Confronto tra time slices

In questo paragrafo verrà mostrata la scelta dei parametri relativi al processo di gridding e un confronto tra time slices ottenute tramite il processamento di base e quello avanzato.

Nella Tabella 7.1 vengono invece riassunti i valori dei parametri utilizzati per la costruzione delle time slices finali realizzate per le due aree indagate con lo Stream X.

Prima però di analizzare la scelta effettuata per i parametri di gridding si descrive un’altra o- perazione che è stata applicata nella fase di slicing, ritenuta necessaria per i dati acquisiti per questo lavoro; tale operazione è nota come 0-Mean Line.

Parametri Valori

Unit/marker 1 ( = 0.06 m)

Resampled scans/marker 1

Cuts/marker 16

Cut parameter Absolute Amplitude

Numero di slices 25

Sovrapposizione 20%

Metodo di interpolazione IDW

Grid cell size 6x6 cm

X, Y-search radius 15 cm

Smoothing factor a 2

Tabella 7.1: Valori dei parametri utilizzati per la costruzione delle time slices.

L’operazione 0-Mean Line permette di attenuare un rumore, lo stripping noise, legato all’utilizzo di strumenti multicanale; essa consiste nel compiere, per ogni time slice, una nor- malizzazione dei valori posti in corrispondenza dei cut attraverso la sottrazione del valor me- dio calcolato all’interno di ciascuna slice. In Figura 7.8 viene mostrato il confronto tra una time slice su cui non viene applicata (Figura 7.8.a) e la stessa su cui invece è eseguita (Figura 7.8.b).

Figura 7.8: Operazione 0-Mean Line. a) 0-Mean Line non applicata; sulla time slice è evidente la presenza dello stripping noise (con le frecce blu vengono indicate alcune “strisciate”). b) 0-Mean Line applicata; le strisciate indicate in a) sono ora meno evidenti (vedi frecce blu).

La time slice di Figura 7.8.a presenta delle “strisciate” in corrispondenza di ogni passaggio dello Stream X (alcune delle quali indicate in figura con delle frecce blu). Questo tipo di ru- more, dopo l’esecuzione dello 0-Mean Line, è stato eliminato oppure attenuato (frecce blu in Figura 7.8.b). Si noti anche l’effetto della normalizzazione dei valori di ampiezza che fornisce in uscita una time slice meglio bilanciata in ampiezza.

Come detto in precedenza, terminata l’operazione di slicing si passa alla creazione del grid con la scelta delle dimensioni della cella e dei raggi di ricerca.

In Figura 7.9 viene mostrata la stessa time slice ottenuta impostando celle del grid di diversa dimensione (6x6 cm in Figura 7.9.a, 12x12 cm in Figura 7.9.b e 25x25 cm in Figura 7.9.c ). I raggi utilizzati per la ricerca, di tipo circolare, sono uguali al raggio minimo di ricerca (arro- tondato all’intero successivo).

Figura 7.9: Confronto di una time slice creata con celle di diversa dimensione.

Dal confronto si nota come la scelta di celle di dimensioni uguale alla distanza tra i cut (Figura 7.9.a) fornisce un’immagine con una buona risoluzione, che mostra in dettaglio le ri- flessioni associate a possibili target di interesse, e un adeguato bilanciamento tra il background e le aree fortemente riflettenti. L’utilizzo di celle con dimensioni maggiori rispet- to alla distanza tra i cut, invece, genera immagini con una minore risoluzione (la risoluzione varia in modo inversamente proporzionale alle dimensioni della cella) e sgranate (Figura 7.9.b e in modo particolare Figura 7.9.c).

In Figura 7.10 viene mostrata la stessa time slice ottenuta effettuando una ricerca circolare con raggi leggermente diversi e pari a 0.1 m (Figura 7.10.a) e 0.15 m (Figura 7.10.b).

Con un raggio di poco superiore si ha un leggerissimo grado di omogeneità maggiore che permette di eliminare “l’effetto strisciata” restante; naturalmente l’utilizzo di tale raggio con- tinua a mettere in evidenza le riflessioni di interesse.

Figura 7.10: Confronto tra time slices con raggi di ricerca leggermente diversi: 0.1m in a e 0.15 m in b. Le frecce blu indicano la presenza (a) e l’eliminazione (b) dello stripping noise.

