Abstract Countless subsurface voids in urban areas of cities threaten people’s lives and property. A workflow for automatically identifying subsurface voids from ground penetrating radar (GPR) data was developed in this study. The workflow consists of 3 stages: locating voids automatically from C-scans, then verifying voids from corresponding B-scans, and finally making judgements based upon the previous 2 sets of results. This study adopted 2 (Lai et al., 2016) approaches: approach 1 quantified the GPR response of air voids using forward modelling, while approach 2 used workflow prototyping and validation with inverse modelling. Forward simulations indicated that different ratios of void size to GPR signal footprint could result in a variety of patterns in B-scans: they can be hyperbolas, cross patterns, bowl shaped patterns and reverberations. With a database of void patterns of both C-scans and B-scans established, in approach 2 the workflow uses a pyramid pattern recognition method – with pixel value or gradient being used for feature identification – to search automatically for air-filled void responses in GPR data. The workflow was tested using 2 laboratory and field experiments and the results were promising. The constraint values proposed by the 2 experiments were validated with another site experiment. Given the huge workload involved in city-scale subsurface health inspections, a standardized workflow can help improve efficiency and effectiveness of subsurface void identification.

中文翻译：

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浅层地下气隙的探地雷达模式识别

摘要 城市城区无数的地下空隙威胁着人们的生命财产。本研究开发了一种从探地雷达 (GPR) 数据自动识别地下空隙的工作流程。工作流程包括3个阶段：从C-scans自动定位空洞，然后从相应的B-scans验证空洞，最后根据前2组结果做出判断。本研究采用 2（Lai 等人，2016 年）方法：方法 1 使用正向建模量化气隙的 GPR 响应，而方法 2 使用工作流原型设计和逆向建模验证。正向模拟表明，空隙大小与 GPR 信号足迹的不同比率可能会导致 B 扫描中的各种模式：它们可以是双曲线、交叉模式、碗形模式和混响。建立了 C 扫描和 B 扫描的空隙模式数据库后，在方法 2 中，工作流程使用金字塔模式识别方法——使用像素值或梯度进行特征识别——自动搜索中的空气填充空隙响应探地雷达数据。该工作流程使用 2 个实验室和现场实验进行了测试，结果很有希望。2 次实验提出的约束值通过另一个现场实验进行了验证。鉴于城市规模的地下健康检查涉及巨大的工作量，标准化的工作流程有助于提高地下空隙识别的效率和有效性。在方法 2 中，工作流使用金字塔模式识别方法（使用像素值或梯度进行特征识别）来自动搜索 GPR 数据中的充气空隙响应。该工作流程使用 2 个实验室和现场实验进行了测试，结果很有希望。2 次实验提出的约束值通过另一个现场实验进行了验证。鉴于城市规模的地下健康检查涉及巨大的工作量，标准化的工作流程有助于提高地下空隙识别的效率和有效性。在方法 2 中，工作流使用金字塔模式识别方法（使用像素值或梯度进行特征识别）来自动搜索 GPR 数据中的充气空隙响应。该工作流程使用 2 个实验室和现场实验进行了测试，结果很有希望。2 次实验提出的约束值通过另一个现场实验进行了验证。鉴于城市规模的地下健康检查涉及巨大的工作量，标准化的工作流程有助于提高地下空隙识别的效率和有效性。