A novel approach to 3D modelling ground-penetrating radar (GPR) data – A case study of a cemetery and applications for criminal investigation
Notice bibliographique
Résumé
Ground-penetrating radar (GPR) is an established geophysical technique used extensively for the accurate reconstruction of the shallow (<10 m) subsurface. Reconstructions have largely been completed and presented as 2D vertical and horizontal planes, leaving limited visualization of subsurface 3D shapes and their spatial relationships. With technological advancements, particularly the availability and integration of various software platforms, 3D modelling of GPR data is now emerging as the new standard. However, despite these developments, there remains an inadequate examination and testing of these techniques, particularly in determining if their application is beneficial and warranted. In this study we conducted a GPR grid survey on a churchyard cemetery to generate and evaluate 2D and 3D-modelled reconstructions of the cemetery burial sites. Data collection and processing was completed using a Sensors and Software Incorporated pulseEKKO™ Pro SmartCart GPR system and EKKO_Project™ software, respectively. The modelling component was achieved using Schlumberger's Petrel™ E & P software platform, which is tailored to the petroleum industry. The subsurface patterns present in the 2D and 3D models closely matched the cemetery plot plan, validating our data collection, processing, and modelling methods. Both models were adequate for 2D horizontal visualization of reflection patterns at any specific depth. The 3D model was used to identify the presence of a companion burial plot (stacked caskets) and possible leachate plumes below and encircling burial sites, both of which were not evident in the 2D model, highlighting the benefits of 3D modelling when discerning subsurface objects. We expect our findings to be of value to similar GPR studies, with particular significance to geoforensic studies and criminal investigations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».