JP7218471B1 - コヒーレントノイズ特定方法及び埋設管の位置検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】地中レーダにおける反射波に含まれるコヒーレントノイズを特定する。【解決手段】地中探査レーダを移動させつつ得られた複数の断面像の移動平均によって背景成分を得る。断面像から前記背景成分を除去して得られた背景除去成分を得る。背景成分の周波数スペクトルのピーク周波数と、背景除去成分の周波数スペクトルのピーク周波数との中間の周波数を境界として、断面像の周波数スペクトルにおける、中間の周波数の前後におけるパワーの大小関係に基づいて、コヒーレントノイズを特定する。【選択図】図１

Description

本発明は、コヒーレントノイズ特定方法及び埋設管の位置検出方法に関するものである。

従来から、地中レーダを埋設管の横断方向に移動させて、埋設管の横断面における反射波を取得することにより、埋設管を検出する技術が知られている（下記特許文献１～３及び非特許文献１参照）。

特開昭６１－３０７８２号公報 特開平６－２６５６３２号公報 特開２０２０－８５８７１号公報

点反射仮定により稠密GPRデータから求めた点群で構築した三次元埋設管モデル、2020年物理探査学会学術講演会講演論文集 pp75-78

埋設管が道路に沿って配置されている（つまり縦断方向に配置されている）場合、前記の技術では、道路の横断方向に地中レーダを何度も移動させる必要がある。このため作業効率が悪いという問題がある。

地中レーダを車両に搭載し、道路を走行させつつ地中の横断面を取得する場合には、反射波にコヒーレントノイズが含まれてしまう。ここでコヒーレントノイズとは、車両の進行方向に沿って継続的に発生するノイズであり、埋設管からの反射波との区別が難しいものである。このようなコヒーレントノイズが存在すると、埋設管の誤検出率が高くなってしまう。

本発明者らはこれらの課題について種々研究した結果、断面像のスペクトルを分析して得られる所定の基準値に基づいてコヒーレントノイズを特定できるとの知見を得た。

本発明はこのような知見に基づいてなされたものである。本発明の主な目的は、地中レーダで検出した反射波に含まれるコヒーレントノイズを特定することができる技術を提供することである。本発明の他の目的は、コヒーレントノイズを含む断面像から埋設管の位置を分離して検出することによって埋設管の検出精度を向上させることである。

本発明は、以下の項目に記載の発明として表現することができる。

（項目１）
地中探査レーダにより得られる地中の断面像に含まれるコヒーレントノイズを特定する方法であって、前記地中探査レーダを移動させつつ得られた複数の前記断面像の移動平均によって背景成分を得るステップと、前記断面像から前記背景成分を除去して得られた背景除去成分を得るステップと、前記背景成分の周波数スペクトルのピーク周波数と、前記背景除去成分の周波数スペクトルのピーク周波数との中間の周波数を境界として、前記断面像の周波数スペクトルにおける、前記中間の周波数の前後におけるパワーの大小関係に基づいて、前記コヒーレントノイズを特定するステップとを備えることを特徴とするコヒーレントノイズ特定方法。

（項目２）
一方向に沿って延長するように埋設された管の長さ方向に沿う第１の走行経路に沿って地中探査レーダを移動させることにより、前記管の横断方向における複数の第１の部分断面像を継続的に取得するステップと、前記第１の走行経路に隣接する第２の走行経路に沿って前記地中探査レーダを移動させることにより、前記第１の走行経路に隣接する領域における複数の第２の部分断面像を継続的に取得するステップと、前記第１の部分断面像と前記第２の部分断面像とを、前記管の横断方向において隣接するようにつなぎ合わせることにより、合成された複数の断面像を得るステップと、前記複数の断面像の移動平均によって背景成分を得るステップと、前記断面像から前記背景成分を除去して得られた背景除去成分を得るステップと、前記背景成分の周波数スペクトルのピーク周波数と、前記背景除去成分の周波数スペクトルのピーク周波数との中間の周波数を境界として、前記断面像の周波数スペクトルにおける、前記中間の周波数の前後におけるパワーの大小関係に基づいて、前記断面像に含まれた反射波がコヒーレントノイズかどうかを判定するステップと、判定された前記コヒーレントノイズを除外した前記断面像に基づいて埋設管の位置を検出するステップとを備える埋設管の位置検出方法。

（項目３）
前記地中探査レーダの移動は車両により行われるものであることを特徴とする項目２に記載の埋設管の位置検出方法。

本発明の技術によれば、地中レーダで検出した反射波に含まれるコヒーレントノイズを特定することが可能になる。また、コヒーレントノイズを含む断面像から埋設管の位置を分離して検出することができ、これによって埋設管の検出精度を向上させることも可能になる。

