CN106022339B - 一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法 - Google Patents
一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106022339B CN106022339B CN201610327099.5A CN201610327099A CN106022339B CN 106022339 B CN106022339 B CN 106022339B CN 201610327099 A CN201610327099 A CN 201610327099A CN 106022339 B CN106022339 B CN 106022339B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- underground pipe
- radar
- depth
- extracting method
- shallow embedding
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 claims abstract description 20
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 21
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 15
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims description 4
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 2
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000012897 Levenberg–Marquardt algorithm Methods 0.000 abstract description 2
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 abstract 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 101100136092 Drosophila melanogaster peng gene Proteins 0.000 description 1
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 238000009313 farming Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000009418 renovation Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 239000003643 water by type Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，包括：垂直于地埋管分布方向布设探地雷达测线，采用高频探地雷达天线进行探测，获取研究区域的原始雷达图像；建立基于方差统计学的方法，提取地埋管在雷达图像上的目标区域；计算相邻回波信号的相似程度和相关系数，提取管线目标的反射特征曲线的特征点；利用Levenberg‑Marquardt算法，进行特征点的曲线拟合，获取反射特征曲线的顶点；在此基础上，结合地埋管管径，通过最小二乘算法，获取电磁波传播速度，最终可较为准确计算出地埋管的深度。该方法采用基于探地雷达的无损探测技术，可为我国土地复垦、土地整理工程的验收提供一种新方法。
Description
技术领域
本发明涉及工程质量的监测技术领域，特别涉及土地复垦与开发整理工程中的浅埋地埋管深度的提取方法。
背景技术
在我国，煤炭行业占一次性能源消耗的比例接近70％，有关专家预测，到2050年，这个比例仍可能会达到50％左右，然而，煤炭资源在为我国国民经济的发展提供动力的同时，也造成了大量的受损土地，特别是中东部的高潜水位地区，这种现象更加明显，耕地变成常年、季节性的水域，彻底丧失耕作能力。而且，近些年，随着城镇化进程的快速推进，土地作为一种稀缺的战略资源，用地指标的缺乏，严重制约了城市的发展。
2008年10月份发布的《中共中央关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》中，提出了土地开发整理的模式与体系，明确了土地整理为重点，土地复垦为辅助的发展思路。废弃厂矿和空心村的整理、农村土地集约利用，高标准农田的建立等工作大力开展。地埋管作为这些工程的重要组成部分，其质量检测工作量极大，快速有效的现场检测手段仍比较欠缺。
其中，地埋管深度是保证使用寿命的决定指标之一，其值必须大于农作物主根系和翻耕深度。典型区段的开挖工效很低，且只能进行小规模作业，并对整理工程在小范围的程度上有一定的破坏，可操作性比较小。因此，寻求一种快速、有效、无扰动的监测技术显得尤为重要。
探地雷达技术简称GPR(Ground penetrating radar)，以微波信号为载体，通过天线发射，接收所探测物体的回波信号，它是一种无损探测地下目标特征的地球物理方法，有别于遥感技术和传统取样的方法，其尺度位于二者之间，具有连续性、大面积的探测能力(何雪洲,2002)。已应用于土壤盐分与水分(Huisman J A,2002；崔凡,2015)、土壤分层(彭亮,2007；赵艳玲,2009；徐献磊,2013)、道路病害监测(黄玲,2006)等多个领域，利用探地雷达进行土地复垦工程质量监测成为今年的研究热点(胡振琪,2009；王新静,2013)。
由于开发整理的土壤中目标物体上部介质的不均匀性及复杂性，实际的目标体回波信号并不理想，且GPR雷达回波中一般会有较多的相干性干扰及噪声，因此，在实际应用过程中会增加探地雷达探测及解释工作的复杂性，浅埋地埋管深度的提取应解决如下难题：1)地埋管在雷达图像中ROI(region of interest)区域提取：多种因素的干扰与杂波噪声得影响造成了GPR图像中ROI区域提取及自动目标检测异常困难，而且由于雷达探测的区域一般较大，当获取的数据量很大时，人工判读方法的弊端就显现出来。而且获取的目标区域质量也会因为经验的不同而发生很大的差异，需利用计算机来判断与选取目标区域。
