<title>Estimation and correction of wavelet dispersion in GPR data</title>
Notice bibliographique
Résumé
Wavelet dispersion caused by frequency-dependent attenuation is a common and significant problem in ground-penetrating radar (GPR) data. In the radar image, it is displayed as a characteristic 'blurriness' that increases with depth. Correcting for wavelet dispersion in GPR data is an important step that should be performed before either qualitative interpretation or quantitative determination of subsurface electrical properties are attempted. Over the bandwidth of a GPR wavelet, the attenuation of electromagnetic waves in many geologic materials is approximately linear with frequency. For this reason, the change in shape of a radar pulse as it propagates through these materials can be described using one parameter, Q*, which is related to the slope of the linear region. Assuming that all subsurface materials can be characterized by some Q* value, the problem of estimating and correcting for wavelet dispersion in GPR data becomes one of determining Q* in the subsurface and deconvolving its effects through the use of an inverse Q filter. A method for the estimation of Q* from GPR data based on a technique developed for seismic attenuation tomography is presented. Essentially, Q* is determined from the downshift in the dominant frequency of the GPR wavelet with time down a trace. Once Q* has been obtained, we propose an inverse Q filtering technique based on a causal, linear model for constant Q as a means of removing wavelet dispersion. Initial tests on field data indicate that this technique is very effective at enhancing the resolution of the GPR image.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,036 |
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 ».