Application of Image Processing Techniques to GPR Data for the Reliability Improvement in Subsurface Void Analysis

지표레이더(GPR) 탐사자료를 이용한 지하공동 분석 시 신뢰도 향상을 위한 영상처리기법의 활용

  • Kim, Bona (Department of Earth Resources and Environmental Engineering, Hanyang University) ;
  • Seol, Soon Jee (Department of Earth Resources and Environmental Engineering, Hanyang University) ;
  • Byun, Joongmoo (Department of Earth Resources and Environmental Engineering, Hanyang University)
  • 김보나 (한양대학교 자원환경공학과) ;
  • 설순지 (한양대학교 자원환경공학과) ;
  • 변중무 (한양대학교 자원환경공학과)
  • Received : 2017.02.09
  • Accepted : 2017.03.15
  • Published : 2017.05.31


Recently, ground-penetrating radar (GPR) surveys have been actively carried out for precise subsurface void investigation because of the rapid increase of subsidence in urban areas. However, since the interpretation of GPR data was conducted based on the interpreter's subjective decision after applying only the basic data processing, it can result in reliability problems. In this research, to solve these problems, we analyzed the difference between the events generated from subsurface voids and those of strong diffraction sources such as the buried pipeline by applying the edge detection technique, which is one of image processing technologies. For the analysis, we applied the image processing technology to the GRP field data containing events generated from the cavity or buried pipeline. As a result, the main events by the subsurface void or diffraction source were effectively separated using the edge detection technique. In addition, since subsurface voids associated with the subsidence has a relatively wide scale, it is recorded as a gentle slope event unlike the event caused by the strong diffraction source recorded with a sharp slope. Therefore, the directional analysis of amplitude variation in the image enabled us to effectively separate the events by the subsurface void from those by the diffraction source. Interpretation based on these kinds of objective analysis can improve the reliability. Moreover, if suggested techniques are verified to various GPR field data sets, these approaches can contribute to semiautomatic interpretation of large amount of GPR data.

최근 도심 내 지반침하 사고가 증가하면서 지하공동 분포의 정밀한 조사를 위하여 지표레이다 탐사가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 지표레이다 탐사 자료의 일반적인 해석은 기초적인 자료처리만 적용된 후, 주관적인 분석이 수행되기 때문에 해석 결과의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 이 연구에서는 영상처리 분야 기술 중에 하나인 모서리 탐지 기법을 지표레이다 탐사 자료의 공동 및 파이프와 같은 강력한 회절원에 의한 이벤트에 적용시켜 그 특성을 분석하였다. 분석을 위하여 공동 또는 매설관로 등에 대해 얻어진 지표레이다 탐사 현장자료에 영상처리 기술을 적용하였다. 그 결과, 모서리 탐지 기법을 이용하여 공동 또는 매설관로 등의 회절원에 의한 주요 이벤트들이 효과적으로 분리되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 급격한 경사를 가지며 기록되는 강력한 회절원에 의한 이벤트와 달리 지반침하를 일으키는 공동은 비교적 넓은 규모를 가지고 있어 완만한 경사 이벤트로 기록되기 때문에 진폭변화에 따른 방향성 분석을 통해 회절원에 의한 이벤트들과 효과적으로 분리할 수 있었다. 효과적으로 분리된 결과들을 바탕으로 해석을 수행하게 되면 지하공동 분석 시 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것이라고 생각한다. 향후, 이러한 기법들이 많은 현장자료에 대해 검증을 거친다면 방대한 양의 지표레이다 탐사 자료 해석의 반자동화에도 기여할 수 있을 것이라고 기대된다.



Supported by : 한국에너지기술평가원(KETEP)


  1. Cassidy, N. J., Eddies, R., and Dods, S., 2011, Void detection beneath reinforced concrete sections: The practical application of ground penetrating radar and ultrasonic techniques, Journal of Applied Geophysics, 74, 263-276.
  2. Chen, J., 2009, The comparison and Application of Corner Detection Algorithms, Journal of Multimedia, 4, 435-441.
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  4. Derpanis, K. G., 2004, The Harris Corner Detector, Technical Report, York University, (January 23, 2017 Accessed).
  5. GSSI (Geophysical Survey Systems, Inc.), 23, 2017 Accessed).
  6. Harris, C., and Stephens, M., 1988, A combined corner and edge detector, Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference, 147-151.
  7. Kang, Y. V., and Hsu, H., 2013, Application of Ground Penetrating Radar to Identify Shallow Cavities in a Coastal Dyke, Journal of Applied Science and Engineering, 16, 23-28.