Ongoing and extensive urbanisation, which is frequently accompanied with careless construction works, may threaten important archaeological structures that are still buried in the urban areas. Ground Penetrating Radar (GPR) and Electrical Resistivity Tomography (ERT) methods are most promising alternatives for resolving buried archaeological structures in urban territories. In this work, three case studies are presented, each of which involves an integrated geophysical survey employing the surface three-dimensional (3D) ERT and GPR techniques, in order to archaeologically characterise the investigated areas. The test field sites are located at the historical centres of two of the most populated cities of the island of Crete, in Greece. The ERT and GPR data were collected along a dense network of parallel profiles. The subsurface resistivity structure was reconstructed by processing the apparent resistivity data with a 3D inversion algorithm. The GPR sections were processed with a systematic way, applying specific filters to the data in order to enhance their information content. Finally, horizontal depth slices representing the 3D variation of the physical properties were created. The GPR and ERT images significantly contributed in reconstructing the complex subsurface properties in these urban areas. Strong GPR reflections and highresistivity anomalies were correlated with possible archaeological structures. Subsequent excavations in specific places at both sites verified the geophysical results. The specific case studies demonstrated the applicability of ERT and GPR techniques during the design and construction stages of urban infrastructure works, indicating areas of archaeological significance and guiding archaeological excavations before construction work.
In field surveys using the dipole-dipole electrical resistivity method, we often encounter negative apparent resistivity. The term 'negative apparent resistivity' refers to apparent resistivity values with the opposite sign to surrounding data in a pseudosection. Because these negative apparent resistivity values have been regarded as measurement errors, we have discarded the negative apparent resistivity data. Some people have even used negative apparent resistivity data in an inversion process, by taking absolute values of the data. Our field experiments lead us to believe that the main cause for negative apparent resistivity is neither measurement errors nor the influence of self potentials. Furthermore, we also believe that it is not caused by the effects of induced polarization. One possible cause for negative apparent resistivity is the subsurface geological structure. In this study, we provide some numerical examples showing that negative apparent resistivity can arise from geological structures. In numerical examples, we simulate field data using a 3D numerical modelling algorithm, and then extract 2D sections. Our numerical experiments demonstrate that the negative apparent resistivity can be caused by geological structures modelled by U-shaped and crescent-shaped conductive models. Negative apparent resistivity usually occurs when potentials increase with distance from the current electrodes. By plotting the voltage-electrode position curves, we could confirm that when the voltage curves intersect each other, negative apparent resistivity appears. These numerical examples suggest that when we observe negative apparent resistivity in field surveys, we should consider the possibility that the negative apparent resistivity has been caused by geological structure.
The land surface parameters should be determined with sufficient accuracy, because these play an important role in climate change near the ground. As the surface reflectance presents strong anisotropy, off-nadir viewing results a strong dependency of observations on the Sun - target - sensor geometry. They contribute to the random noise which is produced by surface angular effects. The principal objective of the study is to provide a database of accurate surface reflectance eliminated the angular effects from MODIS 250m reflective channel data over Korea. The MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor has provided visible and near infrared channel reflectance at 250m resolution on a daily basis. The successive analytic processing steps were firstly performed on a per-pixel basis to remove cloudy pixels. And for the geometric distortion, the correction process were performed by the nearest neighbor resampling using 2nd-order polynomial obtained from the geolocation information of MODIS Data set. In order to correct the surface anisotropy effects, this paper attempted the semiempirical kernel-driven Bi- directional Reflectance Distribution Function(BRDF) model. The algorithm yields an inversion of the kernel-driven model to the angular components, such as viewing zenith angle, solar zenith angle, viewing azimuth angle, solar azimuth angle from reflectance observed by satellite. First we consider sets of the model observations comprised with a 31-day period to perform the BRDF model. In the next step, Nadir view reflectance normalization is carried out through the modification of the angular components, separated by BRDF model for each spectral band and each pixel. Modeled reflectance values show a good agreement with measured reflectance values and their RMSE(Root Mean Square Error) was totally about 0.01(maximum=0.03). Finally, we provide a normalized surface reflectance database consisted of 36 images for 2001 over Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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