Among the geophysical methods, Ground Penetrating Radar (GPR) and Electrical Resistivity Tomography (ERT) comprise the most promising techniques in resolving buried archaeological structures in urban territories. In this work, two case studies which involve an integrated geophysical survey employing the surface three dimensional (3D) ERT and GPR techniques, in order to archaeologically characterize the investigated areas, are presented. Totally more than 4000 square meters were investigated from the test field sites, which are located at the centre of two of the most populated cities of the island of Crete, in Greece. The ERT and the GPR data were collected along dense and parallel profiles. The subsurface resistivity structure was reconstructed by processing the apparent resistivity data with a 3D inversion algorithm. The GPR sections were processed with a systematic way applying specific filters to the data in order to enhance their information context. Finally, horizontal depth slices representing the 3D variation of the physical properties were created and the geophysical anomalies were interpreted in terms of possible archaeological structures. The subsequent excavations in one of the sites verified the geophysical results, enhancing the applicability of ERT and GPR techniques in the archaeological exploration of urban territories.
Underground buried cables can cause disconnections during the construction of roads and other subterranean structures due to uncertain designs. This paper describes experiments conducted to detect and verify the locations of these cables utilizing ground penetrating radar (GPR). The experiments were carried out at an active road construction site, where cable burial was anticipated. The GPR used operated within a frequency range of 400 MHz to 900 MHz to probe underground structures. The exploration methodology consisted of an initial GPR test to survey the entire area, followed by a secondary test informed by the results of the initial experiment, incorporating a diverse and increased number of lines. The findings confirmed the hyperbolic reflection patterns of cables at consistent locations along the same lines. These patterns were then compared to existing designs to corroborate the presence of cables at the identified locations. This research establishes an effective GPR methodology based on the electromagnetic wave reflection pattern, specifically the hyperbola, to detect difficult-to-locate underground buried cables.
Purpose: Ground subsidence due to cavity can bring about various problems, such as casualties, decrease of the safety of the structures, and indirect social costs. Therefore, ground subsidence should be prevented through the exploration and recovery of the cavity under the pavements. Method: In this study, GPR exploration method was carried out on both actual roadway and mock-up site to compensate for the problems caused by excavation and restoration process. Result: This study compared the cavity scales obtained from GPR exploration results and the direct excavation of the identified cavity. It was confirmed that the predicted soil depth by GPR exploration was similar to the identified soil depth, but the predicted cavity scale by GPR exploration overestimated the longitudinal and cross-sectional widths compared to the identified cavity scale. Conclusion: Based on the correlation between the predicted cavity scales by GPR exploration, it is possible to qualitatively estimate the cavity scales using the empirical formula proposed in this study.
Machine learning (ML)-based cavity detection using a large amount of survey data obtained from vehicle-mounted ground penetrating radar (GPR) has been actively studied to identify underground cavities. However, only simple image processing techniques have been used for preprocessing the ML input, and many conventional seismic and GPR data processing techniques, which have been used for decades, have not been fully exploited. In this study, based on the idea that a cavity can be identified using diffraction, we applied ML-based diffraction separation to GPR data to increase the accuracy of cavity detection using the YOLO v5 model. The original ML-based seismic diffraction separation technique was modified, and the separated diffraction image was used as the input to train the cavity detection model. The performance of the proposed method was verified using public GPR data released by the Seoul Metropolitan Government. Underground cavities and objects were more accurately detected using separated diffraction images. In the future, the proposed method can be useful in various fields in which GPR surveys are used.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.296-301
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2021
GPR is used for non-destructive investigations, ground investigations, and underground facilities exploration at construction sites. In this study, the applicability to GPR exploration of water pipes linked to Network RTK was presented. Data on the water supply pipes in the study site were acquired using GPR, and the location and depth of buried water pipes could be measured. The accuracy was evaluated from the GNSS observation performance and showed a deviation of -0.16m ~ 0.15m. This satisfied the equipment performance of the public survey work regulation, suggesting that the exploration of water pipes using GPR is possible. Because GPR does not require grounding installation, as in conventional metal pipe detectors, it will increase the efficiency of work for underground facility exploration. Exploration using GPR can acquire the location and depth of metallic and non-metallic underground facilities, so it can be utilized in the construction of a GIS system. If a comparison of the exploration characteristics is carried out, it will be possible to present various uses of underground facility exploration using GPR.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.27-37
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2021
In this paper, we propose Automatic detection system of underground pipe which automatically detects underground pipe to help experts. Actual location of underground pipe does not match with blueprint due to various factors such as ground changes over time, construction discrepancies, etc. So, various accidents occur during excavation or just by ageing. Locating underground utilities is done through GPR exploration to prevent these accidents but there are shortage of experts, because GPR data is enormous and takes long time to analyze. In this paper, To analyze 3D GPR data automatically, we use 3D image segmentation, one of deep learning technique, and propose proper data generation algorithm. We also propose data augmentation technique and pre-processing module that are adequate to GPR data. In experiment results, we found the possibility for pipe analysis using image segmentation through our system recorded the performance of F1 score 40.4%.
