Ferromagnetic Underwater Target Detection Based on a Magnetic Anomaly Map

• Autorzy: Bodus-Olkowska Izabela , Uriasz Janusz

Identyfikatory

DOI

10.7494/geom.2020.14.1.35

Warianty tytułu

PL

Wykrywanie ferromagnetycznych obiektów podwodnych na podstawie mapy anomalii magnetycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A magnetic anomaly map of an underwater area indicates the places where the distortion of a magnetic field has occurred. Through the interpretation procedures, a hydrographer can easily indicate the places where the ferromagnetic objects are, then calculate the level of each distortion – by the value of total anomaly – and initially, based on their own knowledge, try to classify the sources of distortion. Objects that induce micro anomaly changes (>30 nT) – like industrial infrastructure, such as pipelines and cables; to unintendingly located targets with ferromagnetic characteristics: wrecks (vessels, planes, cars), military mines, UXO, lost anchors and chains. Interpretation of such a map with the attempt to identify the source of magnetic field distortion, requires a specific knowledge as well as experience. In this article the author presents the research results of dimensioning and location of potential ferromagnetic underwater objects based on a magnetic anomaly map. For further consideration an anchor of buoyage system is taken into account. Geolocation of ferromagnetic sources, contours extraction and dimensioning algorithms of ferromagnetic targets have been carried out in Matlab software. The map of magnetic anomaly enhanced with extracted information was developed in ArcGIS. The analysis was carried out for the purpose of the dissertation thesis and the results are used in further research.

PL

Mapa anomalii magnetycznych obszaru podwodnego wskazuje miejsca, w których występuje zniekształcenie ziemskiego pola magnetycznego. Za pomocą procedur interpretacyjnych hydrograf może łatwo wskazać miejsca, w których znajdują się obiekty ferromagnetyczne, a następnie obliczyć poziom każdego zniekształcenia – według wartości całkowitej anomalii – i na podstawie własnej wiedzy spróbować sklasyfikować źródła zniekształceń. Obiekty, które indukują zniekształcenie pola magnetycznego na obszarach wodnych, mogą być różne. Te wywołujące zmiany pola magnetycznego (anomalia >30 nT) to między innymi infrastruktura przemysłowa, np.: rurociągi i kable, a także nieumyślnie zlokalizowane cele o charakterystyce ferromagnetycznej: wraki (statków, samolotów, samochodów), miny wojskowe, niewybuchy, kotwice i łańcuchy statków. Interpretacja takiej mapy w celu zidentyfikowania źródła zniekształcenia pola magnetycznego wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia. Całkowita wartość anomalii magnetycznej określa wielkość poziomu ferromagnetyzmu obiektu, a wymiar powierzchni objętej anomalią umożliwia geolokalizację celu i ustalenie jego wymiarów. W artykule autorzy przedstawiają wyniki badań wymiarowania i lokalizacji potencjalnych ferromagnetycznych podwodnych obiektów na podstawie mapy anomalii magnetycznych. Przeanalizowano anomalię magnetyczną spowodowaną przez kotwicę oznakowania nawigacyjnego. Geolokalizacja źródeł ferromagnetycznych, ekstrakcja ich konturów i algorytmy wymiarowania celów ferromagnetycznych zostały przeprowadzone za pomocą oprogramowania Matlab. Porównano i podsumowano wyniki działania różnych filtrów stosowanych do przetwarzania obrazów. Mapa anomalii magnetycznej wzbogacona o wyodrębnione informacje została opracowana w ArcGIS. Analiza została przeprowadzona na potrzeby pracy doktorskiej, a jej wyniki wykorzystano w dalszych badaniach

Słowa kluczowe

EN

hydrography; ferromagnetic objects; magnetic anomaly; magnetic field; image segmentation

PL

hydrografia; obiekty ferromagnetyczne; anomalia magnetyczna; pole magnetyczne; segmentacja obrazu

• Wydawca: AGH University of Science and Technology Press
• Czasopismo: Geomatics and Environmental Engineering
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 14, no. 1
• Strony: 35--45
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., tab., rys.

