4/S10
Zhao, F.; Meng, X.; Zhang, Y.; Chen, G.; Su, X.; Yue, D. 2019. Landslide Susceptibility Mapping of Karakorum Highway Combined with the Application of SBAS-InSAR Technology. Sensors, 19, 2685.
Zhang, M.; Ge, Y.; Xue, Y.; Zhao, J. Identification of geomorphological hazards in an underground coal mining area based on an improved region merging watershed algorithm. Arab. J. Geosci. 2020, 13.