Se aumentiamo la dimensione del raggio della ricerca circolare, ad esempio 50 cm (Figura 7.11.a) e 1 m (Figura 7.11.b), otteniamo delle time slices più smooth (omogenee): infatti, au- mentando il raggio, nell’area di ricerca ricadranno più cut su cui fare la media pesata; inoltre, come è possibile vedere in Figura 7.11, le zone in cui non sono stati acquisiti i dati (aree nere presenti all’interno delle time slices di Figura 7.10) risultano invece quasi del tutto riempite (Figura 7.11.a) o totalmente riempite (Figura 7.11.b). Un maggior grado di omogeneità impli- ca anche una minore risoluzione dell’immagine.

Figura 7.11: Time slices con raggi di ricerca pari a: 0.50 m in a e 1 m in b. Si noti l’effetto di smoothing dovuto all’aumento del raggio di ricerca.

Segue ora un confronto tra time slices, a profondità diverse, ottenute con il processamento di base (Figura 7.12) e con quello avanzato (Figura 7.13). Le time slices ottenute da un processing di base sono più omogenee; infatti, le ampiezze delle aree riflettenti e del background risultano abbastanza bilanciate da un punto di vista energetico rispetto a quelle delle time slices ottenute con il processamento più avanzato, dove il filtro boxcar permette di attenuare il rumore di fondo e di mettere in maggior risalto le riflessioni di maggiore ampiez- za e con una certa coerenza spaziale. L’effetto della deconvoluzione cepstrum può essere ap- prezzato osservando, ad esempio, la riflessione di grande ampiezza all’interno del cerchio blu in entrambe le figure. Mentre in Figura 12 tale riflessione è presente in tutte e quattro le time slices (da 1.12 m a 2.08 m), con ampiezza che diminuisce con la profondità, in Figura 7.13 ta- le riflessione è presente da 1.12 m fino a 1.86 m. Questo perché con la deconvoluzione cep- strum sono state attenuate e/o eliminate le riflessioni multiple presenti sui radargrammi.

Figura 7.12: Time slice ottenute a seguito di un processing di base.

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8.1.

Indagini di resistività elettrica

I dati provenienti dall’acquisizione dell’indagine di resistività elettrica 2D e 3D sono stati fil- trati ed invertiti per fornire dei modelli della distribuzione verticale e laterale della resistività del sottosuolo. Per poter confrontare i risultati tutte le linee di acquisizione, sia 2D che 3D, sono state invertite utilizzando un modello di partenza avente la stessa resistività di background pari a 10 Ωm e un errore del 2%. Le sezioni vengono visualizzate con la stessa scala colori, in modo che gli stessi valori di resistività tra le diverse linee siano visualizzati con lo stesso colore; inoltre la scala colori è logaritmica per evidenziare meglio i contrasti di resistività incontrati. I modelli vengono interpretati in base alle variazioni di resistività incon- trate nel sottosuolo, alle informazioni geologiche, alla posizione delle tombe e degli alberi presenti nel cimitero e alla stagione in cui sono state eseguite le indagini.

Le resistività più alte o più basse rispetto alla resistività di fondo saranno indicate come ano-

malie. Le lapidi (orizzontali e verticali) e i monumenti funebri in superficie verranno indicati

nel testo in maniera generale come tombe; si parlerà invece di sepoltura o di fossa di sepoltura per la parte nel sottosuolo.

Le sepolture sono caratterizzate da anomalie molto resistive se sono presenti mattoncini a de- limitare la fossa di sepoltura e lastre di pietra a chiudere tale fossa; tra la cassa di sepoltura e la lastra potrebbe esserci dello spazio vuoto. Questi materiali più compatti rispetto al sottosuo- lo circostante e il vuoto impediscono il passaggio di corrente.

Anomalie con resistività leggermente più elevata rispetto a quella del sottosuolo sono date da fosse di sepoltura non delimitate da mattoncini e con la cassa di sepoltura ricoperta da sotto- suolo disturbato. I pori del sottosuolo disturbato favoriscono infatti il passaggio dell’acqua e quindi della corrente. I fluidi derivanti dalla decomposizione dei corpi sono molto conduttivi e se presenti determinerebbero delle anomalie con valori di resistività bassi.

8.2.

Indagini di resistività elettrica 2D

Le indagini di resistività elettrica 2D sono state effettuate nel mese di settembre del 2015. In Figura 8.1 viene mostrata la posizione delle linee di acquisizione dei dati 2D. Le linee L1, L2, L5 e L6 (verdi in Figura 8.1) sono state acquisite con passo pari a 1 m, mentre le linee L3 e L4 (azzurre in Figura 8.1) con passo pari a ½ m. La linea L3 è all’incirca sovrapposta alla linea L2 mentre la linea L4 è sovrapposta alla L6 (per meglio individuarne la posizione in fi- gura sono state disegnate leggermente spostate).