GNGTS 2016 - Atti del 35° Convegno Nazionale

GNGTS 2016 S essione 3.3 617 alla approvazione di un progetto comunale per la realizzazione, in questa area, di un grande complesso che prevedeva sia strutture in elevato che un parcheggio sotterraneo, è stato eseguito un primo scavo che aveva messo in luce numerosi muri di fondazione ed altre strutture del convento. E’ stato quindi richiesto un rilievo GPR per individuare l’estensione di tali rovine al di sotto del parcheggio. Il rilievo radar è stato eseguito con un SIR-3000 utilizzando una antenna da 400MHz montata su carrello in modo da velocizzare l’acquisizione dati. L’area di indagine è stata suddivisa in sub-aree (A, B,……H) in Fig. 1 che circondavano lo scavo centrale. In ciascuna sub-area sono stati eseguiti profili paralleli con spaziatura 1 m. Dopo avere eseguito profili di prova in diverse zone per calibrare al meglio lo strumento, il rilievo è stato eseguito adoperando i seguenti parametri di acquisizione: fondo scala 60 ns, numero di campioni per traccia 512 (16 bit), distanza tra i markers 1m. I dati sono stati elaborati usando Reflex v5.5. Tutte le sezioni radar sono state sottoposte alle seguenti elaborazioni: correzione per il time-zero, background removal, stack su 5 tracce per ottenere una spaziatura di circa 6 cm tra di esse, Kirchhoff migration con una velocità di 0.07m/ns stimata dalle iperboli di diffrazione presenti sulle sezioni radar. L’identificazione delle anomalie dovute ai muri di fondazione non è stata agevole in quanto i materiali dei muri distrutti nella demolizione, sono stati adoperati come materiale di riempimento ( Fig. 1) e spesso provocavano anomalie caotiche che mascheravano quelle dei muri. Utilizzando le sezioni radar migrate sono state realizzate time-slices ogni 5 ns nel range (0- 40) ns per tutte le sub-aree. In Fig. 2a è rappresentata la time-slices tra 15 e 20 ns relativa alla sub-area D in Fig. 1. In essa le anomalie dovute ai muri sono evidenti tra 0-10 m in Y con una inclinazione di circa 45 ° rispettagli assi della immagine, la parte in basso a destra mostra alcune anomalie di grande intensità e non vi è evidenza di muri. Abbiamo provato ad applicare la SVD alle time- slices realizzando dei filtri che potessero migliorare la qualità dell’immagine. La tecnica SVD è utilizzata con successo nella elaborazioni di immagini (Riaz e Ghafoor, 2012; Verdonk et al., 2013). Fig. 2 – Time-slice tra 15ns e 20 ns relativa alla sub-area D in Fig. 1: a) ottenuta dalle sezioni migrate; b) ottenuta dalla applicazione della SVD alla immagine a). L’immagine radar è rappresentata da una matrice X di dimensioni (M x N). La SVD permette di decomporre X (supponiamo per semplicità che M<N e che il rango di X sia M) in matrici ortogonali: dove: S è una matrice diagonale di dimensioni (M x N) con M valori singolari non nulli di X S = diag ( σ 1 , σ 2 , σ 3 ... σ M ) con σ 1 , σ 2 , σ 3 ... σ M >0 U matrice unitaria ( UU T = U T U = I ) di dimensioni (M x M) di autovettori di XX T , V matrice unitaria ( VV T = V T V = I ) di dimensioni (N x N) di autovettori di X T X , X j matrici (M x N) chiamate autoimmagini.