本発明の一実施形態における埋設管の位置検出方法の概略的な手順を説明するための説明図である。 図１の手順において反射波を判定するための手順を説明するための説明図である。 地中の断面像を取得するための探査車の一例を模式的に示す説明図である。 図４（ａ）は車両の走行経路の一例を示す説明図、図４（ｂ）～（ｄ）は第１回～第３回の走行で取得した部分断面像の一例を示す説明図、図４（ｅ）は部分断面像から合成した断面像の一例を示す説明図である。なお、部分断面像及び断面像において縦軸は反射波取得までの時間、横軸は長さ（例えば道路の横断面方向の幅）である。 図５（ａ）はコヒーレントノイズの縦断データを模式的に示す説明図、図５（ｂ）はコヒーレントノイズの部分断面像を模式的に示す説明図、図５（ｃ）は部分断面図から合成した断面像を模式的に示す説明図である。 図６（ａ）は反射波のオリジナル断面像の一例を示す説明図、図６（ｂ）は断面像の背景成分の一例を示す説明図、図６（ｃ）は背景除去後の断面像の一例を示す説明図である。 図７（ａ）はオリジナル画像、背景成分画像、背景除去後画像の平均スペクトルを示す説明図、図７（ｂ）は平均スペクトルのトレンドを示す説明図である。 周波数スペクトルにおけるピーク周波数の取り方を説明するための説明図である。 境界となる周波数の取り方を説明するための説明図である。 埋設管からの反射波について偽像判定を行った結果を説明するための説明図である。 偽像である反射波について偽像判定を行った結果を説明するための説明図である。 図１２（ａ）は双曲線型の反射波を抽出して得た画像の一例を示す説明図、図１２（ｂ）は抽出された反射波に基づいて抽出した点群データの一例を示す説明図、図１２（ｃ）は本実施形態の方法により偽造を除外した点群データの一例を示す説明図である。

本発明の一実施形態に係るコヒーレントノイズの特定方法及びこれを用いた埋設管の位置検出方法の一実施形態を、添付の図面を参照しながら説明する。

（図１のステップＳＡ－１）
本実施形態においては例えば、図３に示すような探査車１を用いる。探査車１は、地中レーダ２を搭載した車両である。地中レーダ２は、地中方向に電波を照射し、その反射波を受信することで反射波の波形を取得するものである。このような地中レーダとしては、従来から用いられているものを使用できるので、これについての詳しい説明は省略する。また、本実施形態の説明においては、埋設管３が道路の長さ方向に（つまり縦断方向に）設置されているものとする。つまり、埋設管３は一方向に沿って延長するように埋設されている。

本実施形態ではまず、埋設管３の長さ方向に沿う第１の走行経路に沿って（つまり道路に沿って）探査車１を走行させることにより、地中探査レーダ２を移動させる。これにより、埋設管３の横断方向における複数の第１の部分断面像を継続的に取得する。図４（ａ）は、道路上の走行位置の一例を示す。第１回目の走行経路として例えば、図４（ａ）に示す道路の右端を走行する。地中探査レーダ２は、移動しつつ、道路の横断面像を一定の間隔ごとに取得し続ける。図４（ｂ）に、１回目の走行により得られた断面像の一つを例示する。

ついで第１の走行経路に隣接する第２の走行経路に沿って探査車１を走行させる。このときの走行方向は第１の走行経路と逆であってもよい。例えば図４（ａ）において道路の中央を走行する。地中探査レーダ２は、前記と同様に移動しつつ、道路の横断面像を一定の間隔ごとに取得し続ける。図４（ｃ）に、２回目の走行により得られた断面像を例示する。これにより、第１の走行経路に隣接する領域における複数の第２の部分断面像を継続的に取得することができる。

ついで第２の走行経路に隣接する第３の走行経路に沿って探査車１を走行させる。このときの走行方向は第２の走行経路と逆であってもよい。例えば図４（ａ）において道路の左端を走行する。地中探査レーダ２は、前記と同様に移動しつつ、道路の横断面像を一定の間隔ごとに取得し続ける。図４（ｄ）に、３回目の走行により得られた断面像を例示する。これにより、第２の走行経路に隣接する領域における複数の第３の部分断面像を継続的に取得することができる。第１～第３の部分断面像の取得位置（道路の長さ方向における位置）は適宜な記録手段（図示せず）に記録される。

