Im vorherigen Hinweis haben wir einige Schritte zum Bereinigen der Geometrie vor dem Laden von Radardaten behandelt. Die Hauptidee bestand darin, Zeit zu sparen, indem nicht der Prozess des Ladens einer großen Menge kompromittierter Daten durchgeführt werden musste. Dieser Hinweis befasst sich mit den Möglichkeiten zur Bearbeitung der Geometrie nach dem Laden von Radardaten und erklärt, warum die Positionierung in 3D-Projekten generell sehr gut sein muss.
Laden von Radar-GPR-Daten 
Wenn wir Radardaten laden, müssen wir die Interpolationsentfernung angeben, die die Software intern verwendet. Wie bereits erwähnt, ist es in der Regel wenig sinnvoll, diesen Abstand kürzer als die Hälfte des Kanalabstands zu machen.
Ein weiterer Faktor ist der für die Datenverwaltung benötigte Speicher, und dieser Abstand bestimmt direkt. In Abbildung 3 zeigen wir ein kleines Projekt mit Rohdaten von 55 MB. Bei der Datenerfassung betrug der Punktabstand 2 cm, bei einem Kanalabstand von 11 cm. Die Bilder zeigen Daten, die in 2-cm-, 4-cm- und 10-cm-Bins interpoliert wurden. Wie Sie sehen können, reicht jede dieser Einstellungen aus, um die Dienstprogramme zu finden. Allerdings ist der benötigte Speicherplatz für alle Nachbearbeitungsschritte bis zur gezeigten Stufe ganz unterschiedlich – 0.25 GB für 10-cm-Binning und 3.8 GB für 2-cm-Binning. In diesem Fall haben wir durch die Interpolation auf 2 cm am Ende das 70-fache der ursprünglichen Datengröße erhalten. Der sichtbare Nutzen ist jedoch vernachlässigbar, sodass die Interpolation mit 10-cm-Binning eine geeignete Wahl zu sein scheint, da sie nur das Fünffache des Speicherplatzes für die Rohdaten benötigt.
Brauchen wir eine ausgefallene Filterung für den Import der Daten? Nein, DC-Anpassung, De-Wow oder Bandpass, kombiniert mit Schwellenwert und Kompensation für den Rx-Tx-Abstand, sind alles, was benötigt wird – natürlich vorausgesetzt, die Rohdaten sind von guter Qualität.
Fehlpositionen korrigieren
Abbildung 3 unten zeigt einen Ausschnitt aus einer Untersuchung, die mit einem fahrzeugmontierten Array durchgeführt wurde. Nicht einmal der unberechenbarste Fahrer könnte das gezeigte Strecken-ABC schaffen. Diese Art von Positionierungsfehler ist typisch, wenn Sie Schwankungen der RTK-Koordinaten zwischen Fix und Float berücksichtigen. Wenn die Ortung verloren geht, springt die Ausgabe des GPS unvorhersehbar. 
Wir wissen nicht, ob die Positionierung vor B und nach C gut ist, aber wir können aus der Anomalie bei A schließen, dass wir nicht völlig verloren sind. Bei A haben wir eine kontinuierliche Anomalie, die sich über zwei Schwaden erstreckt, sodass zumindest die relative Position zwischen diesen beiden Schwaden an diesem Punkt gut ist.
In Abbildung 4 ist das Ergebnis der Korrekturmaßnahmen dargestellt, mit einem etwas höheren Gewinn an Daten. Wir haben jetzt eine anhaltende Anomalie bei B und können sicher sein, dass wir etwas in die richtige Richtung getan haben. Was wir hier gemacht haben, bestand hauptsächlich darin, Positionierungspunkte zwischen B und C zu löschen und das Kilometerzählerrad als einziges Positionierungsgerät zwischen diesen Punkten zu belassen.
Können wir nun also zu dem Schluss kommen, dass es möglich ist, eine schlechte Positionierung zu beheben? Nein, wir sollten nicht in diese Richtung denken. Es ist möglich, kleinere Fehler zu korrigieren, aber wenn die Positionierung während eines Projekts schlecht ist, ist die Behebung zu zeitaufwändig. Erinnern Sie sich an das in einer früheren Anmerkung gezeigte Projekt mit mehr als 70,000 Positionierungspunkten; Es wäre unmöglich, einen großen Teil davon zu korrigieren.
In der Praxis beschränken wir uns darauf, einige offensichtlich falsche Positionierungspunkte zu löschen und andere zu verschieben, vorausgesetzt, wir haben Anomalien, die uns dabei helfen. Abgesehen davon sollten wir auch erwähnen, dass es kommerziell oft in Ordnung ist, mit einigen kleineren Fehlern zu leben, und dass sich die Möglichkeit, einen Teil der Geometrie zu korrigieren, möglicherweise nicht immer lohnt.
Zusammenfassung
Oftmals werden die Interpolationsabstände zu kurz gewählt, weil man davon ausgeht, dass dadurch die Daten verbessert werden, obwohl der Kanalabstand tatsächlich der einschränkendste Parameter ist. Wir sagen nicht, dass man immer auf den Kanalabstand interpolieren sollte, sondern nur, dass man die Möglichkeit, die scheinbar höhere Dichte entlang des Streifens zur Verbesserung der endgültigen Bilder zu nutzen, nicht überschätzen sollte. Wir haben keinen nennenswerten Vorteil bei der Interpolation auf weniger als die Hälfte des Kanalabstands festgestellt. Wir haben auch festgestellt, dass eine moderne, interaktive Software die Korrektur einiger Positionierungsfehler ermöglicht, warnen jedoch auch vor zu optimistischen Ansichten zu dieser Fähigkeit. Bei großen Datensätzen ist dies unmöglich, und wenn es möglich ist, hängt es stark davon ab, dass Anomalien sichtbar sind.
In unserem nächsten Hinweis werden wir einen Teil der Verarbeitung behandeln, die wir vor der Interpretations- und Exportphase durchführen.
