Boden als Einflussgröße bei der Detektion von Landminen ...

Boden als Einflussgröße bei der Detektion von Landminen/301

Boden als Einflussgröße bei der Detektion von Landminen: Georadar

Jan IgelKazunori Takahashi Holger PreetzLeibniz‐Institut für Angewandte Geophysik, Hannover

Kolloquium am Institut für Ökologie der TU Berlin, 18.01.2011


Prinzip Georadar

• Ausbreitung und Reflexion elektromagnetischer Wellen

• für Minensuche: 500 MHz − 6 GHz (Wellenlänge ≈ 20 cm − 1 cm)

• Detektiert werden: Metallobjekte, Kunststoffkörper, Holz, Steine ...(alle Objekte mit unterschiedlichen (di‐)elektrischen Eigenschaften)

2

T R

Mine

RadarwelleLuft

Boden

Schichtgrenze

T R


Der Dual‐Sensor (Metalldetektor + Georadar)

• zunächst wird mit dem Metalldetektor gesucht

• bei einem Alarm wird auf den Radarsensor umgeschaltet und das Objekt genauer untersucht


Dual‐Sensor (ALIS System, Tohoku‐Universität, Japan)

• MD‐Alarm + GPR‐Alarm MineMD‐Alarm aber kein GPR‐Alarm Fehlalarm durch kleines Metallstück

• Funktioniert der MD an der Lokation nicht, bzw. ist das gesuchte Objekt metallfrei, muss mit dem GPR‐Sensor allein gesucht werden


Bodeneinfluss auf das Georadar

• Welche Bodeneigenschaften beeinflussen die Detektierbarkeit mit dem GPR?

• Wie können diese Eigenschaften untersucht werden?

• Wie kann die Detektorperformance vorhergesagt werden?

• 5 Minen

• 5 unterschiedliche Tiefen

• 3 unterschiedlicheBöden


Physikalische Einflussgrößen

Suszeptibilität κ• Mineralogie

• Lagerungsdichte ...

Leitfähigkeit σ• Wassergehalt

• Textur

• Salinität

• KAK ...

Dielektrizitätszahl ε• Wassergehalt

• Lagerungsdichte

• Mineralogie

• Textur ...

Metalldetektor(elektromagnetische Induktion, kHz)

Georadar(Wellenausbreitung, MHz−GHz)

Dämpfung der Wellen Wellengeschwindigkeit+

Kontrast Mine‐Boden


Elektrische Eigenschaften von Böden

3 Leitfähigkeitsmechanismen:

• elektronische Leitfähigkeit der Bodenmatrix

• elektrolytische Leitfähigkeit des Porenfluids

• Oberflächenleitfähigkeit der elektrischen Doppelschicht

• Mischgesetze, z.B. Archie für sandige Böden


Dielektrische Eigenschaften von Böden

Mischgesetze• volumenabhängig: Dobson, CRIM . . .

• strukturabhängig: DeLoor, Maxwell‐Garnet . . .

• empirisch: Topp oder standortspezifisch

free waterεr ≈ 80

bound waterεr « 80

airεr = 1

soil matrix4 ≤ εr ≤ 9

• ε des Bodens hängt überwiegend vom Wassergehalt ab


Heterogenität des Bodens

• Bodenheterogenität hat großen Einfluss auf die Landminendetektion mit dem Georadar.

• Wie können diese Effekte quantifiziert und systematisch untersucht werden?

Landmine in homogenem Boden Landmine in heterogenem Boden

Foto: TU Berlin


Statistische Simulationen

Vorgehensweise• Bestimmung der

Bodeneigenschaften in situ(geophysikalische Messungen)

• Geostatistische Analyse• Generierung zufallsverteilter

Medien• Numerische Simulation der

elektromagnetischen Wellenausbreitung

Ziel• Realistische Simulation der

Detektor Performance• Bestimmung der Unsicherheit

der Landminensuche durch „geologischen Noise“


Elektrische Leitfähigkeitsverteilung in situ

I U1 U2 U3 Ui

IUK

ss ==

σρ

1

Messaufstellung Messprinzip


Elektrische Leitfähigkeitsverteilung in situ

Messaufstellung Inversionsergebnis


Dielektrizitätszahl εr, räumliche Verteilung in situ

air

soil

T RT R

soil

groundwave

R

Δx, Δt

Bodenwelle Reflexionskoeffizient

r

rRεε

+

−≈

11

txv

cvr

ΔΔ

=

=ε0


ε‐Verteilung auf Sandböden (Grünland)

Statistische Analyse

• Normalverteilungεr = 5 ± 1

• Korrelationslängenamax = 1,5 m; amin = 0,3 m

Bodenwelle Reflexionskoeffizient


ε‐Verteilung auf Sandböden (Grünland)

Standort 1 Standort 2

anisotropdurch landwirtschaftliche Nutzung verursacht (Grünland ehemals als Acker genutzt)

isotropnatürliche Variabilität, die letzten 50 a nicht als Acker genutzt


FD‐Simulation von Radardaten

Modell: εr heterogen, σ = const FD‐Simulation


FD‐Simulation von Radardaten

Modell: σ heterogen, εr = const FD‐Simulation

• Dielektrizitätszahl εr hat größeren Einfluss auf Minensuche mit dem Georadar als die elektrische Leitfähigkeit σ.