（図１のステップＳＡ－２）
ついで、本実施形態では、第１～第３の部分断面像を、埋設管３の横断方向において隣接するようにつなぎ合わせる（図４（ｅ）参照）。つまり、ほぼ同じ位置で取得された部分断面像をつなぎ合わせる。ただし埋設管３は長尺であり、横断面上の位置は通常ほぼ一定なので、厳密に同じ位置である必要はない。これにより、道路の幅全体にわたる断面像を取得できる。この処理を、道路の長さ方向において断続的に取得されたそれぞれの部分断面像において行うことにより、合成された複数の断面像を得ることができる。つまり、図４（ｅ）のような断面像を、道路の長さ方向における所定間隔ごとに得ることができる。

（図１のステップＳＡ－３）
ついで、断面像における双曲線型の反射波を抽出する。この抽出は、センブランスの算出により行うことができる。埋設管３からの反射波は双曲線形状であることが知られており、双曲線形状を抽出することで埋設管３の位置（あるいは有無）を推定できる。ここで埋設管３の深さについては、反射波の取得時間及び双曲線の形状に基づいて推定可能である。センブランスを用いた双曲線の抽出や深さの推定については、従来から知られている方法を用いることができるので、これについての詳しい説明は省略する。また、センブランス以外の類似度計算手法を用いて双曲線を抽出することも可能である。

（コヒーレントノイズ）
ここで、反射波に含まれるコヒーレントノイズについて、図５を参照しながら説明する。コヒーレントノイズは縦断方向（車両の走行方向）に現れるノイズである。仮に縦断方向に沿った断面での反射波を取得したとすると、図５（ａ）のように縞模様としてコヒーレントノイズが現れる。横断方向では、図５（ｂ）のように逆ハの字パターンとしてコヒーレントノイズが現れる。この場合、部分断面像を合成すると、図５（ｃ）のように、双曲線型の像が現れる。このコヒーレントノイズによる像は埋設管３からの反射波ではないので、この明細書では偽像と称する。この偽像をセンブランスで分離することは難しい。すなわち、この偽像を効率的に除外する方法が従来は存在しなかった。前記のステップＳＡ－３では、偽像を含めた反射波が抽出される。

（図１のステップＳＡ－４）
本実施形態では、偽像を含めた反射波を前記のように抽出した後、図２に示す手順により反射波が偽像かどうかを判定する。

（図２のステップＳＢ－１）
図６（ａ）に、ある位置における断面像（オリジナル）を示す。このオリジナル断面像の周波数スペクトルを図７（ａ）に示す。これは、ある断面像における全反射波の平均スペクトルといえる。このままの波形では扱いにくいので、移動平均をとって滑らかにしたスペクトル（トレンド）を図７（ｂ）に示す。

本実施形態では、オリジナル断面像から、背景成分を取得する。背景成分の取得は例えば以下のようにして行う。ここでオリジナル断面像は道路縦断方向に走行して取得した部分断面像をある位置において横断方向に連続するように並べ替えて作成したものであるが、縦断方向に移動平均を取って作成した断面像をある位置において横断方向に連続するように並べ替えて作成したものが背景成分の断面像となる。つまり複数の縦断方向に走行して取得した断面像それぞれの移動平均によって背景成分を得ることができる。これにより図６（ｂ）、図７（ａ）、図７（ｂ）に示す背景成分を得ることができる。

（図２のステップＳＢ－２）
ついで、オリジナルの断面像から背景成分を除去する。これにより、図６（ｃ）、図７（ａ）、図７（ｂ）に示す背景除去成分を得ることができる。

（図２のステップＳＢ－３）
ついで、背景成分の周波数スペクトルのピーク周波数と、背景除去成分の周波数スペクトルのピーク周波数との中間の周波数を境界として、断面像の周波数スペクトルにおける、中間の周波数の前後におけるパワーの大小関係に基づいて、断面像に含まれた反射波がコヒーレントノイズかどうかを判定する。この処理を以下詳しく説明する。

まず、図８に示すように、背景成分のスペクトルにおけるピーク周波数Ａと、背景除去成分のスペクトルにおけるピーク周波数Ｂとを特定する。この特定は図７（ｂ）に示す平均スペクトル（トレンド）に基づくことが好ましい。オリジナルのスペクトルは変動が激しくピークの特定が難しい場合があるためである。また、個別の反射波のスペクトルではなくて平均スペクトルを用いることにより、安定的に判定を行うことができる。

