Leute, die neu bei GPR-Arrays sind, denken vielleicht, dass Array-Daten mehr vom Gleichen bedeuten. Obwohl dies teilweise zutrifft, gibt es noch andere Details, die, wenn sie berücksichtigt werden, die folgenden Phasen des Ladens, Verarbeitens und Interpretierens solcher Daten erleichtern können. Ziel dieses Hinweises ist es, einige Hinweise zum Datenerfassungsprozess und der anschließenden Verwaltung der erfassten Daten zu geben.
Datenvolumen und -dichte:
Ein kleines 3D-Projekt kann insgesamt etwa 5 GB Rohdaten enthalten. Nach modernen Maßstäben keine große Datei und einfach genug, um sie mit einem Speicherstick zu übertragen. Aus Sicht der Datensicherheit und -verarbeitung ist es jedoch nicht sinnvoll, alle diese Daten in einer einzigen Datei zusammenzufassen. Warum? Bei billigen Speichersticks besteht die Gefahr einer Dateibeschädigung während der Übertragung. Dies kann insbesondere dann problematisch sein, wenn sich die Daten in einer einzigen Datei befinden und in irgendeiner Weise beeinträchtigt sind, die für den Bediener nicht sofort erkennbar ist.
Daher empfehlen wir, auch kleine Projekte (wenn möglich) in mehrere parallele Schwaden aufzuteilen. Außerdem verhält sich das Datenvolumen linear zum Punktabstand, wobei ein halber Punktabstand das doppelte Datenvolumen bedeutet. Normalerweise bringt es keinen Nutzen, Daten mit einer höheren Dichte als dem halben Kanalabstand des Arrays zu sammeln. Daher entspricht ein Array mit 8 cm Kanalabstand einem Punktabstand von 4 cm.
Navigation (in den Daten):
Abbildung 2 oben zeigt ein eher kleines Projekt, was die Rohdaten des Radars betrifft (ca. 4.5 GB), aber die Interpretation eines Projekts wie dieses bedeutet, dass man von einer km-Skala bis hinunter zu einigen Metern navigieren muss, was ziemlich viel kostet hohe Anforderungen an die eingesetzte Verarbeitungssoftware.
Positionierung:
Die Positionierung ist bei weitem eines der größten Diskussionsthemen bei der Erfassung von Array-Daten. Die Verwendung von hochpräzisem RTK-GPS ist die bequemste und effizienteste Positionierungsmethode und hat aus diesen Gründen Vorrang vor der Verwendung von Totalstationen. Dieser Komfort wird jedoch in Bereichen, in denen das Signal unterbrochen wird, z. B. durch Baumbewuchs, hohe Gebäude oder andere Hindernisse in der Höhe, wirkungslos. Letztlich ist es die Vermessungsumgebung selbst, die die zu verwendende Positionierungsmethode bestimmt. Für die folgenden Beschreibungen ist es wichtig zu beachten, dass nur RTK-Fix ausreichend ist und dass jeder Verlust von RTK-Fix zusätzlichen Aufwand bei der Datenverwaltung verursacht.
Manchmal ist es möglich, ein Projekt durch eine schlechte Positionierung zu retten; Wenn das Projekt jedoch groß ist und einen hohen Prozentsatz an Positionierungsfehlern aufweist, kann es wirtschaftlicher sein, eine erneute Vermessung mit besserer Positionierung durchzuführen, als wertvolle Zeit mit der Behebung des Problems zu verschwenden. Ein weiterer wichtiger Gesichtspunkt, der später die Verarbeitung erleichtern kann, ist die Wahl der Positionierungsdichte während der Datenerfassung, da eine zu hohe Dichte zusätzliche Arbeit verursachen kann. Wenn Sie keine ausreichende Kontrolle über den Positionierungsprozess haben, macht es wenig Sinn, ihn zur Datenerfassung vor Ort einzusetzen.
Scharfe Kurven während der Datenerfassung:
Beim Sammeln von Daten auf dem Feld ist es durchaus möglich, das Array so zu bewegen, dass eine scharfe Kurve oder ein scharfer Radius entlang des gesammelten Schwads entsteht. Es ist jedoch eine gute Idee, darüber nachzudenken, welche Auswirkungen ein solches Manöver auf die anschließende Datenverwaltung hat. Wie in Abbildung 3 dargestellt, führt ein solcher Radius dazu, dass die Daten entlang des Außenumfangs erheblich gedehnt werden, während sie entlang des Innenumfangs komprimiert werden. Wie sich dies auf das endgültige Bild auswirken kann, hängt davon ab, wie die Daten erfasst wurden. Wenn der Punktabstand beispielsweise während der Datenerfassung auf 4 cm und während der Interpolation auf 8 cm eingestellt ist, funktioniert dies möglicherweise, aber die Interpolation auf die gleiche Bin-Größe wie der Punktabstand hat definitiv Auswirkungen auf die Daten. Daher ist es wichtig, solche Faktoren bei der Planung einer Umfrage zu berücksichtigen; Wenn solche Wendungen unvermeidbar sind, strukturieren Sie die Umfrage so, dass die an diesen Punkten gesammelten Daten nicht das Wichtigste für die Gesamtumfrage sind.
Lücken in den Daten
Was passiert mit Gebieten, die nicht von Radardaten abgedeckt werden? Nun, moderne Software bietet eine gewisse Möglichkeit, Daten in solche leeren Räume zu interpolieren, aber manchmal ist die Anwendung der Regularisierung möglicherweise die bessere Wahl. Unabhängig von der verwendeten theoretischen Funktion kann keine Software das Problem beheben, wenn die Leerräume zu groß sind, und diese Bereiche sind für die Interpretation unbrauchbar. Ein weiteres, weniger offensichtliches Problem besteht darin, dass die Interpolations-/Binning-Funktion Speicherplatz auf dem Verarbeitungscomputer beansprucht. Der Umfang hängt jedoch von der gewählten Verarbeitungssoftware ab. Ein Projekt wie das in Abbildung 4 gezeigte kann aufgrund der sehr großen, unbefüllten und geschlossenen Flächen schwierig zu bearbeiten sein. Wenn Sie sich für die Verarbeitung durch manuelles Definieren der zu interpolierenden Bereiche („Chunking“) entscheiden, ist dies natürlich immer möglich, aber das ist eher altmodisch.
Abbildung 5 zeigt ein Projekt mit 4.5 GB Rohradardaten, das gleiche wie das oben in Abbildung 2 gezeigte Projekt. Allerdings ist das Layout dieses Projekts hinsichtlich der Datenverwaltung viel besser, da es einfach zu navigieren ist und keine scharfen Kurven aufweist Lücken in den Daten.
Zusammenfassung
Selbst bei bester Planung könnte ein reales Projekt Daten enthalten, die nicht optimal sind. Daher ist es beim Umgang mit den Datenmengen eines modernen GPR-Array-Systems immer ratsam, problematische Daten so früh wie möglich zu entfernen. Der nächste Hinweis dieser Reihe befasst sich mit dem Thema Daten-QA/QC und bespricht nützliche Tools für die Auswahl und Verwaltung von Datenimporten.
