Bayesian Joint Inversion of Gravity and Vertical Gravity Gradients Enabled by Quantum Gravimetry: Application to the Lisbon FIQUgS Survey

Inversion bayésienne conjointe de la gravité et de son gradient vertical mesurés par gravimétrie quantique : application au levé réalisé à Lisbonne dans le cadre du projet FIQUgS

¹ Geomatics Research & Development srl, Lomazzo, Italy
² INGV, Catania, Italy
³ BRGM, France
⁴ exail, France

Abstract

This work introduces a Bayesian approach for the joint inversion of gravity and vertical gravity gradient data, designed to exploit the capabilities of the new quantum gravimeters developed in the FIQUgS Horizon Europe project. The method integrates absolute gravity, gradient observations, and geological prior information to generate coherent three-dimensional density models with well-defined structural boundaries. Continuous density values and discrete geological labels are estimated simultaneously through a Markov Random Field formulation and a Simulated Annealing–Gibbs sampling optimization scheme. The approach is demonstrated using data from the FIQUgS 2024 field campaign in Lisbon, where a Differential Quantum Gravimeter (DQG) was deployed to detect shallow archaeological voids in a challenging urban setting. The survey provided high-resolution measurements, with gradient data proving particularly valuable for enhancing sensitivity to near-surface features and mitigating the influence of regional mass effects. The joint inversion reconstructed a clear low-density anomaly consistent with a buried tunnel, achieving residuals comparable to observation noise. These results highlight the benefits of incorporating gradient information and show the potential of quantum-enabled gravimetry for high-resolution near-surface imaging.

Résumé

Cette étude présente une approche bayésienne pour l’inversion conjointe des données de gravité et de gradient vertical de gravité, conçue pour exploiter les capacités des nouveaux gravimètres quantiques développés dans le cadre du projet Européen FIQUgS. L’approche permet d’inverser une répartition de densité 3D cohérente du sous-sol, à partir d’anomalie gravimétriques et d’anomalies de gradient vertical, ainsi que d’informations géologiques a priori. Les valeurs de densité continues et les étiquettes géologiques discrètes sont estimées simultanément grâce à une formulation de champ aléatoire de Markov et à un schéma d’optimisation par recuit simulé et échantillonnage de Gibbs. L’approche est appliquée aux données d’un levé effectué à Lisbonne, où un gravimètre quantique différentiel (DQG) a été déployé pour détecter des cavités peu profondes d’origine archéologiques dans un contexte urbain complexe. Les données de gradient mesurés sur une maille métrique se sont révélées particulièrement précieuses pour améliorer la sensibilité aux structures peu profondes et pour atténuer l’influence des effets régionaux. L’inversion conjointe a permis de réveler une zone de faible densité franche, compatible avec la présence d’un tunnel, avec des résidus comparables au bruit d’observation. Ces résultats mettent en avant les avantages de l’utilisation du gradient vertical et démontrent le potentiel de la gravimétrie quantique pour imager le sous-sol à haute résolution.