ついで、図９に示すように、背景成分のピーク周波数Ａと、背景除去成分のピーク周波数Ｂとの中間の周波数（（Ａ＋Ｂ）／２）を境界として、同じ底辺長さの範囲を設定する。ついで、この範囲における断面像の周波数スペクトルにおける、境界の周波数の前後におけるパワーを取得する。具体的にはスペクトルの面積（図９中の符号ａ及び符号ｂ）となる。次いでこの面積の大小関係を判定する。もしｂ／ａ≧１であればシグナルの可能性が高い（シグナル優勢）と判定し、ｂ／ａ＜１であれば偽像の可能性が高い（偽像優勢）と判定することができる。この判定に基づいて、断面像に含まれた反射波がコヒーレントノイズかどうかを判定することができる。なお本実施形態では、レーダから放射される電波の周波数として５０ＭＨｚ以下を含まないので、５０ＭＨｚより上のパワーを対象とする。すなわち５０ＭＨｚより上のパワーが対象となるように底辺の位置を設定する。

具体的にはこの判定は、双曲線と判定された反射波それぞれについて行う。その例を図１０に示す。例えば、ある位置において反射波としてセンブランスにより抽出された反射波について、前記した境界の周波数（（Ａ＋Ｂ）／２）を基準としてオリジナルのスペクトル（トレンド）の大小を比較する（つまり面積を比較する）。ここでこの境界の周波数は図７に示す断面図全体でのスペクトルに基づいて決められていることに注意する。

図１０の例ではｂ／ａ≧１なので埋設管３のシグナルであると判定できる。つまりこの反射波を用いて埋設管３の位置を検出できる。

一方、図１１の例において同様に算出すると、ｂ／ａ＜１なので、この反射波は偽像であると判定できる。この偽像はコヒーレントノイズに基づくと推定される。この反射波を除外することでコヒーレントノイズを除外することができる。よって、本実施形態によれば、コヒーレントノイズを含む断面像から埋設管の位置を分離して検出することができる。

（実施例）
具体的に埋設管を検出した例を図１２に示す。図１２（ａ）はセンブランス解析による反射波の自動抽出結果を示す。これに基づいて、図１２（ｂ）のように、反射波の位置を示す点群データの空間分布を取得できる。これらの点は埋設管の候補であるが偽像を含んでいる。本実施形態の方法により偽像を除去した結果を図１２（ｃ）に示す。この点群データと、埋設管３は直線状であるという仮定とから、埋設管３を抽出することができる。

本実施例では、埋設管の誤検出数（管以外を検出した数）を、コヒーレントノイズを除去しない場合に比較して約８３％削減することができた。このときの検出率（全ての管に対する検出された管の率）は、コヒーレントノイズの除去前後においてほぼ変化がなかった。

なお、前記実施形態の記載は単なる一例に過ぎず、本発明に必須の構成を示したものではない。各部の構成は、本発明の趣旨を達成できるものであれば、上記に限らない。

１ 探査車（車両）
２ 地中レーダ
３ 埋設管

Claims (3)

1. 地中探査レーダにより得られる地中の断面像に含まれるコヒーレントノイズを特定する方法であって、
   前記地中探査レーダを移動させつつ得られた複数の前記断面像が移動平均された背景成分を得るステップと、
   前記断面像から前記背景成分を除去して得られた背景除去成分を得るステップと、
   前記背景成分のパワースペクトルの最大パワーに対応するピーク周波数（Ａ）と、前記背景除去成分のパワースペクトルの最大パワーに対応するピーク周波数（Ｂ）との中間の周波数（（Ａ＋Ｂ）／２）を境界として、前記断面像のパワースペクトルにおける、前記中間の周波数の前後における同じ底辺長さでの前記パワースペクトルの面積の大小関係に基づいて、前記コヒーレントノイズを特定するステップと
   を備えることを特徴とするコヒーレントノイズ特定方法。
2. 請求項１に記載のコヒーレントノイズ特定方法を用いて行われる埋設管の位置検出方法であって、
   前記複数の断面像の取得は、
   一方向に沿って延長するように埋設された管の長さ方向に沿う第１の走行経路に沿って地中探査レーダを移動させることにより、前記管の横断方向における複数の第１の部分断面像を継続的に取得するステップと、
   前記第１の走行経路に隣接する第２の走行経路に沿って前記地中探査レーダを移動させることにより、前記第１の走行経路に隣接する領域における複数の第２の部分断面像を継続的に取得するステップと、
   前記第１の部分断面像と前記第２の部分断面像とを、前記管の横断方向において隣接するようにつなぎ合わせることにより、合成された複数の断面像を前記複数の断面像として得るステップと、
   により行われており、これにより、前記複数の断面像は、前記地中探査レーダを移動させつつ得られたものとなっており、
   さらに、前記コヒーレントノイズを特定するステップにより特定された前記コヒーレントノイズに基づいて偽像と埋設管の像とを前記断面像において分離することにより埋設管の位置を検出するステップを備える埋設管の位置検出方法。
3. 前記地中探査レーダの移動は車両により行われるものであることを特徴とする
   請求項２に記載の埋設管の位置検出方法。

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