Effects of Signal Processing and Antenna Frequency on the Geostatistical Structure of Ground-Penetrating Radar Data
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has suggested that the geostatistical structure of ground-penetrating radar data may be representative of the spatial structure of hydraulic properties. However, radar images of the subsurface can change drastically with application of signal processing or by changing the signal frequency. We perform geostatistical analyses of surface radar reflection profiles in order to investigate the effects of data processing and antenna frequency on the semivariogram structure of radar reflection amplitudes. Surface radar reflection data collected at the Boise Hydrogeophysical Research Site illustrate the processing- and antenna-dependence of radar semivariograms for a fluvial, cobble-and-sand aquifer. Compensating for signal attenuation and spreading using a gain function removes a non-stationary trend from the data and a trace-specific gain function reduces fluctuation of semivariogram values at large lags. Otherwise, geostatistical structures of surface reflection data are quite robust to the effects of data gains. Migration is observed to reduce the strength of diffraction features in the semivariogram fields and to increase the principal exponential range. Principal exponential range increases only slightly after application of migration with a realistic velocity but over-migration results in a significant artificial increase of exponential range. The geostatistical structures of radar reflection data exhibit marked dependence on antenna frequency, thus highlighting the critical importance of the scale of measurement. Specifically, the exponential ranges of radar reflection amplitudes decrease in proportion to the increased signal frequency for the 50MHz, 100MHz and 200MHz range of antennas. Results demonstrate that processing and antenna frequency must be considered before the application of radar reflection data in a geostatistical context.
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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 | 0,008 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».