| 講演要旨(和文) | | 我々は3次元地中レーダ探査のイノベーションを起こすため、埋設物実験場を建設し公開した．埋設物は3次元モデルを作るため事前にレーザスキャンと空撮をしている。施設には3つの埋設物設置サイトがあり、このうちサイト3には様々な配置パターンでヒューム管が設置されている。我々はサイト3に稠密地中レーダ探査を適用した。マイグレーションとヒルベルト変換により、ボリュームレンダリングすることはできたが、不要反射が多く、埋設管を識別するのが難しかった。そこで、きれいな双曲線反射は埋設管特有と仮定し、点反射による双曲線に沿ったセンブランスの空間分布と極大値を求めた。センブランスに基づいて振幅を重み付した結果、クラッタを減少させることができた。今後の課題は、自動化をすすめるためにもセンブランスの極大値の点群のグループ化方法を開発することであると考えている。 |
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| | 講演要旨(英文) | | We constructed and opened test facilities for buried objects in order to induce the development of innovative 3-D GPR techniques. The buried objects were not only laser-scanned prior to the installation but photographed from the air to build 3-D model. There are three sites for buried objects in the facilities. Many Hume pipes were installed at Site 3 with various array pattern. We conducted highly dense GPR survey to the Site 3. Although the application of migration and Hilbert transform enabled us to obtain the 3-D volume rendering result, it was difficult for us to recognize the Hume pipes array since many clutters appeared on the image. We assumed that clear hyperbolic curves always appear on buried pipes. Thus, we calculated semblance spatial distribution and the maximum semblance points on hyperbolic curve generated by point reflection. The results of weighting the processed amplitude with the semblance distribution or the maximum points showed that many clutters were reduced effectively. We think that the future work is to develop grouping method of the maximum semblance points for automatic volume rendering. |
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