قدمت المذكرة التمهيدية في هذه السلسلة نصائح حول جمع بيانات مصفوفة GPR. كانت الفكرة الأساسية التي تم الحصول عليها هي أن مشروعًا حقيقيًا يمكن أن يحتوي على بيانات أقل من المستوى الأمثل. لذلك ، تركز هذه المذكرة على موضوع البيانات QA / QC وستناقش الأدوات المفيدة لاختيار وإدارة استيراد البيانات في برامج المعالجة. 
الهدف الأساسي هو استيراد بيانات الجودة وكفاءة سير العمل.
يوضح الشكل 1 مشروعًا يحتوي على 2800 ملف تعريف GPR فردي ، والتي تتحد لتشكل 175 ملف إدخال لتسهيل الإدارة ، على الرغم من أنه لا يزال عددًا كبيرًا يجب التعامل معه.
علاوة على ذلك ، تحتوي البيانات الأصلية على أكثر من 70000 نقطة تحديد ، نسبة كبيرة منها مشكلة - وبالتالي ، تتطلب مجموعات البيانات مثل هذه أدوات عملية لفرز المشكلات مبكرًا قبل المعالجة.
يوضح الشكل 2 لقطة مقرّبة لجزء واحد من هذا المشروع ، حيث تكشف وظيفة التكبير / التصغير عن أخطاء واضحة في تحديد الموقع (المساحات المتقاطعة ذاتيًا) وكذلك مساحات البيانات التي لا معنى لها.
إحصائيات سوات
يوضح الشكل 3 أداة إحصائيات swath ، وهي خطوة أولى مفيدة لتحديد قراءات البيانات الأساسية خارج معايير المشروع. في المثال الموضح ، يبلغ متوسط كثافة الموضع تقريبًا. 3-4 / م ، لكن البعض يقرأ منخفضًا يصل إلى 0.06 / م. من الآمن أن نفترض أن هذه المساحات ستسبب مشكلة إذا تم استيرادها ، لذا قم بإلغاء التحديد للتجاهل.
هناك اختلاف آخر ملحوظ في طول المسطح ، حيث تشير بعض الملفات إلى بضعة أمتار فقط مقابل متوسط 125 مترًا ؛ مرة أخرى ، سيؤدي إلغاء تحديد ملفات المشكلة إلى حذفها من الاستيراد. 
إحصائيات الترميز اللوني
يعد الترميز اللوني طريقة بسيطة لتسليط الضوء على المساحات ذات الكثافة الإشكالية لتحديد المواقع. من السهل التعرف عليه بصريًا ، يكشف مؤشر الماوس البسيط عن معلومات محددة تتعلق باسم ملف swath وموضعه ، كما هو موضح في الشكل 4. يمكن معالجة كثافة بيانات الرادار بطريقة مماثلة لتسليط الضوء على مشاكل قيم عداد المسافات و عجلة الانزلاق. 
إزالة بيانات تحديد المواقع
بالاستمرار في مثال المشروع نفسه ، لن تتم معالجة الكثير من البيانات الموجودة على المحيط بشكل جيد في الأبعاد الثلاثية ، لذا فإن إزالة هذه النقاط ستؤدي إلى تسريع معالجة البيانات وتقليل مقدار مساحة تخزين الكمبيوتر الشخصي المطلوبة. يوضح الشكل 3 مثالاً لأداة بسيطة لتمييز وإزالة نقاط تحديد المواقع هذه.
تقليل كثافة التمركز
كما هو موضح سابقًا ، فإن المساحات ذات الكثافة العالية جدًا لتحديد المواقع ستكون مشكلة عند الاستيراد ، ويرجع ذلك إلى التقاطع الذاتي للمساحات ، وهو تأثير يحدث عادةً بسبب تأرجح هوائي GPS جنبًا إلى جنب. خفض كثافة تحديد المواقع بمقدار النصف من 3-4 / م إلى 1-2 / م سيقلل من هذه المشكلة. على الرغم من أن ذلك يعني إزالة بعض البيانات من المشروع ، إلا أنه سيبسط وقت المعالجة ويسرعه.
التنظيف النهائي واستيراد بيانات الرادار
حتى بعد ملاحظة الخطوات السابقة ، قد لا يزال هناك سبب لحدوث أخطاء في البيانات. يجب أن تكون برامج المعالجة الحديثة قادرة على تحذير المستخدم من ذلك وإرشادهم إلى مكان البحث عن مثل هذه الأخطاء ، وفقًا للمثال الموضح في الشكل 6.
يوضح الشكلان 7 و 8 كيف سيهتم هذا المشروع باتباع المنهجية الموضحة أعلاه ، كمشروع كامل وقسم عن قرب باستخدام التكبير / التصغير.
من المستخلصات المهمة من هذا التمرين أن الهندسة تتطلب التنظيف قدر الإمكان قبل استيراد بيانات الرادار. تستهلك معالجة بيانات الرادار قدرًا كبيرًا من ذاكرة الكمبيوتر ويمكن أن تبطئ العمليات. في هذه الحالة ، لم يتم نقل أي من الأشكال الهندسية لأن ذلك سيكون صعبًا للغاية نظرًا لعدم وجود مراجع لدينا ، قبل استيراد بيانات الرادار. ستوضح الملاحظة التالية كيف يمكننا استخدام الكائن المرئي في بيانات الرادار لتصحيح بعض أخطاء تحديد الموقع ، إلى جانب بعض التلميحات الأخرى.