2)电磁波在管线上覆土体中的传播速度：土壤属于复杂的三相混合体，电磁波在土壤中的传播速度与土壤的介电常数以及电导率休戚相关，在不同含水量的情况，土壤的介电常数和电导率存在很大差异，电磁波在土壤中的传播会有不同程度的延迟，不同时段同一区域土壤含水量情况会有变化，如何准确估算电磁波的传播速度也是需要解决主要难题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于，提出一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，以探地雷达为载体，无损探测技术为手段，获取浅埋地埋管的深度信息。
为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，包括以下步骤：
(1)布设观测基准线，进行探地雷达探测：在数据采集之前布设全面覆盖地埋管分布范围的探地雷达探测基准线，探地雷达天线沿测线方向进行探测工作；
(2)提取地埋管在雷达图像上的目标区域：对所采集的原始雷达图像进行预处理；在此基础上，建立基于方差统计学的方法，依次计算单个采样道sj的能量协方差ej和时间层ti的能量方差ei，分别表示雷达回波信号能量在图像横向和纵向的变化情况，综合ei、ej的幅值确定地埋管在雷达图像上的目标区域；
(3)提取管线特征曲线的特征点：在确定的目标区域内，以区域内某采样道的回波信号作为参考向量，依次计算各采样道信号与参考向量之间的相似程度，获取有限时间域上最大相关系数，并对这些采样点进行重采样，从而提取出管线目标反射特征曲线的特征点集合N(si，ti)；
(4)特征点曲线拟合：建立管线目标反射特征曲线的函数表达式，利用Levenberg-Marquardt算法进行特征点N(si，ti)的曲线拟合，通过多次迭代运算，初次获取管线目标反射特征曲线的顶点坐标(s0，t0)；在此基础上，利用拟合系数、调整后的均方差以及拟合特征曲线分布情况，将偏移拟合曲线较大的特征点进行删除，形成进一步优化的特征点集合和顶点坐标
(5)地埋管深度计算：根据道间距将转化为平面坐标，结合埋设管线的管径，通过最小二乘原理计算电磁波在管线上覆土壤中的平均传播速度v，根据公式计算地埋管的深度。
优选地，所述探地雷达采用高频、甚高频的接收一体的天线，天线频率在400MHz-1GHz之间。
优选地，所述探测基准线由多条平行的测线组成，呈条带状。
优选地，探测基准线由3至5条测线组成，测线尽量垂直于管线的分布方向。
优选地，探地雷达天线紧贴地面，沿测线方向匀速前行。
优选地，每条测线包含至少3次的重复观测。
优选地，雷达图像的预处理包含零线标定、零线校正、漂移去除、背景去噪、滤波处理以及时窗增益步骤。
优选地，使用加性白噪声模型表述雷达回波信号，用矩阵描述雷达回波信号，其中i,j分别表示雷达图像的采样道次和采样点号。
优选地，在雷达图像中，管线目标反射特征曲线为双曲线，在确定的目标区域内，以区域内能量协方差值最大的采样道的回波信号作为参考向量。
优选地，电磁波传播速度估算是基于管径已知的前提下，通过曲线拟合求取最优值；通过电磁波波速和电磁波到达管线目标正上方时的时间计算管线深度。
本发明与现有技术相比，具有以下明显优点：
本发明的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，采用基于探地雷达的无损探测技术，以探地雷达为载体，从方便统计的角度分析与检测感性区域，使用加性白噪声模型对雷达回波信号进行表述，通过最小二乘原理，计算电磁波在管线上覆土壤中的平均传播速度v，进而准确计算浅埋地埋管的深度信息。该方法，可为我国土地复垦、土地整理工程的验收提供一种新方法。
附图说明
图1为本发明中探地雷达基准线布设示意图；
图2为本发明中管线目标感性区域提取效果图；
图3是本发明中雷达图像坐标与平面坐标转化示意图。
具体实施方式
下面以本发明所述方法在某土地复垦工程地下管线检测的实际应用为例，对本发明进行详细说明。本发明所述方法包括以下步骤：
第一步：布设观测基准线，进行探地雷达探测。
探地雷达在数据采集之前，布设探地雷达探测基准线，所述探测基准线由多条平行的测线组成，呈条带状，基准线应全面覆盖地埋管分布范围；探地雷达天线沿测线方向进行探测工作。
在本例中，先根据地下管线分布图，利用RTK(Real Time Kinematic)等测量技术标定出地下管线对应的地面位置，然后布设探测基准线，由3-5条测线组成，间隔在2-10m不等。如图1所示，其中1为探地雷达测线，2为管线分布走向线，二者近乎垂直，天线紧贴地面，沿测线方向匀速前行；每条测线应包含至少3次的重复观测。
同时，使用比如全站仪/GNSS接收机测定测线两端点的平面坐标，并且，重复测的平面坐标的较差应小于20cm。
第二步：提取地埋管在雷达图像上的目标区域。
在进行数据采集之前，首先要进行探地雷达天线的选型。具体地，由于土地整理工程中地埋管均为浅埋，通常的施工都在地表往下1m范围之内，对于探地雷达来说属于浅层探测。考虑，探地雷达天线的空间分辨率随频率减小而减小，而探测深度随频率的减小而增大，综合二者，选用高频、甚高频的探地雷达天线更能够满足精细探测的要求。为对比起见，故本实例选用GR-Ⅲ 400MHz和750MHz的天线同时进行。
在数据采集过程中，对雷达主机的进行参数设置。优选地，单道采样点数512个，叠加次数1-5次，采样时窗25ns-40ns。
对所采集的原始雷达图像进行预处理，雷达图像的预处理包含零线标定、零线校正、漂移去除、背景去噪、滤波处理以及时窗增益等步骤。由于雷达图像中的噪声不完全服从正态分布，从方便统计的角度分析与检测感性区域，本例使用加性白噪声模型对雷达回波信号进行表述，将雷达图像以矩阵形式表达在此基础上，建立基于方差统计学的方法，依次计算单个采样道sj的能量协方差ej和时间层ti的能量方差ei，ej和ei分别表示雷达回波信号能量在图像横向和纵向的变化情况，综合ei、ej的幅值确定地埋管在雷达图像上的目标区域；
