論文の概要: Soil analysis with machine-learning-based processing of stepped-frequency GPR field measurements: Preliminary study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15961v2
• Date: Fri, 23 May 2025 12:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.377157
• Title: Soil analysis with machine-learning-based processing of stepped-frequency GPR field measurements: Preliminary study
• Title（参考訳）: ステップ周波数GPRフィールド計測の機械学習による土壌解析:予備的検討
• Authors: Chunlei Xu, Michael Pregesbauer, Naga Sravani Chilukuri, Daniel Windhager, Mahsa Yousefi, Pedro Julian, Lothar Ratschbacher,
• Abstract要約: 土壌浸透レーダ(GPR)は農業や園芸に関連する土壌パラメータを抽出する手段として広く研究されている。 トラクタ搭載エアカップリング型SFCW GPR機器を用いて広範囲にわたるフィールドサーベイを行う。 共記録電磁誘導(EMI)計で測定した電気伝導率(ECaR)を予測することにより,GPR計器の能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ground Penetrating Radar (GPR) has been widely studied as a tool for extracting soil parameters relevant to agriculture and horticulture. When combined with Machine Learning (ML) methods, air-coupled Stepped Frequency Continuous Wave Ground Penetrating Radar (SFCW GPR) measurements could offer a cost-effective way to obtain depth-resolved soil data. As a first step of our study in this direction, we conducted an extensive field survey using a tractor-mounted air-coupled SFCW GPR instrument. Leveraging ML-based data processing, we evaluate the GPR instrument's ability by predicting the apparent electrical conductivity (ECaR) measured by a co-recorded Electromagnetic Induction (EMI) instrument. The large-scale field measurement campaign with 3472 co-registered and geo-located GPR and EMI data samples distributed over approximately 6600 square meters was performed on a golf course. This terrain offers high surface homogeneity but also presents the challenge of subtle soil parameter variations. Based on the results, we discuss challenges in this multi-sensor regression setting and propose the use of the nugget-to-sill ratio as a performance metric for evaluating ML models in agricultural field survey applications.
• Abstract（参考訳）: 土壌浸透レーダ(GPR)は農業や園芸に関連する土壌パラメータを抽出する手段として広く研究されている。 機械学習(ML)法と組み合わせることで、空気結合型ステップ周波数連続波透過レーダ(SFCW GPR)測定は、深度分解土壌データを得るための費用対効果が期待できる。 本研究の第一段階として, トラクタ搭載エアカップリング型SFCW GPR機器を用いた広範囲なフィールド調査を行った。 MLに基づくデータ処理を活用し, 共記録電磁誘導(EMI)計によって測定された電気伝導率(ECaR)を予測することにより, GPR機器の能力を評価する。 ゴルフコースで約6600平方メートルに分散したGPRデータとEMIデータを組み合わせた3472の大規模フィールド計測キャンペーンを行った。 この地形は表面の均一性が高いが、微妙な土壌パラメータ変動の課題も示している。 この結果に基づいて, このマルチセンサ回帰設定における課題について考察し, 農業分野におけるMLモデル評価のための性能指標としてnugget-to-sill比(nugget-to-sill ratio)を提案する。

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