Attributes and their potential to analyze and interpret 3D GPR data [Elektronische Ressource] / von Urs Böniger
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Description

Attributes and their potential to analyze and interpret 3D GPR dataURS BÖNIGER Institut fur¨ Erd- und UmweltwissenschaftenAngewandte GeophysikATTRIBUTES AND THEIR POTENTIAL TOANALYZE AND INTERPRET 3D GPR DATADissertationzur Erlangung des akademischen Grades“doctor rerum naturalium”(Dr. rer. nat.)in der Wissenschaftsdisziplin “Geophysik”eingereicht an derMathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultat¨¨UNIVERSITAT POTSDAMvon¨Dipl. Natw. ETHUrsBonigerBerlin den 06.07.2010 Published online at the Institutional Repository of the University of Potsdam: URL http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2011/5012/ URN urn:nbn:de:kobv:517-opus-50124 http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:517-opus-50124 ATTRIBUTES AND THEIR POTENTIAL TOANALYZE AND INTERPRET 3D GPR DATASupervisor: Prof. Dr. Jens TronickeCONTENTSTABLE OF CONTENTS vLIST OF FIGURES ixPREFACE xiii1 INTRODUCTION 11.1 Positioning in kinematic GPR surveying . . . . . . . . . . . . . . . 21.1.1 RTK-GPS based surveying . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.1.2 TTS based surveying . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.1.3 Hybrid GPS-TTS based surveying . . . . . . . . . . . . . . 51.1.4 RLPS based surveying . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.2 Attribute based data analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3 Objectives and outline of this thesis . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Publié le 01 janvier 2010
Nombre de lectures 96
Langue Deutsch
Poids de l'ouvrage 82 Mo

Exrait

Attributes and their potential to
analyze and interpret 3D GPR data
URS BÖNIGER Institut fur¨ Erd- und Umweltwissenschaften
Angewandte Geophysik
ATTRIBUTES AND THEIR POTENTIAL TO
ANALYZE AND INTERPRET 3D GPR DATA
Dissertation
zur Erlangung des akademischen Grades
“doctor rerum naturalium”
(Dr. rer. nat.)
in der Wissenschaftsdisziplin “Geophysik”
eingereicht an der
Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultat¨
¨UNIVERSITAT POTSDAM
von
¨Dipl. Natw. ETHUrsBoniger
Berlin den 06.07.2010






































Published online at the
Institutional Repository of the University of Potsdam:
URL http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2011/5012/
URN urn:nbn:de:kobv:517-opus-50124
http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:517-opus-50124 ATTRIBUTES AND THEIR POTENTIAL TO
ANALYZE AND INTERPRET 3D GPR DATA
Supervisor: Prof. Dr. Jens TronickeCONTENTS
TABLE OF CONTENTS v
LIST OF FIGURES ix
PREFACE xiii
1 INTRODUCTION 1
1.1 Positioning in kinematic GPR surveying . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.1 RTK-GPS based surveying . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 TTS based surveying . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.3 Hybrid GPS-TTS based surveying . . . . . . . . . . . . . . 5
1.1.4 RLPS based surveying . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2 Attribute based data analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3 Objectives and outline of this thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2 KINEMATIC ACQUISITION USING A SELF-TRACKING TOTAL STATION 15
2.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3 TTS Based GPR Surveying . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4 Influence of cross-talk on data quality . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.5 Latency Estimation and Correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.7 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28vi
3 TARGET-SPECIFIC ATTRIBUTE ANALYSIS APPLIED TO TOMB DETEC-
TION 29
3.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3 Data Acquisition and Standard Processing . . . . . . . . . . . . . . 32
3.4 Attribute Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.4.1 Energy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.4.2 Coherency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.4.3 Similarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.5 Field Sites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.5.1 Survey site I: Old Chapel Golm . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.5.2 Survey Site II: Chapel Bishops Residence Ziesar . . . . . . 40
3.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.7 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4 INTEGRATED GEOPHYSICAL ANALYSIS AT AN ARCHAEOLOGICAL
SITE 45
4.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.3 Field Site . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.4 Data Acquisition and Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.4.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.4.2 Standard Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.3 Attribute Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.4.4 Composite Imaging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.6 Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.7 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.8 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5 DUAL-COMPONENT ATTRIBUTE BASED DATA ANALYSIS 61
5.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
5.2 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.3.1 Survey Site . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.3.2 Data Acquisition and Standard Processing . . . . . . . . . . 64vii
5.4 Geometrical Extraction using Phase Symmetry . . . . . . . . . . . 67
5.4.1 Phase Symmetry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.4.2 Synthetic Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.4.3 Application to Field Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.5 PCA Derived Polarization Attributes . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.5.1 Synthetic Studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.5.2 Application to Field Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.6 Depolarization Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.7 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.8 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
6 GPR DATA ANALYSIS USING EXTENDED TREE-BASED PURSUIT 81
6.1 Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.2 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.3 Spectral decomposition methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.4 Modified tree-based pursuit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.5 Synthetic example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.6 Field example I: Thin-bed responses . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
6.7 Field e II: Enhancing the resolution by atomic frequency mod-
ulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
6.8 Conlusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
6.9 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
7 GENERAL CONCLUSIONS AND PERSPECTIVES 95
REFERENCES 99
SUMMARY 109
¨ALLGEMEINVERSTANDLICHE ZUSAMMENFASSUNG 113
CURRICULUM VITAE 115

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