La note d'introduction de cette série offrait des conseils sur la collecte de données de réseau GPR. La principale conclusion était qu'un projet du monde réel pouvait contenir des données moins qu'optimales. Par conséquent, cette note se concentre sur le thème de l'AQ/CQ des données et discutera des outils utiles pour la sélection et la gestion des importations de données dans les logiciels de traitement. 
L'objectif principal étant l'importation de données de qualité et de flux de travail efficaces.
La figure 1 montre un projet contenant 2800 profils GPR individuels, qui se combinent pour former 175 fichiers d'entrée pour une gestion plus facile, bien qu'il reste encore un nombre important à gérer.
De plus, les données d'origine contiennent plus de 70000 XNUMX points de positionnement, dont un grand pourcentage sont problématiques - par conséquent, des ensembles de données tels que ceux-ci nécessitent des outils pratiques pour résoudre les problèmes tôt avant le traitement.
La figure 2 montre un gros plan d'une partie de ce projet, où la fonction de zoom révèle des erreurs de positionnement claires (bandes auto-sécantes) ainsi que des bandes de données qui n'ont pas de sens.
Statistiques d'andain
La figure 3 montre l'outil de statistiques de fauchée, qui est une première étape utile pour identifier les lectures de données essentielles en dehors des normes du projet. Dans l'exemple illustré, la densité de position moyenne est d'env. 3-4/m, mais certains lisent aussi bas que 0.06/m. Il est prudent de supposer que ces andains causeront un problème s'ils sont importés, donc décochez pour ignorer.
Une autre variation notable est la longueur de fauchée, où certains fichiers n'indiquent que quelques mètres contre une moyenne de 125 m ; encore une fois, une simple décoche des fichiers problématiques les exclura de l'importation. 
Statistiques de codage couleur
Le codage couleur est un moyen simple de mettre en évidence les andains avec une densité de positionnement problématique. Facile à identifier visuellement, un simple passage du curseur avec la souris révèle des informations spécifiques concernant le nom et la position du fichier de bande, comme dans l'exemple de la figure 4. La densité des données radar peut être traitée de la même manière pour mettre en évidence les problèmes liés aux valeurs de l'odomètre et patinage des roues. 
Suppression des données de positionnement
En continuant avec le même exemple de projet, de nombreuses données sur le périmètre ne seront pas bien traitées en 3D, donc la suppression de ces points accélérera le traitement des données et réduira la quantité d'espace de stockage PC nécessaire. La figure 5 montre un exemple d'outil simple pour marquer et supprimer ces points de positionnement.
Réduction de la densité de positionnement
Comme indiqué précédemment, les andains avec une densité de positionnement très élevée seront problématiques lors de l'importation, ce qui est dû à l'auto-intersection des andains, un effet généralement causé par le balancement de l'antenne GPS d'un côté à l'autre. Réduire de moitié la densité de positionnement de 3-4/m à 1-2/m réduira ce problème. Bien que cela implique de supprimer certaines données du projet, cela simplifiera et accélérera le temps de traitement.
Nettoyage final et importation des données radar
Même après avoir observé les étapes précédentes, il peut encore y avoir une cause d'erreurs dans les données. Les logiciels de traitement modernes devraient être en mesure d'en avertir l'utilisateur et de le guider sur l'endroit où rechercher de telles erreurs, comme dans l'exemple illustré à la figure 6.
Les figures 7 et 8 illustrent à quoi ressemblera ce projet après avoir suivi la méthodologie décrite ci-dessus, à la fois dans son ensemble et dans une section rapprochée à l'aide du zoom.
Un élément important à retenir de cet exercice est que la géométrie nécessite un nettoyage autant que possible avant l'importation des données radar. Le traitement des données radar occupe une grande partie de la mémoire de l'ordinateur et peut ralentir les opérations. Dans ce cas, aucune géométrie n'a été déplacée car cela serait très difficile car nous n'avons aucune référence, avant l'importation des données radar. La note suivante montrera comment nous pouvons utiliser un objet visible dans les données radar pour corriger certaines erreurs de positionnement, en plus de quelques autres conseils.