Twórcy

autor

Bodus-Olkowska Izabela

• Maritime University of Szczecin, Faculty of Navigation, Chair of Geoinformatics, Szczecin, Poland

autor

Uriasz Janusz

• Maritime University of Szczecin, Faculty of Information Technology and Telecommunications, Chair of Electronics and Telecommunications

Bibliografia

• [1] Hrvoic D., Pozza M.: High‑resolution Magnetic Target Survey. Hydro International, July/ August 2004, https://www.academia.edu/3079232/High_Resolution_Magnetic_Target_Survey [access: 30.12.2019].
• [2] Rivas J.: Gravity and Magnetic Methods. Paper presented at conference: Short Course on Surface Exploration for Geothermal Resources, UNU-GTP and LaGeo,Ahuachapan and Santa Tecla, El Salvador, 17–30 October, 2009, https://orkustofnun.is/gogn/unu-gtp-sc/UNU-GTP-SC-09-13a.pdf [access: 30.12.2019].
• [3] Tchernychev M., Kulpa J., Johnson R.: Using A Transverse Marine Gradiometer (TVG) as submarine pipeline location tool. [in:] 2013 OCEANS – San Diego, San Diego, CA, 2013, pp. 1–6, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6740986 [access: 30.12.2019].
• [4] Plets R., Dix J., Bates R.: Marine Geophysics Data Acquisition, Processing and Interpretation. Guidance Notes. English Heritage, 2013, https://historicengland.org.uk/images-books/publications/marine-geophysics-data-acquisition-processing-interpretation/ [access: 30.12.2019].
• [5] Bright J. C., Conlin D., Wall S.: Marine Magnetic Survey Modeling: Custom Geo‑ spatial Processing Tools for Visualizing and Assessing Marine Magnetic Surveys for Archeological Resources. OCS Study BOEM 2014-615, Bureau of Ocean Energy Management, 2014.
• [6] Bodus-Olkowska I., Uriasz J.: Segmentacja obrazu mapy anomalii magnetycznej akwenu dla celów detekcji i lokalizacji podwodnych obiektów ferromagnetycznych
• [Segmentation of an image of a magnetic anomaly map for the detection and location of the ferromagnetic underwater objects]. Roczniki Geomatyki – Annals of Geomatics, t. 17, z. 1(84), 2019, pp. 27–40.
• [7] Yuheng S., Hao Y.: Image Segmentation Algorithms Overview. Computer Vision and Pattern Recognition, arXiv:1707.020512017.
• [8] Nida M.Z., Musbah J.A.: Survey on Image Segmentation Techniques. Procedia Computer Science, vol. 65, 2015, pp. 797–806 [International Conference on Communication, Management and Information Technology (ICCMIT 2015)].
• [9] Umaa Mageswari S, Sridevi M., Mala C.: An Experimental Study and Analysis of Different Image Segmentation Techniques. Procedia Engineering, vol. 64, 2013, pp. 36–45.
• [10] Boustani B., Javaherian A., Nabi-Bidhendi M., Torabi S., Amindavar H.R.: Mapping channel edges in seismic data using curvelet transform and morphological filter. Journal of Applied Geophysics, vol. 160, 2019, pp. 57–68.
• [11] Nowicki M., Szewczyk R.: Determination of the Location and Magnetic Moment of Ferromagnetic Objects Based on the Analysis of Magnetovision Measurements. Sensors, vol. 19(2), 2019, 337, https://doi.org/10.3390/s19020337.
• [12] Grabowska T.: Magnetometria stosowana w badaniach środowiska. Tom I: Podstawy fizyczne, magnetyzm ziemski, magnetyzm środowiska. Wydawnictwa AGH, Kraków 2012.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).