Gemeinsame Inversion geophysikalischer Datensätze: Strukturelle Verknüpfung mittels fuzzy c-means Clusteranalyse
Final Report Abstract
Bei der geophysikalischen Erkundung des oberflächennahen Untergrundes werden in der Regel Datensätze mit verschiedenen geophysikalischen Verfahren über dem gleichen Untergrundbereich gesammelt. Um die Qualität und Zuverlässigkeit bei der Auswertung der Daten und bei deren anschließender Interpretation zu verbessern, ist es erforderlich, die gesammelten Informationen und erhaltenen Modelle möglichst quantitativ zu integrieren. Die effizienteste Möglichkeit, den Informationsgehalt der einzelnen Datensätze quantitativ in einem geophysikalischen Multiparametermodell zusammenzufassen, besteht in der Integration der gesammelten Datensätze während des Prozesses der Modellgenerierung durch gemeinsame Inversion aller Datensätze. Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens haben wir einen auf fuzzy c-means Clusteranalyse und konventionellen regularisierten Inversionsalgorithmen basierenden Ansatz zur gemeinsamen Inversion bohrlochtomographischer Datensätze systematisch evaluiert und weiterentwickelt. Wir konnten zeigen, dass der entwickelte gemeinsame Inversionsansatz auf unterschiedliche Fragestellungen, wie z.B. Hohlraumerkundung oder die Untersuchung oberflächennaher sedimentärer Ablagerungen erfolgreich angewendet werden kann. Die in diesem Projekt erfolgten methodischen Entwicklungen im Bereich der partitionierenden Clusteranalyse erweiterten die Anwendbarkeit der gemeinsamen Inversionsmethodik auf Datensätze, die lediglich partiell den gleichen Untersuchungsbereich beproben. Darüber hinaus können eventuell bekannte räumliche Variationen in der Modellzuverlässigkeit bzw. der Aussagekraft der zugrundeliegenden Datensätze nun bei der gemeinsamen Inversion berücksichtigt werden. Anwendungen des Ansatzes auf die gemeinsame Inversion von Datensätzen, die von der Erdoberfläche aus gemessen wurden, waren bisher nicht erfolgreich. Einige der Probleme konnten durch Verwendung geeigneterer partitionierender Clusteralgorithmen gelöst werden, jedoch bleiben Probleme bestehen, die bisher keine erfolgreiche gemeinsame Inversion oberflächenbasierter Datensätze unter Verwendung partitionierender Clusteralgorithmen und regularisierter Inversionsalgorithmen garantieren.
Publications
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Paasche, H., Tronicke, J., Dietrich, P.
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Paasche, H., Tronicke, J., Dietrich, P.
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Paasche, H., Eberle, D.
- (2010). Zonal cooperative inversion of crosshole P-wave, S-wave, and georadar traveltime data sets. Journal of Applied Geophysics, 72, 254-262
Linder, S., Paasche, H., Tronicke, J., Niederleithinger, E., Vienken, T.
- (2010). Zonal cooperative inversion of data sets with partially co-located model areas. 16th European Conference on Environmental and Engineering Geophysics, Zurich, Switzerland (5 pages)
Paasche, H., Tronicke, J., Dietrich, P.
