Combined migrations and time-depth conversions: first results
Notice bibliographique
Résumé
Commonly exploited migration algorithms or also well-established linear inverse scattering algorithms [1] for the focusing of GPR data are often based on the hypothesis of a homogeneous soil. However, this assumption is not valid always, and it provides deformed results when it is applied to image scenarios where it is not valid. More complex models of the scattering can afford the situation of a stratified medium, but only if the layers are flat and parallel to each other these model assumes analytic forms. In any case, commonly available commercial codes do not allow to implement the reflections and refraction of the waves associated to these cases [2]. More recently, time reverse migration algorithms have been introduced. They can account efficiently of non-homogeneous soils, but their performances in case of large and strong scattering targets are not yet completely established and they make use of forward numerical solvers, not all the times available and user friendly. At the conference, we will describe a strategy based on suitable combination of migration results achieved from different homogeneous media, accompanied by a time-depth conversion accounting for the occurrence of different values of the wave propagation velocity in the investigated domain. We will show how an improvement of the imaging result is achieved even in the lack of a correct mathematical model of the scattering phenomenon. Last but not least, the proposed strategy exploits software routines easy to be implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».