Las personas nuevas en GPR-Arrays pueden pensar que array-data significa más de lo mismo. Si bien esto es parcialmente cierto, hay otros detalles que, si se consideran, pueden facilitar las siguientes etapas de carga, procesamiento e interpretación de dichos datos. Esta nota tiene como objetivo dar algunos consejos sobre el proceso de recopilación de datos y la gestión posterior de los datos recopilados.
Volumen y densidad de datos:
Un pequeño proyecto 3D puede contener unos 5 GB de datos sin procesar en total. No es un archivo grande para los estándares modernos y lo suficientemente fácil de transferir usando una tarjeta de memoria. Sin embargo, desde la perspectiva de la seguridad y el procesamiento de datos, no es aconsejable poner todos esos datos en un solo archivo. ¿Por qué? Las tarjetas de memoria baratas son propensas a la corrupción de archivos durante la transferencia, y esto puede ser especialmente problemático si los datos están en un solo archivo y se ven afectados de alguna manera que el operador no nota de inmediato.
En consecuencia, recomendamos dividir incluso proyectos pequeños en varias franjas paralelas (si es posible). Además, el volumen de datos es lineal a la distancia del punto, donde la mitad de la distancia del punto significa el doble del volumen de datos. Por lo general, no es beneficioso recopilar datos con una densidad superior a la mitad del espaciado del canal del arreglo. Por lo tanto, una matriz con un espacio entre canales de 8 cm equivale a una distancia entre puntos de 4 cm.
Navegación (en los datos):
La Figura 2 anterior muestra un proyecto bastante pequeño, en lo que respecta a los datos de radar sin procesar (aproximadamente 4.5 GB), pero la interpretación de un proyecto como este significa navegar desde una escala de kilómetros hasta unos pocos metros, lo que supone un gran riesgo. alta demanda en el software de procesamiento en uso.
posicionamiento:
El posicionamiento es, por mucho, uno de los puntos de conversación más importantes sobre la recopilación de datos de matriz. El uso de RTK-GPS de alta precisión es el método de posicionamiento más conveniente y eficiente y, por esas razones, tiene preferencia sobre el uso de estaciones totales. Sin embargo, esta conveniencia se vuelve ineficaz en áreas donde la señal se interrumpe, por ejemplo, por árboles, edificios altos u otros obstáculos elevados. En última instancia, es el propio entorno de la encuesta el que determina el método de posicionamiento a utilizar. Para las descripciones que siguen, es importante tener en cuenta que solo RTK-fix es suficiente y que cualquier pérdida de RTK-fix causará trabajo adicional en la gestión de datos.
A veces, es posible salvar un proyecto con un mal posicionamiento; sin embargo, si el proyecto es grande con un alto porcentaje de errores de posicionamiento, puede ser más económico volver a medir con un mejor posicionamiento que gastar un tiempo valioso tratando de arreglarlo. Otra consideración importante que puede facilitar el procesamiento posterior es la elección de la densidad de posicionamiento durante la recopilación de datos, ya que una densidad demasiado alta puede generar trabajo adicional. Si no tiene un control adecuado sobre el proceso de posicionamiento, tiene poco sentido implementarlo en el campo para la recopilación de datos.
Giros cerrados durante la recopilación de datos:
Al recolectar datos en el campo, es perfectamente factible mover la matriz de una manera que produzca un giro cerrado, o radio, a lo largo de la franja recolectada. Sin embargo, es una buena idea pensar en qué hará este tipo de maniobra en la gestión de datos posterior. Como se ilustra en la Figura 3, dicho radio da como resultado datos que se estiran significativamente a lo largo del perímetro exterior, mientras que se comprimen a lo largo del perímetro interior. La forma en que esto puede afectar la imagen final depende de cómo se recopilaron los datos. Por ejemplo, si la distancia del punto se establece en 4 cm durante la recopilación de datos y en 8 cm durante la interpolación, entonces puede funcionar, pero la interpolación al mismo tamaño de contenedor que la distancia del punto afectará definitivamente a los datos. Por lo tanto, es importante tener en cuenta estos factores al planificar una encuesta; si tales giros son inevitables, estructure la encuesta de modo que los datos recopilados en estos puntos no sean los más importantes para la encuesta general.
Agujeros en los datos
¿Qué sucede con las áreas que no están cubiertas por los datos del radar? Bueno, el software moderno ofrece cierta capacidad para interpolar datos en esos espacios vacíos, pero a veces aplicar la regularización puede ser una mejor opción. Independientemente de la función teórica empleada, si los espacios vacíos son demasiado grandes, ningún software puede solucionarlos y esas áreas serán inútiles para la interpretación. Otro problema menos obvio es que la función de interpolación/binning ocupa espacio de memoria en la computadora de procesamiento, pero hasta qué punto depende del software de procesamiento elegido. Un proyecto como el que se muestra en la Figura 4 puede ser difícil de procesar debido a las áreas muy grandes, sin relleno y cerradas. Por supuesto, si opta por procesar definiendo manualmente las áreas para interpolar ("fragmentación"), siempre puede ser posible, pero eso es bastante anticuado.
La Figura 5 muestra un proyecto con 4.5 GB de datos de radar sin procesar, igual que el proyecto que se muestra arriba en la Figura 2. Sin embargo, el diseño de este proyecto es mucho mejor en cuanto a la gestión de datos, porque es fácil de navegar, no tiene giros bruscos ni agujeros en los datos.
Lo que aprendiste
Incluso con la mejor planificación, un proyecto del mundo real podría contener datos que no son óptimos. Por lo tanto, cuando se trata de volúmenes de datos de un sistema de matriz GPR moderno, siempre es recomendable deshacerse de los datos problemáticos lo antes posible. La siguiente nota de esta serie tratará el tema de QA/QC de datos y discutirá herramientas útiles para la selección y gestión de importaciones de datos.
