Material type and soil moisture determination based on radar response

Abstract

Ground Penetrating Radar, GPR, is a widely used tool for probing the sub-surface in such applications as pavement monitoring, humanitarian de-mining, and exploratory geophysics, among others. Its advantage lies in that it provides information about the composition of the sub-surface in a fast, non-invasive fashion. The work presented herein relies on the application of GPR to the problems of material type, e.g., soil types, and soil moisture determination. The task is attacked from a systems perspective to obtain a signature for each material at different moisture levels. This signature has discriminatory characteristics that are exploited with the use of a Neural Network, NN, which is able to distinguish between different materials and moisture levels with reasonable accuracy.

Ground Penetrating Radar, GPR, se ha convertido en una herramiena muy utilizada para investigar la estructura del sub-suelo. Aplicaciones comunes son monitoreo de pavimentos, detectar minas que permanecen escondidas bajo tierra desde la segunda guerra mundial, en el campo de la geofísica, etc. La ventaja del GPR es su naturaleza para caracterizar la estructura del sub-suelo de una manera rapida y no-invasiva. El trabajo aquí presentado, se basa en la aplicación del GPR en los problemas de identificación del tipo de suelo, y determinación de su contenido de humedad. El problema es atacado desde una perspectiva de sistemas, donde el objetivo es encontrar una caracteristica distinctiva del tipo de suelo, y su contenido de humedad. Esta característica es usada en un sistema basado en una red neural, la cual logra la discriminación deseada con una precisión razonable.