如图2所示，其中3为各采样道回波信号能量的协方差分布曲线，4为管线目标所在的分界线，从上面可以判断出管线目标在雷达图像中的感性区域。
第三步：提取管线特征曲线的特征点。
在雷达图像中，管线目标的反射特征曲线为双曲线，参考信号应选择双曲线顶点附近的采样道的回波信号，时间域的大小应在目标区域的范围之内。
在确定的目标区域内，以区域内能量协方差值最大的采样道的回波信号作为参考信号，依次计算各采样道信号与参考向量之间的相似程度，提取出有限时间域上回波信号的最大相关系数参数，并对这些采样点进行重采样，从而提取出管线特征曲线的特征点集合N(si，ti)，以矩阵的形式表示。
第四步：特征点曲线拟合。
由于管线目标的反射特征曲线符合双曲线的特征，可以建立双程走时与采样道之间的函数关系式，其中R为管径，单位为cm；v为电磁波速，单位为cm/ns.
在此基础，利用Levenberg-Marquardt算法，对两组317个特征点N(si，ti)的分别进行曲线拟合，通过多次迭代运算，获取双曲线的顶点坐标(s0，t0)；在此基础上，进一步形成优化的特征点集合和顶点坐标其中管线1顶点坐标为
特征点集合和顶点坐标的优化过程应基于初次拟合的基础上，利用拟合系数、调整后的均方差以及拟合特征曲线分布情况，将偏移拟合曲线较大的特征点进行删除。
第五步：地面管深度计算。
利用测线两端点的坐标，以两点之间的连线作为新建坐标系的x轴，以垂直于该连线方向作为y轴，据此，可考虑特征点在y方向的变化。如图3所示，5为空间直角坐标系轴线，6为坐标转化时所使用的坐标系轴线。结合采样道次，内插出道间距，可将转化为平面坐标N(xi，ti)，结合埋设管线的管径R，通过最小二乘原理，计算出电磁波在管线上覆土壤中的平均传播速度v，根据公式进而精确计算出地埋管的深度。
电磁波传播速度估算是基于管径已知的前提下，需通过曲线拟合，求取最优值。管线深度的计算通过电磁波波速和电磁波到达管线目标正上方时的时间求得的。
在本例中，估算出来的v＝10.136cm/ns，计算出来h＝63.60cm，开挖验证的h0＝67.12cm，相对误差为5.2％，结果比较理想。
上面结合附图对本发明实施例进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)布设观测基准线，进行探地雷达探测：在数据采集之前，布设全面覆盖地埋管分布范围的探地雷达探测基准线，探地雷达天线沿测线方向进行探测工作；
(2)提取地埋管在雷达图像上的目标区域：对所采集的原始雷达图像进行预处理；在此基础上，建立基于方差统计学的方法，依次计算单个采样道sj的能量协方差ej和时间层ti的能量方差ei，ej和ei分别表示雷达回波信号能量在图像横向和纵向的变化情况，综合ei、ej的幅值确定地埋管在雷达图像上的目标区域；(3)提取管线特征曲线的特征点：在确定的目标区域内，以区域内某采样道的回波信号作为参考向量，依次计算各采样道信号与参考向量之间的相似程度，获取出有限时间域上的最大相关系数，并对这些采样点进行重采样，从而提取出管线目标反射特征曲线的特征点集合N(si，ti)；
(4)特征点曲线拟合：建立管线目标反射特征曲线的函数表达式，利用Levenberg-Marquardt算法进行特征点N(si，ti)的曲线拟合，通过多次迭代运算，初次获取管线目标反射特征曲线的顶点坐标(s0，t0)；在此基础上，利用拟合系数、调整后的均方差以及拟合特征曲线分布情况，将偏移拟合曲线较大的特征点进行删除，形成进一步优化的特征点集合和顶点坐标
(5)地埋管深度计算：根据道间距将转化为平面坐标，结合埋设管线的管径，通过最小二乘原理，计算电磁波在管线上覆土壤中的平均传播速度v，根据公式计算地埋管的深度。
2.如权利要求1所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：所述探地雷达采用高频、甚高频的接收一体的天线，天线频率在400MHz-1GHz之间。
3.如权利要求2所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：所述探测基准线由多条平行的测线组成，呈条带状。
4.如权利要求3所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：探测基准线由3至5条测线组成，测线尽量垂直于管线的分布方向。
5.如权利要求4所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：探地雷达天线紧贴地面，沿测线方向匀速前行。
6.如权利要求5所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：每条测线包含至少3次的重复观测。
7.如权利要求1所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：雷达图像的预处理包含零线标定、零线校正、漂移去除、背景去噪、滤波处理以及时窗增益步骤。
8.如权利要求1所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：使用加性白噪声模型表述雷达回波信号，用矩阵描述雷达回波信号，其中i和j分别表示雷达图像的采样道次和采样点号。
9.如权利要求1所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：在雷达图像中，管线目标反射特征曲线为双曲线；在确定的目标区域内，以区域内协方差值最大的采样道的回波信号作为参考向量。
10.如权利要求1所述的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，其特征在于：电磁波传播速度估算是基于管径已知的前提下，通过曲线拟合求取最优值；通过电磁波波速和电磁波到达管线目标正上方时的时间计算管线深度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610327099.5A CN106022339B (zh) | 2016-05-17 | 2016-05-17 | 一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610327099.5A CN106022339B (zh) | 2016-05-17 | 2016-05-17 | 一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106022339A CN106022339A (zh) | 2016-10-12 |
