Dans la note précédente, nous avons couvert certaines étapes pour nettoyer la géométrie avant de charger les données radar ; l'idée principale était de gagner du temps en ne passant pas par le processus de chargement d'une grande quantité de données compromises. Cette note traitera des possibilités d'édition de la géométrie après le chargement des données radar et expliquera pourquoi, en général, le positionnement doit être très bon dans les projets 3D.
Chargement des données radar GPR 
Lorsque nous chargeons des données radar, nous devons spécifier la distance d'interpolation que le logiciel utilisera en interne. Comme mentionné précédemment, il est généralement peu utile de réduire cette distance à la moitié de l'espacement des canaux.
Un autre facteur est la mémoire nécessaire pour gérer les données, et cette distance le dicte directement. Dans la figure 3, nous montrons un petit projet, avec des données brutes de 55 Mo. Lors de la collecte des données, la distance entre les points était de 2 cm, avec un espacement des canaux de 11 cm. Les images montrent des données interpolées à des bacs de 2 cm, 4 cm et 10 cm. Comme on peut le voir, pour localiser les utilitaires, n'importe lequel de ces paramètres conviendrait parfaitement. Cependant, l'espace disque nécessaire pour prendre en charge toutes les étapes du post-traitement jusqu'à l'étape indiquée est assez différent - 0.25 Go pour un regroupement de 10 cm et 3.8 Go pour un regroupement de 2 cm. Ainsi, dans ce cas, en interpolant à 2 cm, nous nous sommes retrouvés avec 70 fois la taille des données d'origine. Cependant, tout avantage visible est négligeable, donc l'interpolation avec un binning de 10 cm semble un choix approprié, étant donné qu'elle ne nécessite que 5 fois l'espace disque pour les données brutes.
Avons-nous besoin d'un filtrage sophistiqué pour importer les données ? Non, l'ajustement cc, le de-wow ou le passe-bande, combinés au seuil et à la compensation de la distance Rx-Tx, sont tout ce qui est nécessaire - en supposant, bien sûr, que les données brutes sont de bonne qualité.
Corriger les mauvaises positions
La figure 3 ci-dessous montre une section d'une enquête menée avec un réseau monté sur véhicule. Même le conducteur le plus erratique ne pourrait pas créer la piste ABC comme indiqué. Ce type d'erreur de positionnement est typique lorsque vous autorisez des variations dans les coordonnées RTK entre fixe et flottant. Lorsque la position est perdue, la sortie du GPS saute de manière imprévisible. 
Nous ne savons pas si le positionnement avant B et après C est bon, mais nous pouvons conclure de l'anomalie en A que nous ne sommes pas entièrement perdus. En A, on a une anomalie continue traversant deux fauchées, donc au moins la position relative entre ces deux fauchées est bonne en ce point.
Sur la figure 4, le résultat des actions de correction est représenté, avec un gain plus élevé sur les données. Nous avons maintenant une anomalie continue en B et pouvons être sûrs que nous avons fait quelque chose dans la bonne direction. Ce que nous avons fait ici était principalement de supprimer les points de positionnement entre B et C, laissant la roue du compteur kilométrique comme seul dispositif de positionnement entre ces points.
Pouvons-nous donc conclure qu'il est possible de corriger un mauvais positionnement ? Non, il ne faut pas penser dans cette direction. Il est possible de corriger des erreurs mineures, mais si le positionnement est mauvais tout au long d'un projet, cela prendra trop de temps à corriger. Rappelons le projet présenté dans une note précédente, avec plus de 70,000 XNUMX points de positionnement ; il serait impossible d'en corriger une grande partie.
En pratique, nous nous limitons à supprimer certains points de positionnement visiblement erronés et à en déplacer d'autres, à condition d'avoir des anomalies pour nous y aider. Cela dit, nous devons également mentionner que, commercialement, il est souvent acceptable de vivre avec quelques erreurs mineures, et la possibilité de corriger une partie de la géométrie n'en vaut pas toujours la peine.
À emporter
Souvent, les distances d'interpolation sont choisies trop courtes dans l'idée que cela améliorera les données, alors qu'en fait, l'espacement des canaux est le paramètre le plus limitant. Nous ne disons pas qu'il faut toujours interpoler à l'espacement des canaux, seulement qu'il ne faut pas surestimer la capacité d'utiliser la densité apparemment plus élevée le long de la bande pour améliorer les images finales. Nous n'avons constaté aucun avantage significatif à interpoler à moins de la moitié de l'espacement des canaux. Nous avons également remarqué qu'un logiciel moderne et interactif permet de corriger certaines erreurs de positionnement, même si nous avertissons également des vues trop optimistes sur cette capacité. Dans les grands ensembles de données, c'est impossible, et quand c'est possible, cela dépend fortement de la visibilité des anomalies.
Dans notre prochaine note, nous couvrirons certains des traitements que nous effectuons avant les étapes d'interprétation et d'exportation.
