Development of a Discrete Algorithm for Interpreting Ground-Penetrating Radar Data in Vertically Heterogeneous Media

Applied Sciences, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/app15137036
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study presents the development of a discrete algorithm for interpreting ground-penetrating radar (GPR) data in vertically inhomogeneous media for the diagnostics of road structures. Experimental data were obtained using an OKO-2 GPR system, followed by primary radargram processing using the CartScan software. This included noise and interference filtering, as well as the initial estimation of the dielectric permittivity of detected layers. The resulting dataset was used to validate numerical algorithms for solving the forward and inverse problems of geolectrics. The proposed approach is based on minimizing a quadratic misfit functional between the calculated and observed values of the horizontal component of the electromagnetic field. The gradient of the functional required for optimization is obtained via the numerical solution of an adjoint problem. A discrete version of this problem was developed, which satisfies the properties of conservativeness and uniformity according to finite difference theory. The inverse problem reconstruction of dielectric permittivity is considered a non-destructive method for radargram interpretation. Assuming a piecewise-continuous medium structure eliminates the need for computing gradients at material interfaces. The proposed methodology enhances the accuracy and reliability of pavement condition assessment and holds practical value for road infrastructure monitoring.