3DGPR for the Non-Destructive Monitoring of Subsurface Weathering of Sandstone Masonry
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing techniques, such as LiDAR and photogrammetry, are used by researchers exploring the spatial distribution of weathering features in historic masonry. These well-established tools provide users with a perspective of the processes affecting the surface of masonry blocks; however, they cannot provide information on the alteration occurring subsurface. Geophysical tools are being explored as a potential approach to observe the variation in material properties beneath masonry block surfaces and to examine the patterns of deterioration across wall sections. Applying such techniques inform the development of conceptual models of weathering at the block to building wall scale. In this study, ground-penetrating radar (GPR) was selected to inspect the subsurface condition of the wall section of an historic church wall, where areas of granular disintegration and flaking can be observed. 3DGPR was selected for this task, as its use of regular grids during data collection make it better suited for detecting features within an area. Three high-frequency antennas, 1.2 Ghz, 1.6 Ghz and 2.3 Ghz, were run across the study area in a series of 80 cm by 80 cm grids. The data were collated within GIS, where observed features were annotated onto a schematic of the wall surface. The 3DGPR outputs identified anomalies within this structure that could not have been as easily interpreted using a 2DGPR transect. However, as 3DGPR relies upon interpolative techniques to estimate the returns between observation transects, the validity of features detected in these locations need to be tested. The results of this application of 3DGPR identified variable weathering response across the wall section, relative to elevation. These observations were used to develop a conceptual model linking these findings to seasonal variation in the capillary rise of groundwater, upward from the base of the church wall. Through these findings it is possible to see how GPR can assist in developing our understanding of the processes threatening heritage buildings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».