Poster (Panel discussion) FZJ-2013-05445

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Verbesserung und Bewertung der Datenqualität von Elektromagnetischen Induktionsmessungen

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2013

73. Jahrestagung der Deutschen Geophysikalischen Gesellschaft (DGG), LeipzigLeipzig, Germany, 4 Mar 2013 - 7 Mar 20132013-03-042013-03-07

Abstract: Elektromagnetische Induktion (EMI) ist ein geophysikalisches Messverfahren zur kontaktlosen Bestimmung der elektrischen Bodenleitfähigkeit. Analog zur Widerstandtomographie kann mit einer genügenden Anzahl unterschiedlicher Messkonfigurationen die tiefenabhängige Bodenleitfähigkeit rekonstruiert werden um beispielsweise einen Rückschluss auf die Bodenfeuchte zu ziehen. Für die Inversion der Messdaten ist eine sehr gute Datenqualität erforderlich, die hohe Anforderungen an die Messstabilität über viele Messkonfigurationen, -positionen und -zeiten stellt. In Hinblick auf den Einfluss der Umgebungsbedingungen auf die Datenqualität wurden verschiedene Messgeräte untersucht. Das gewonnene bessere Verständnis über die relevanten Einflussgrößen ermöglicht zum einen die Verbesserung der Datenqualität kommerzieller EMI-Geräte bei der praktischen Anwendung und zum anderen die Entwicklung eines anwendungsspezifischen Gerätes mit hoher Genauigkeit. Ein wesentlicher Faktor sind elektromagnetische Störungen, die bei kleineren Spulenabständen einen großen statistischen Fehler (Rauschen) bewirken, da, basierend auf den gängigen EMI-Näherungen, das Messsignal mit dem Spulenabstand abnimmt. Die Untersuchungen zeigten auch, dass sich der Informationsgehalt verbessert, wenn gleichzeitig bei mehreren Frequenzen gemessen wird. Dies wird neben der statistischen Fehlerminimierung durch Mehrfachmessung auch durch Verwerfen gestörter Frequenzen erzielt. Ergänzend ist die spektrale Messung des Umgebungsrauschens hilfreich um günstige Messfrequenzen vor einer Messkampagne auszuwählen und im Vorfeld die Messgenauigkeit beziehungsweise die benötigte Mittelungsdauer pro Messpunkt in Abhängigkeit von den Messbedingungen abzuschätzen. Weitere Störeinflüsse sind zum Beispiel temperaturbedingte Systemdriften, die konfigurationsabhängige, nicht zu vernachlässigende Fehler bewirken können. Diese und weitere Effekte werden im Rahmen der Präsentation näher erläutert.


Contributing Institute(s):
  1. Zentralinstitut für Elektronik (ZEA-2)
  2. Agrosphäre (IBG-3)
Research Program(s):
  1. 246 - Modelling and Monitoring Terrestrial Systems: Methods and Technologies (POF2-246) (POF2-246)

Appears in the scientific report 2013
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Institutssammlungen > ZEA > ZEA-2
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 Datensatz erzeugt am 2013-11-18, letzte Änderung am 2025-01-29



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