| CN106022339B true CN106022339B (zh) | 2019-05-24 |
Family
ID=57098668
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610327099.5A Expired - Fee Related CN106022339B (zh) | 2016-05-17 | 2016-05-17 | 一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106022339B (zh) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106767624A (zh) * | 2016-11-11 | 2017-05-31 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 非开挖管线三维轨迹特征点提取存储入库方法 |
| CN107133328B (zh) * | 2017-05-05 | 2020-04-28 | 自然资源部四川测绘产品质量监督检验站(四川省测绘产品质量监督检验站) | 管线埋深精度检测方法及装置 |
| CN107346023A (zh) * | 2017-07-04 | 2017-11-14 | 山东工商学院 | 一种基于矩特征的探地雷达双曲波显著性映射方法 |
| CN108828027A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-11-16 | 云南电网有限责任公司临沧供电局 | 一种地下管线多信息反演的透地电磁波检测方法及装置 |
| CN108646229A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-10-12 | 北京师范大学 | 地下柱状反射体倾角检测方法 |
| CN108646295B (zh) * | 2018-06-29 | 2020-04-14 | 深圳市汇沣世纪数据工程有限公司 | 探测深度的确定方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111323774B (zh) * | 2020-03-30 | 2022-06-14 | 华南农业大学 | 一种采用几何圆柱探测模型在探地雷达图谱中提取双曲线信号的方法 |
| CN111751392B (zh) * | 2020-07-30 | 2022-11-29 | 广州大学 | 一种基于双极化探地雷达的钢筋锈蚀检测方法 |
| CN112180452B (zh) * | 2020-09-23 | 2023-09-29 | 中国建筑第八工程局有限公司 | 基于探地雷达和三维速度谱的地下管线埋深估计方法 |
| CN112731381A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-04-30 | 华南农业大学 | 一种利用安卓调试桥以及车载雷达智能检测土壤硬质异物方法 |
| CN117092644B (zh) * | 2023-10-17 | 2024-01-26 | 中国电建集团江西省电力设计院有限公司 | 一种地下管线探测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103675922A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 南京工业大学 | 基于探地雷达的运营期地下管道管径测定方法 |
| CN105403883A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-03-16 | 河南工业大学 | 一种探地雷达地下目标位置检测方法 |
| CN105488141A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 山东工商学院 | 一种探地雷达数据的多尺度可视方法 |
-
2016
- 2016-05-17 CN CN201610327099.5A patent/CN106022339B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103675922A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-26 | 南京工业大学 | 基于探地雷达的运营期地下管道管径测定方法 |
| CN105403883A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-03-16 | 河南工业大学 | 一种探地雷达地下目标位置检测方法 |
| CN105488141A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 山东工商学院 | 一种探地雷达数据的多尺度可视方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Buried pipe detection by ground penetrating radar using the discrete wavelet transform;Sheng-Huoo Ni 等;《Computers and Geotechnics》;20100211;440-448 |
| GPR探测电力工程地埋管线的技术方法;习建军 等;《地质世界》;20140325;第23卷(第1期);235-239 |
