Monitoring Shallow Soil Water Content Under Natural Field Conditions Using the Early‐Time GPR Signal Technique
Notice bibliographique
Résumé
It has been recently demonstrated that the early‐time portion of the ground‐penetrating radar (GPR) signal, consisting of the direct air and ground wave events, is dependent on the shallow subsurface bulk electromagnetic properties of the material; these properties are strongly controlled by the water content in this material. While several controlled experiments have been conducted to study the effects of water content variations on the antenna–material coupling, they considered a limited range of moisture variations and soil textures. Furthermore, those previous experiments did not consider highly dynamic shallow moisture responses that would be encountered under natural field conditions. For these reasons, general acceptance of this method requires that it be tested in real‐life applications. Our paper evaluates the early‐time GPR technique under natural field conditions where surface roughness, lithology, lateral heterogeneities, vegetation and water content dynamics are not controlled. We assess the capacity of the early‐time amplitude technique over the complete annual cycle of soil moisture conditions at three textural sites. To evaluate the sensitivity of the early‐time amplitudes to subsurface water content variations, we compare the early‐time results acquired using the enveloped amplitude of the first part of GPR signals with the bulk dielectric permittivity obtained from concurrently collected common‐midpoint direct ground wave velocity and gravimetric water content measurements. Our results demonstrate that the early‐time method can yield near‐surface permittivity information that is consistent with that obtained from direct ground wave velocity measurements, and accurate predictions of shallow soil moisture conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».