En la nota anterior, cubrimos algunos pasos para limpiar la geometría antes de cargar datos de radar; la idea principal era ahorrar tiempo al no pasar por el proceso de cargar una gran cantidad de datos comprometidos. Esta nota tratará sobre las posibilidades de editar geometría después de cargar datos de radar y explicará por qué, en general, el posicionamiento debe ser muy bueno en proyectos 3D.
Carga de datos de radar GPR 
Cuando cargamos datos de radar, debemos especificar la distancia de interpolación que usará el software internamente. Como se mencionó anteriormente, generalmente es de poca utilidad hacer que esta distancia sea más corta que la mitad del espacio entre canales.
Otro factor es la memoria necesaria para administrar los datos, y esta distancia lo dicta directamente. En la Figura 3, mostramos un proyecto pequeño, con datos sin procesar de 55 MB. Durante la recolección de datos, la distancia entre puntos fue de 2 cm, con un espacio entre canales de 11 cm. Las imágenes muestran datos interpolados en contenedores de 2 cm, 4 cm y 10 cm. Como se puede ver, para ubicar las utilidades, cualquiera de esas configuraciones estaría bien. Sin embargo, el espacio en disco necesario para dar cabida a todos los pasos del posprocesamiento hasta la etapa que se muestra es bastante diferente: 0.25 GB para agrupaciones de 10 cm y 3.8 GB para agrupaciones de 2 cm. Entonces, en este caso, al interpolar a 2 cm, terminamos con 70 veces el tamaño de datos original. Sin embargo, cualquier beneficio visible es insignificante, por lo que la interpolación con intervalos de 10 cm parece una opción adecuada, dado que solo requiere 5 veces el espacio en disco para los datos sin procesar.
¿Necesitamos algún filtro elegante para importar los datos? No, todo lo que se necesita es ajuste de CC, de-wow o paso de banda, combinado con umbral y compensación para la distancia Rx-Tx, suponiendo, por supuesto, que los datos sin procesar sean de buena calidad.
Corrección de malas posiciones
La Figura 3 a continuación muestra una sección de una encuesta realizada con una matriz montada en un vehículo. Ni el conductor más errático podría crear la pista ABC como se muestra. Este tipo de error de posicionamiento es típico cuando permite variaciones en las coordenadas RTK entre fijo y flotante. Cuando se pierde la corrección, la salida del GPS salta de forma impredecible. 
No sabemos si el posicionamiento antes de B y después de C es bueno, pero podemos concluir a partir de la anomalía en A que no estamos del todo perdidos. En A, tenemos una anomalía continua que cruza dos franjas, por lo que al menos la posición relativa entre estas dos franjas es buena en ese punto.
En la Figura 4, se muestra el resultado de las acciones de corrección, con una mayor ganancia en los datos. Ahora tenemos una anomalía continua en B y podemos estar seguros de que hicimos algo en la dirección correcta. Lo que hicimos aquí fue principalmente eliminar los puntos de posicionamiento entre B y C, dejando la rueda del odómetro como el único dispositivo de posicionamiento entre estos puntos.
Entonces, ¿podemos ahora concluir que es posible arreglar el mal posicionamiento? No, no debemos pensar en esa dirección. Es posible corregir errores menores, pero si el posicionamiento es incorrecto a lo largo de un proyecto, tomará demasiado tiempo corregirlo. Recordemos el proyecto mostrado en una nota anterior, con más de 70,000 puntos de posicionamiento; sería imposible corregir una gran parte de ellos.
En la práctica, estamos limitados a eliminar algunos puntos de posicionamiento visiblemente incorrectos y mover otros, siempre que tengamos anomalías para ayudar a hacerlo. Habiendo dicho todo esto, también debemos mencionar que comercialmente a menudo está bien vivir con algunos errores menores, y la capacidad de corregir parte de la geometría puede no siempre valer la pena.
Lo que aprendiste
A menudo, las distancias de interpolación se eligen demasiado cortas con la creencia de que esto mejorará los datos, mientras que, de hecho, el espaciado del canal es el parámetro más limitante. No estamos diciendo que siempre se deba interpolar al espaciado del canal, solo que no se debe sobrestimar la capacidad de usar la densidad aparentemente más alta a lo largo de la franja para mejorar las imágenes finales. No hemos visto ningún beneficio significativo al interpolar a menos de la mitad del espacio entre canales. También hemos notado que un software moderno e interactivo permite corregir algunos errores de posicionamiento, aunque también advertimos sobre opiniones demasiado optimistas sobre esta capacidad. En grandes conjuntos de datos, es imposible y, cuando es posible, depende en gran medida de tener anomalías visibles.
En nuestra próxima nota, cubriremos parte del procesamiento que hacemos antes de las etapas de interpretación y exportación.
