Les nouveaux utilisateurs de GPR-Arrays peuvent penser que les données de tableau signifient plus ou moins la même chose. Bien que cela soit en partie vrai, il existe d'autres détails qui, s'ils sont pris en compte, peuvent faciliter les étapes suivantes de chargement, de traitement et d'interprétation de ces données. Cette note vise à donner quelques indications sur le processus de collecte des données et la gestion ultérieure des données collectées.
Volume et densité de données :
Un petit projet 3D peut contenir environ 5 Go de données brutes au total. Pas un gros fichier selon les normes modernes et assez facile à transférer à l'aide d'une clé USB. Cependant, du point de vue de la sécurité et du traitement des données, il n'est pas judicieux de mettre toutes ces données dans un seul fichier. Pourquoi? Les clés USB bon marché sont sujettes à la corruption de fichiers pendant le transfert, ce qui peut être particulièrement problématique si les données se trouvent dans un seul fichier et qu'elles ne sont pas immédiatement perceptibles par l'opérateur.
Par conséquent, nous recommandons de diviser même les petits projets en plusieurs bandes parallèles (si possible). De plus, le volume de données est linéaire par rapport à la distance du point, où la moitié de la distance du point signifie le double du volume de données. Il n'est généralement pas avantageux de collecter des données avec une densité supérieure à la moitié de l'espacement des canaux de la matrice. Par conséquent, un réseau avec un espacement des canaux de 8 cm équivaut à une distance de point de 4 cm.
Navigation (dans les données) :
La figure 2 ci-dessus montre un projet plutôt petit, en ce qui concerne les données radar brutes (environ 4.5 Go), mais l'interprétation d'un projet comme celui-ci signifie naviguer d'une échelle de km à quelques mètres, ce qui met un sacré forte demande sur les logiciels de traitement utilisés.
Positionnement:
Le positionnement est, de loin, l'un des principaux sujets de discussion concernant la collecte de données de tableau. L'utilisation du RTK-GPS de haute précision est la méthode de positionnement la plus pratique et la plus efficace et, pour ces raisons, prend le pas sur l'utilisation des stations totales. Cependant, cette commodité devient inefficace dans les zones où le signal est interrompu, par exemple, par un couvert arboré, de grands bâtiments ou d'autres obstacles aériens. En fin de compte, c'est l'environnement d'enquête lui-même qui détermine la méthode de positionnement à utiliser. Pour les descriptions qui suivent, il est important de noter que seul RTK-fix est suffisant et que toute perte de RTK-fix entraînera un travail supplémentaire dans la gestion des données.
Parfois, il est possible de sauver un projet avec un mauvais positionnement ; cependant, si le projet est important avec un pourcentage élevé d'erreurs de positionnement, il peut être plus économique de refaire le levé avec un meilleur positionnement que de passer un temps précieux à essayer de le réparer. Une autre considération importante qui peut faciliter ultérieurement le traitement est le choix de la densité de positionnement lors de la collecte des données, car une densité trop élevée peut entraîner un travail supplémentaire. Si vous n'avez pas un contrôle adéquat sur le processus de positionnement, il est peu logique de se déployer sur le terrain pour la collecte de données.
Virages brusques lors de la collecte de données :
Lors de la collecte de données sur le terrain, il est parfaitement possible de déplacer le réseau de manière à produire un virage serré, ou un rayon, le long de la bande collectée. Cependant, c'est une bonne idée de réfléchir à ce que ce genre de manœuvre fera à la gestion des données ultérieure. Comme l'illustre la figure 3, un tel rayon donne des données qui sont considérablement étirées le long du périmètre extérieur, tout en étant compressées le long du périmètre intérieur. La façon dont cela peut affecter l'image finale dépend de la façon dont les données ont été collectées. Par exemple, si la distance du point est définie sur 4 cm lors de la collecte des données et sur 8 cm lors de l'interpolation, cela peut fonctionner, mais l'interpolation à la même taille de bac que la distance du point aura un impact définitif sur les données. Par conséquent, il est important de tenir compte de ces facteurs lors de la planification d'une enquête ; si de tels virages sont inévitables, structurez l'enquête de sorte que les données recueillies à ces points ne soient pas les plus importantes pour l'enquête globale.
Trous dans les données
Que se passe-t-il avec les zones non couvertes par les données radar ? Eh bien, les logiciels modernes offrent une certaine capacité à interpoler des données dans de tels espaces vides, mais parfois, appliquer la régularisation peut être un meilleur choix. Quelle que soit la fonction théorique employée, si les espaces vides sont trop grands, aucun logiciel ne peut le réparer, et ces espaces seront inutiles pour l'interprétation. Un autre problème moins évident est que la fonction d'interpolation/binning occupe de l'espace mémoire sur l'ordinateur de traitement, mais dans quelle mesure dépend du logiciel de traitement choisi. Un projet comme celui illustré à la figure 4 peut être difficile à traiter en raison des très grandes zones non remplies et fermées. Bien sûr, si vous choisissez de traiter en définissant manuellement les zones à interpoler ("chunking"), cela peut toujours être possible, mais c'est plutôt à l'ancienne.
La figure 5 montre un projet avec 4.5 Go de données radar brutes, le même que le projet illustré ci-dessus dans la figure 2. Cependant, la disposition de ce projet est bien meilleure en ce qui concerne la gestion des données, car il est facile à naviguer, n'a pas de virages serrés, ni trous dans les données.
À emporter
Même avec la meilleure planification, un projet réel peut contenir des données qui ne sont pas optimales. Par conséquent, lorsqu'il s'agit de traiter les volumes de données d'un système GPR-array moderne, il est toujours conseillé de se débarrasser des données problématiques le plus tôt possible. La prochaine note de cette série traitera du sujet de l'AQ/CQ des données et discutera des outils utiles pour la sélection et la gestion des importations de données.