| 探地雷达在地下防空洞探测中的应用;谷松;《地质装备》;20110425;23-24 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106022339A (zh) | 2016-10-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106022339B (zh) | 一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法 | |
| Cui et al. | Modeling tree root diameter and biomass by ground-penetrating radar | |
| CN109343022B (zh) | 估测层间土壤含水量的方法 | |
| Gerhards et al. | Continuous and simultaneous measurement of reflector depth and average soil-water content with multichannel ground-penetrating radar | |
| Cui et al. | Estimating tree-root biomass in different depths using ground-penetrating radar: Evidence from a controlled experiment | |
| Liu et al. | Radius estimation of subsurface cylindrical objects from ground-penetrating-radar data using full-waveform inversion | |
| Xie et al. | Back-fill grouting quality evaluation of the shield tunnel using ground penetrating radar with bi-frequency back projection method | |
| CN106896415A (zh) | 一种地‑井电性源短偏移距瞬变电磁探测方法 | |
| Liu et al. | Detection of root orientation using ground-penetrating radar | |
| CN106353754A (zh) | 一种冰水情一体化探测雷达系统 | |
| Cui et al. | Chinese radioglaciological studies on the Antarctic ice sheet: Progress and prospects | |
| Luo et al. | Tree roots reconstruction framework for accurate positioning in heterogeneous soil | |
| Ruan et al. | Ground Penetrating Radar (GPR) Identification Method for Agricultural Soil Stratification in a Typical Mollisols Area of Northeast China | |
| Li et al. | Artifact suppression of back-projection algorithm under multiple buried objects | |
| Wu et al. | Mapping vertical profile of discontinuous permafrost with ground penetrating radar at Nalaikh depression, Mongolia | |
| Simms et al. | In situ root volume estimation using ground penetrating radar | |
| CN106443674B (zh) | 一种基于衍射和成像与最小熵技术的探地雷达波速估计方法 | |
| Guo et al. | Ground-penetrating radar survey of subsurface features at the margin of ice sheet, East Antarctica | |
| Chen et al. | Properties of “site error” of lightning direction-finder (DF) and its modeling | |
| Dossi et al. | Quantitative 3-D GPR analysis to estimate the total volume and water content of a glacier | |
| Li et al. | Identification of geo-bodies in borehole radar image based on Curvelet transform | |
| CN115586577A (zh) | 一种定源瞬变电磁非中心点观测数据全时转换方法 | |
| Kaufmann et al. | Simultaneous multi-channel GPR measurements for soil characterization | |
| CN103728672A (zh) | 一种基于高光谱遥感和电磁探测勘测油气的方法 | |
| Wang et al. | Characteristic parameters extraction method of hidden Karst Cave from Borehole radar signal |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190524 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |