以前のノートでいくつかの有用な視覚化および解釈ツールについて説明しましたが、「シックスライス」処理についてはまだ説明していません。 したがって、このノートでは、「シックスライス」処理を適用することにより、3D-GPRデータをより効果的に視覚化するための新しい方法を紹介します。 私たちの知る限り、この方法はこれまで市販されていませんでした。 オリジナルのコンセプトはによって私たちに提示されました マークグラスミュック マイアミ大学の等。 マークはイノベーターのままですが、私たちはそれを内の機能として適応させました Condor.
私たちの努力は、解像度/詳細を失うことなく、巨大なデータセットを管理するための効果的な方法を継続的に模索することです。これにより、深度/位置の認識と精度が維持され、最終的に、ターゲットの正確な選択とcad環境へのエクスポートに役立ちます。 さらに、私たちのクライアントは、大規模なパラメータ調整を必要とせずに、ユーザーフレンドリーな環境にパッケージ化されたそのような機能を求めています。 OspreyViewは、私たちがそれを呼んでいるように、これらすべての条件を満たしています。
現在提示しているものの最初の例を図1に示します。上の画像は「厚いスライス」処理へのアプローチを示し、下の図は従来の薄いスライスを示しています。 どちらの画像も良好ですが、少なくとも2つのユーティリティがOspreyView画像に明確に表示されています。これらのユーティリティは、下の画像には存在しないか、想像力を働かせてのみ表示されます。 詳細を掘り下げる前に、シックスライス処理のいくつかの概念を簡単に確認しましょう。 まず、深度スライスはデータセットを水平方向にカットしたもので、処理が適用された後のデータの振幅を示します。 結果として得られる画像（Cスキャン）には、いくつかの重要な特性があります。 これは、単一行のプロファイリングでは非常に面倒な優れた概要を提供し、GPRシステムとデータ収集の完全な解像度を維持します。 ターゲットの深度ローカリゼーションは正確になり、データ内をすばやく移動できます。 図XNUMX（上の画像）は、そのような基本的な視覚化の例を示しています。
このタイプの「薄いスライス」の視覚化と同様に、明らかな欠点は、GPRが特定のスライスによってカットスルーされた時間/深度で検出したものだけを表示することです。 ディッピングターゲットを効果的に視覚化することはできません。また、まったく異なる深度でターゲットを見ることができません。 スクロールが必要であり、時間がかかりますが、さらに重要なことに、それはオペレーターに完全な概要を提供しません。
この欠点を克服し、より良い概要を取得するには、特定の深度範囲でスライスを平均化することにより、処理を追加するのが一般的な方法です。 図2では、中央の画像と下の画像は、それぞれ4スライスと8スライスにわたるこのような平均化の効果を示しています。 中央の画像に適用された平均化は機能しますが、下の画像には機能しません。 このデータの深刻な劣化は、レーダー信号の全波長に近い平均化スパンによるものです。 この方法では常に解像度が低下します。4スライスの平均化が機能しているように見えても、注意深く見ると情報の損失が明らかになります。 ヒルベルト変換は、GPR信号の双極属性によるキャンセルを回避するために、平均化の前に追加されることがよくあります。 ただし、このアプローチでは解像度がさらに低下するため、これは私たちが望んでいることではありません。
とはいえ、適度に平均化されたスライスのアニメーションはうまく機能します。 適切なフレーム速度で設定すると、現在のすべてのターゲットを視覚化する効果的な方法が提供され、このアプローチはすぐになくなることはないでしょう。 フル解像度は維持されますが、CAD / GIS環境にエクスポートするための正確なターゲットピッキングをサポートするツールとしては容易に役立ちません。これはクライアントにとって重要なタスクです。 とにかく、それは3Dデータを視覚化し、GPRで何が達成できるかに注意を向けるための有意義な方法であり続けます。
振幅のしきい値処理や、視覚化を簡素化および改善するその他の手段について説明することもできますが、それはこのドキュメントの範囲を超えています。 目的は「シックスライス」処理なので、OspreyViewにジャンプしましょう。 下の図3は、この新しい方法（下）と一般的な「シンスライス」（上）の1.3番目の比較を示しています。 XNUMXつのデータ例は、混雑した道路の交差点の下にあるユーティリティラインを示しています。 深さXNUMXメートル。
