これまでのノートでは、ジオメトリのクリーンアップと生の GPR 配列データのロードに関するいくつかの手順を説明しました。 このノートでは、データ解釈の前に必要ないくつかの処理ステップを扱います。
生データ
以下の図 1 は、プロジェクトの XNUMX つのセクションの生データを示しています。 下の画像は、ジオメトリをオーバーレイしたデータを示しています。 このデータセットは決して理想的なものではありません。 まず、データにはかなりのギャップがあります。 第 XNUMX に、より印象的なのは、方向性、収集パターン、データの重複など、対象範囲が一貫していないことです。 一部のフィルタリングは、DC 除去フィルタとタイムゼロ調整のしきい値レベルの形で適用されています。 いくつかの簡単な手順を実行した後にどのように表示されるかを見てみましょう。
ステップ 1 – 前処理
図 2 は、利用可能な前処理ルーチンを示しています。そのうち、次の XNUMX つが最も一般的に使用されます。
- アンテナのリングダウン (バックグラウンド除去で 500 トレース)
- バンドパス (170 – 600 MHz)
- 振幅補正（パラメータなしの球面発散補正）
各ルーチンのデフォルトは明確に定義されているため、通常は設定を変更する必要はなく、選択して実行するだけです。
これらの基本的な前処理ルーチンの効果を以下の図 3 に示します。この場合、ここから解釈を開始できると考えるかもしれません。 ただし、ここでは単一の深度スライスのみを表示しているため、より深いスライスはさらにぼやける可能性があります。 したがって、後処理に進むことをお勧めします。 
図 1 の元のデータでは、線形 (人為的) 特徴が見られましたが、図 3 の前処理されたデータは大幅な改善を示しています。 データのストライピングがなくなり、ほとんどの特徴がより明白になります。
ステップ 2 – 正則化/補間
この時点まで、1D および 2D ルーチンのみが使用されてきました。
3D 移行ルーチンを適用するには、データを通常のビン (データのロード時にサイズ (4 cm) が選択されました) に補間する必要があります。 この段階では、隣接する点からのデータを補間することによってギャップも埋められます。
図 4 は、ソフトウェアが埋めようとする最大ギャップを含む、補間ルーチンのオプションを示しています。 このパラメーターの背後にある理論的根拠は、ギャップが大きすぎると機能しないため、補間アルゴリズムで大きなギャップを埋めようとしても無駄であるということです。 さらに、スライス平均化のオプションもあり、かなりのディスク容量を節約できる可能性があります。 図 5 は、補間後の結果を示しています。 注意 - 通常、この段階は 3D データに適用される最も時間のかかるルーチンです。
移行と後処理
移行は、既知の速度と選択されたアルゴリズムの助けを借りて、双曲線異常が点に折りたたまれるプロセスです。 選択できる数学的アルゴリズムがいくつかあり、それぞれに長所と短所があります。 ただし、3D-GPR データを扱う鍵となるのは、補間後に真の 3D 移行を適用することです。 別の方法は、2D 移行を使用し、移行されたプロファイルを 3D ボリュームに補間することですが、このアプローチでは同じ優れた結果が得られません。
移行を適用するときは、どの速度に達するかを知る必要があります。 推測する代わりに、対話型ツールを使用して最適な値を選択できます。そのプロセスについては、後ほど別のテクニカル ノートで説明します。 ここでは、後処理段階に直接進みます。
図 6 は、利用可能な後処理ルーチンを示しています。その大部分については、後で別の技術ノートで説明します。 ここでは、一般的に使用される振幅エンベロープに焦点を当てます。
振幅エンベロープは、データにヒルベルト変換を適用するプロセスです。 簡単に言うと、これにより、負のデータ値が効果的に正側に移動され、ピーク間に線が引かれます。 解像度がわずかに低下する可能性がありますが、その後のより単純な解釈により、これは一般に許容されます。
もちろん、最新のソフトウェアでは、ユーザーはいつでもさまざまな処理ステージ間をジャンプして、他のデータ インスタンスで利用可能なより高い解像度を利用できますが、これが必要になることはほとんどありません。
図 7 は、作業データの例に対する移行と後処理ルーチンの影響を示しています。 いくつかの簡単な処理ステップを経て、解釈がはるかに簡単なデータが得られます。 繰り返しますが、これは XNUMX つの深度スライスにすぎないため、深度範囲全体をスクロールすると、すべてのターゲットが表示されます。
まとめ
最新の対話型処理ソフトウェアにより、Raptor 3D GPR データの管理が容易になります。 科学者である必要はありません。 いくつかの簡単なガイドラインに従うだけで、得られるデータは通常の 2D GPR データよりもはるかに簡単に解釈でき、曖昧さはなくなります。
