In de vorige opmerking hebben we enkele stappen behandeld voor het opschonen van geometrie voordat radargegevens worden geladen; het belangrijkste idee was om tijd te besparen door het proces van het laden van een grote hoeveelheid gecompromitteerde gegevens niet te doorlopen. Deze notitie behandelt de mogelijkheden om geometrie te bewerken na het laden van radargegevens en legt uit waarom positionering over het algemeen erg goed moet zijn in 3D-projecten.
Laden van radar GPR-gegevens 
Wanneer we radargegevens laden, moeten we de interpolatieafstand specificeren die de software intern zal gebruiken. Zoals eerder vermeld, heeft het meestal weinig zin om deze afstand korter te maken dan de helft van de kanaalafstand.
Een andere factor is het geheugen dat nodig is voor het beheer van de gegevens, en deze afstand dicteert dat direct. In figuur 3 laten we een klein project zien, met ruwe data van 55 MB. Tijdens het verzamelen van gegevens was de puntafstand 2 cm, met een kanaalafstand van 11 cm. De afbeeldingen tonen gegevens die zijn geïnterpoleerd naar bakken van 2 cm, 4 cm en 10 cm. Zoals te zien is, zou een van deze instellingen prima zijn om de hulpprogramma's te vinden. De schijfruimte die nodig is om alle stappen in de nabewerking tot aan het getoonde stadium te accommoderen, is echter heel anders: 0.25 GB voor binning van 10 cm en 3.8 GB voor binning van 2 cm. Dus in dit geval, door te interpoleren naar 2 cm, kwamen we uit op 70 keer de oorspronkelijke gegevensgrootte. Elk zichtbaar voordeel is echter verwaarloosbaar, dus interpolatie met binning van 10 cm lijkt een geschikte keuze, aangezien het slechts 5 keer zoveel schijfruimte vereist voor de onbewerkte gegevens.
Hebben we wat fancy filtering nodig voor het importeren van de data? Nee, dc-aanpassing, de-wow of bandpass, gecombineerd met drempel en compensatie voor de Rx-Tx-afstand, is alles wat nodig is - ervan uitgaande natuurlijk dat de onbewerkte gegevens van goede kwaliteit zijn.
Slechte posities corrigeren
Afbeelding 3 hieronder toont een gedeelte van een onderzoek uitgevoerd met een op een voertuig gemonteerde array. Zelfs de meest grillige coureur kon de baan ABC niet creëren zoals getoond. Dit type positioneringsfout is typerend wanneer u rekening houdt met variaties in RTK-coördinaten tussen vast en zwevend. Wanneer de fix verloren gaat, verspringt de uitvoer van de GPS onvoorspelbaar. 
We weten niet of de positionering voor B en na C goed is, maar we kunnen uit de anomalie bij A concluderen dat we niet helemaal verdwaald zijn. Bij A hebben we een continue anomalie die twee zwaden doorkruist, dus de relatieve positie tussen deze twee zwaden is op dat punt in ieder geval goed.
In figuur 4 wordt het resultaat van de corrigerende acties getoond, met wat meer winst op de data. We hebben nu een continue anomalie bij B en kunnen er zeker van zijn dat we iets in de goede richting hebben gedaan. Wat we hier hebben gedaan, was voornamelijk positioneringspunten tussen B en C verwijderen, waarbij het kilometertellerwiel het enige positioneringsapparaat tussen deze punten bleef.
Dus kunnen we nu concluderen dat het mogelijk is om slechte positionering te herstellen? Nee, we moeten niet in die richting denken. Het is mogelijk om kleine fouten te corrigeren, maar als de positionering tijdens een project slecht is, zal het te tijdrovend zijn om te herstellen. Denk aan het project dat in een eerdere notitie is getoond, met meer dan 70,000 positioneringspunten; het zou onmogelijk zijn om een groot deel daarvan te corrigeren.
In de praktijk zijn we beperkt tot het verwijderen van enkele zichtbaar verkeerde positioneringspunten en het verplaatsen van andere, op voorwaarde dat we afwijkingen hebben om daarbij te helpen. Dit alles gezegd hebbende, moeten we ook vermelden dat het commercieel gezien vaak oké is om te leven met enkele kleine fouten, en dat het vermogen om een deel van de geometrie te corrigeren niet altijd de moeite waard is.
Conclusie
Vaak worden interpolatieafstanden te kort gekozen in de overtuiging dat dit de gegevens zal verbeteren, terwijl in feite de kanaalafstand de meest beperkende parameter is. We zeggen niet dat men altijd moet interpoleren naar de kanaalafstand, alleen dat men het vermogen om de ogenschijnlijk hogere dichtheid langs de strook te gebruiken niet moet overschatten om de uiteindelijke beelden te verbeteren. We hebben geen significant voordeel gezien bij interpolatie tot minder dan de helft van de kanaalafstand. We hebben ook gemerkt dat moderne, interactieve software het mogelijk maakt om enkele positioneringsfouten te corrigeren, hoewel we ook waarschuwen voor te optimistische opvattingen over dit vermogen. In grote datasets is het onmogelijk, en als het mogelijk is, is het sterk afhankelijk van het zichtbaar hebben van afwijkingen.
In onze volgende notitie behandelen we een deel van de verwerking die we doen vóór de interpretatie- en exportfasen.