Geophysical exploration methods are very useful for generating high-resolution images of underground structures, and such methods can be applied to investigation of buried cultural properties and for determining their exact locations. In this study, image feature extraction and image segmentation methods were applied to automatically distinguish the structures of buried relics from the high-resolution ground-penetrating radar (GPR) images obtained at the center of Silla Kingdom, Gyeongju, South Korea. The major purpose for image feature extraction analyses is identifying the circular features from building remains and the linear features from ancient roads and fences. Feature extraction is implemented by applying the Canny edge detection and Hough transform algorithms. We applied the Hough transforms to the edge image resulted from the Canny algorithm in order to determine the locations the target features. However, the Hough transform requires different parameter settings for each survey sector. As for image segmentation, we applied the connected element labeling algorithm and object-based image analysis using Orfeo Toolbox (OTB) in QGIS. The connected components labeled image shows the signals associated with the target buried relics are effectively connected and labeled. However, we often find multiple labels are assigned to a single structure on the given GPR data. Object-based image analysis was conducted by using a Large-Scale Mean-Shift (LSMS) image segmentation. In this analysis, a vector layer containing pixel values for each segmented polygon was estimated first and then used to build a train-validation dataset by assigning the polygons to one class associated with the buried relics and another class for the background field. With the Random Forest Classifier, we find that the polygons on the LSMS image segmentation layer can be successfully classified into the polygons of the buried relics and those of the background. Thus, we propose that these automatic classification methods applied to the GPR images of buried cultural heritage in this study can be useful to obtain consistent analyses results for planning excavation processes.
The name of (Ban)wolseong thanks to its having a shape like a half-moon. Wolseong fortress is one of 'Gyeongju Historic Area', world heritage. The Silla kingdom's royal palace previously maintained its capital fortress at the locale of Wolseong. However its real face has been kept in mystery. This study grafts Geophysics on modern Archaeology and approaches with scientific and systematic methods to an excavation plan or archaeological study by means of GPR exploration which can complement archaeological curiosity without destroying Wolseong fortress. The exploration area is $12,000m^2$ in front of Seokbinggo(stone storage for ice). It is only $10\%$ area of Wolseong fortress. As a conclusion, GPR detected 7 of squared buildings($8{\times}8m^2$ size), stone wall, an entrance for the fortress, lots of foundation stones, road(presumptive), and a presumptive pond which size is 35${\~}$40m in diameter.
Geophysical survey of Korea was introduced in Nara National Research Institute of Cultural Heritage in 1995. At that time, it has been activated geophysical survey of architecture and civil engineering in Korea. But there was no exploration experts to be combined the archaeology. For this reason, National Research Institute of Cultural Heritage has introduced the physical exploration. Through the expert exchanges South Korea and Japan carried out joint exploration. And it has increased the reliability of the exploration method and exploration results. It is GPR the most method commonly in geophysical exploration. There are many usability before excavation because of good resolution. However, the shallow GPR penetration depth has limitations in large mounds. We were able to take advantage of the resistivity analysis program to study the underground structure to deep through the experts exchange. We was able to get a good result that overcomes the limitations of GPR exploration in a number of burial mounds including Naju bokamri by the resistivity analysis program. In particular, we confirmed the location of the burial main body by compares the results of exploration and excavation results. In the future we will perform a convergence research of exploration and archaeology through a variety of joint research. In addition we will have to build a new network of archaeological science.
Integrated analysis of GPR, impact echo and impulse response for detection of the rear cavity of concrete was performed on the test-bed which was made in the same scale and component ratio to the real concrete structure. GPR survey may roughly delineate the location of the cavity, but applying the IE and IR technique to the test-bed, the location was clearly identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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