Versuchsfläche am LIAG

Versuchsaufbau:• Sandboden mit Grasbewuchs• 40 Minen in unterschiedlichen

Tiefen auf 10 m Länge• Scanner zur genauen

Positionierung der Antenne und für hohe Reproduzierbarkeit

Ziel:• Bodeneinflusses auf die

Minensuche mit dem GPR• Einfluss der Jahreszeiten• Einfluss der Vegetation• Bewässerungsexperimente


Beregnungsversuch: Ergebnisse

• sandiger Boden mit Gras

• Landmine in 10 cm Tiefe

• Bewässerung bis zur Sättigung

• GPR Profil alle 2 min

→Minensignal ändert sich

→ „Geologischer Noise“ändert sich


Beregnungsversuch: Simulation des „geologischen Noise“

• Extrahieren des Noise in den GPR‐Daten

• statistische Analyse‐ Variabilität‐ Korrelationslänge

• Modellannahme‐ dielektrische Kugel‐ Theorie Miestreuung

→ Gute Übereinstimmung modellierter Noise und Felddaten

→ Abweichung am Anfang des Experiments (hohe Dynamik)

extract clutter landmine


ITEP Dual‐Sensor Test, Oberjettenberg 2009

3 unterschiedliche Böden:‐ Laterit‐ Sand mit Magnetit‐ Humus

vergrabene Ziele:‐ Landminen (ca. 400): Gyata‐64, PPM‐2, ERA Calibration Target‐ Clutter: Projektile, Patronen, Drahtstücke …‐ Tiefe der Objekte: 2‐15 cm

Detektoren:‐Metalldetektoren (6) ‐ Dual‐Sensoren (2) ‐ Stand‐alone Radar‐Sensor (1)

Operatoren: ca. 10 mit unterschiedlichem Trainingsstand

© BWB

© BWB© BWB© BWB


Bodenuntersuchungen während des ITEP‐Tests

• Begleitend zu dem Test wurden vom LIAG geophysikalische und bodenkundliche Untersuchungen durchgeführt

Laterite: toniger Lehm, tertiärer Laterit, Vogelsberg

Sand/Magnetite: künstliches Substrat, Sand – Magnetit – Gemisch

Humus 3.2 – Lehm mit hohem Humus‐ und Steinanteil, Alpen

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

% Silt

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

% Clay

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

% S

and

2.3 Sand/Magnetite

1.3 Laterite

3.1 Humus3.3 Humus

© BWB© BWB© BWB

Lane 1 Lane 2 Lane 3


Magnetische Suszeptibilität

23

Laterite(Lane 1)

Sand/Magnetite(Lane 2)

Humus(Lane 3.2)

Absolute value Very high Very high Very low

Frequency dependence

High (6 %) Very low (0.1 %) Very low (1 %)

Spatial variation Small (8.4 %) Small (7.4 %) Large (38.9 %)

Measured @ 958 Hz

LateriteVery high

Frequency dependent

Sand/MagnetiteVery highNo frequency dependent

HumusVery low

LateriteSmall variation

Sand/MagnetiteSmall variation

HumusLarge variation

Frequenzabhängigkeit Räumliche Variabilität


Elektrische Leitfähigkeit

24

LateriteSand/Magnetite Humus 3.2

σ[mS/m]

Laterite

Sand/Magnetite

Humus

Humus withhigh stone content

Frequenzabhängigkeit Räumliche Variabilität

• Leitfähigkeit der untersuchten Böden ist gering, kein nennenswerter Einfluss zu erwarten


Dielektrizitätkoeffizient

25

Laterite(Lane 1)

Magnetite(Lane 2)

Humus(Lane 3)

Mean High (14.9) Low (4.8) High (20.1)

Correlation length 1.35 m ‐ 0.63 m

Variation Large (18 %) Very small (4 %) Large (19 %)

LateriteLarge variation

MagnetiteVery small variation

HumusLarge variation

Räumliche Variabilität


Prognose des Bodeneinflusses

26

Laterite(Lane 1.1‐1.4)

Sand/Magnetite(Lane 2.1‐2.4)

Humus with high stone content(Lane 3.2‐3.4)

κκ(ω)σσ(r)ε, θε(r)

Very highVery high

LowSmallHighLarge

Very highVery lowVery LowVery small

LowVery small

Very lowVery smallModerateModerate

HighVery large

MD Very severe Moderate Neutral

GPR Moderate severe Neutral Very severe

κ : Magnetic susceptibilityκ(ω) : Frequency dependence of magnetic susceptibilityσ : Electric conductivity

ε, θ : Permittivity (dielectric constant), water contentε(r) : Spatial variation of permittivity


Performance Metalldetektor




MD Neutral Moderate Very severe

Humus Sand/Magnetite Laterite

Prob

ability

of detectio

n

0

0.5

1

Falsealarm

rate /m²

0

1

2

Prognose

Ergebnis


Performance Georadar




GPR Neutral Moderate severe Very severe

Sand/Magnetite

Laterite

Humus

Prognose

Ergebnis


Verbesserung Dual Sensor vs. Metalldetektor

• FAR reduction: wieviele Fehlalarme des MD werden durch GPR reduziert

• POD loss: wieviele Minen werden fälschlicherweise durch GPR als Fehlalarm klassifiziert

Detektor Performance kann durch geophysikalische Bodenuntersuchungen zumindest qualitativ erklärt und prognostiziert werden

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