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Enregistrement W3134845366 · doi:10.5194/egusphere-egu21-12852

Combined Migration of GPR data for layered media

2021· article· en· W3134845366 sur OpenAlexaff
Raffaele Persico, Gianfranco Morelli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsBiophysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this contribution we will propose the combination of migration results achieved from the same GPR dataset, aimed to mitigate the effects of the nonuniformity of the propagation velocity of the waves throughout the investigated domain. The nonuniformity of the propagation velocity can be appreciated from the diffraction hyperbolas [1] possibly present in the data, or directly from the results of the focusing [2] achieved from different trial values of the propagation velocity. In ref. [3] an algebraic combination of two (but theoretically even more) migration results achieved from different migration parameters applied to the same data has been shown. In that paper, the case of a horizontal variation and the case of a vertical variation of the propagation velocity of the electromagnetic waves in the soil were considered. Here, we will consider the case of a layered medium with non-flat interface between two adjacent layers, which is a case of interest in several practical application, and is a case where we have both a vertical and a horizontal variation of the parameters. Analogously to ref. [3], we will consider both the aspect of the focusing and that of the combined time-depth conversion. References [1] R. Persico G. Leucci, L. Matera, L. De Giorgi, F. Soldovieri, A. Cataldo, G. Cannazza, E. De Benedetto, Effect of the height of the observation line on the diffraction curve in GPR prospecting, Near Surface Geophysics, Vol. 13, n. 3, pp. 243-252, 2015. [2]G. Gennarelli, I. Catapano, F. Soldovieri, R. Persico, On the Achievable Imaging Performance in Full 3-D Linear Inverse Scattering, IEEE Trans. on Antennas and Propagation, vol. 63, n. 3, pp. 1150-1155, March 2015. [3] R. Persico, G. Morelli, Combined Migrations and Time-Depth Conversions in GPR Prospecting: Application to Reinforced Concrete, Remote Sens. 2020, Volume 12, Issue 17, 2778, open access, DOI 10.3390/rs12172778

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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