この例では、オペレーターはOspreyViewを0.2〜1.9 mまで透視するように設定し、このデータで利用可能なほとんどすべてを明らかにしました。 この広範な範囲は、微妙な詳細をぼかす可能性がありますが、優れた概要を提供します。
図3の例を考えると、OspreyViewの利点は、地上からの鳥瞰図のみが表示されている場合でも、3D-GPRデータを操作するすべての人に明らかなはずです。 このバーズアイビューは、クライアントが必要とする最終的な配信ではありませんが、シーンの明確な概要を把握することが不可欠です。 精度については後で説明します。
OspreyViewはどのように機能しますか？
簡単に言えば、ソフトウェアは、深度と信号の戻り強度をデコードするためにカラーマトリックスを適用します。 このアプローチは、GPR業界全体で一般的に使用されている1次元カラーパレットとは異なります。
図4に示すように、デフォルトのカラーマトリックスが設定されているため、中央のターゲットは緑がかった色になり、浅いターゲットまたは深いターゲットはそれぞれ黄色がかった色または青みがかった色になります。 このスキームは、（発明者の概念に従って）画像の奥行き感を維持するのに適しています。 他の何かが必要な場合は、必要に応じてカラーマトリックスを変更するのは簡単なプロセスです。
使いやすさは見過ごされがちな機能です。 私たちはそれが不可欠であると考えており、ImpulseRadarブランドの特徴となるよう努めています。必要がないのに、なぜ物事を複雑にするのでしょうか。 OspreyViewは、上の図4に示すように、XNUMXつのスライダーによって制御されます。XNUMXつは深度範囲用、もうXNUMXつはコントラスト用です。 ビュー自体はチェックボックスを介してアクティブ化されるため、通常のビューとOspreyViewの切り替えは迅速で、これ以上簡単なことはありません。
クライアントが配信レポートに入力する必要があるもの、つまり正確なターゲットの場所に戻ると、上記の図5は、OspreyViewがそれを抽出するのにどのように役立つかを示しています。 正確な解釈は、以前のノートで示したリボンボックス関数を中心に展開され、OspreyViewはこの関数とシームレスに融合します。 その結果、OspreyViewの優れた色分けされた深度プロファイルの概要を考えると、ターゲットの正確な選択がさらに簡単な作業になりました。
OspreyViewは、上面図に色を付ける方法であるだけでなく、深度情報も保持します。 これは、上面図で色付きのユーティリティに沿って線を選択すると、それらの選択の頂点がその色によって決定される正確な深さに配置されることを意味します。 つまり、トップビューから正確な深度ピッキングを行うことができます。 これが機能するためには、妥当なクリーンなデータが必要です。一方、位置がずれているピックは、側面図で簡単に調整できます。
また、データを視覚化するこの方法は、他の方法では検出が難しい微妙なターゲットや異常を見つけるのに役立つこともわかりました。 これらはシングルスライスビューでは表示されませんが、6つの深度スライスでのみ表示される場合は、気付かれずに簡単に通過します。 下の図XNUMXは、これを完全に示しています。 上の画像は通常のスライスで、人工の構造物の一部がほとんど見えません。 それらは、XNUMXつまたはXNUMXつのスライスで、そして弱く検出することしかできません。 これを、はっきりと見えるOsrpreyViewと比較してください。
有用性は理想的なデータに限定されるものではなく、実際、それが適用されたすべてのプロジェクトで有用であることがわかりました。 明らかに、位置が間違っている場合や土壌がGPRを役に立たなくしている場合は役に立ちませんが、状況が厳しくなった場合でも役立つことがわかりました。
製品概要
OspreyViewは、3D-GPRデータを視覚化する新しい方法の最初の商用アプリケーションです。 これは当社のCONDORソフトウェアで利用可能であり、利点は次のように要約されます。
- ユーザーは、任意の可変時間ウィンドウでさらに処理することなく、すぐに下のターゲットの明確な概要を把握できます。
- 深さと空間の両方で、元のデータの解像度を完全に保持します。
- 非常に高速で、従来のスライスビューとOspreyViewを瞬時に切り替えることができます。
- 他のビューでのピッキングに干渉することなく、上面ビューからのみ、正しい深度を含むターゲットの正確なピッキングをサポートします。
- 個別の処理インスタンスは必要ありません。余分なディスク容量は必要ありません。
- かすかな物体の検出に役立ち、ターゲットを見逃すリスクを最小限に抑えます。
- わかりやすく直感的なユーザーインターフェイスを備えており、パラメーターを調整する必要はありません
