W poprzedniej notatce omówiliśmy kilka kroków czyszczenia geometrii przed załadowaniem danych radarowych; głównym założeniem było zaoszczędzenie czasu, nie przechodząc przez proces ładowania dużej ilości zhakowanych danych. Ta uwaga zajmie się możliwościami edycji geometrii po załadowaniu danych radarowych i wyjaśni, dlaczego ogólnie pozycjonowanie musi być bardzo dobre w projektach 3D.
Ładowanie danych radarowych GPR 
Kiedy ładujemy dane radarowe, musimy określić odległość interpolacji, z której oprogramowanie będzie korzystać wewnętrznie. Jak wspomniano wcześniej, zwykle skrócenie tej odległości do połowy odstępu między kanałami jest mało przydatne.
Innym czynnikiem jest pamięć potrzebna do zarządzania danymi, a ta odległość bezpośrednio to dyktuje. Na rysunku 3 pokazujemy mały projekt, z surowymi danymi 55 MB. Podczas zbierania danych odległość punktów wynosiła 2 cm, przy odstępie między kanałami 11 cm. Obrazy przedstawiają dane interpolowane do pojemników 2 cm, 4 cm i 10 cm. Jak widać, aby zlokalizować narzędzia, każde z tych ustawień byłoby w porządku. Jednak przestrzeń dyskowa potrzebna do zmieszczenia wszystkich etapów przetwarzania końcowego aż do pokazanego etapu jest zupełnie inna – 0.25 GB dla binningu 10 cm i 3.8 GB dla binningu 2 cm. Tak więc w tym przypadku, interpolując do 2 cm, otrzymaliśmy 70-krotność oryginalnego rozmiaru danych. Jednak wszelkie widoczne korzyści są znikome, więc interpolacja z binningiem 10 cm wydaje się odpowiednim wyborem, biorąc pod uwagę, że wymaga tylko 5-krotności miejsca na dysku dla surowych danych.
Czy potrzebujemy jakiegoś wymyślnego filtrowania do importowania danych? Nie, regulacja dc, de-wow lub bandpass w połączeniu z progiem i kompensacją odległości Rx-Tx to wszystko, co jest potrzebne – zakładając oczywiście, że surowe dane są dobrej jakości.
Poprawianie złych pozycji
Rysunek 3 poniżej przedstawia fragment ankiety przeprowadzonej z wykorzystaniem tablicy zamontowanej na pojeździe. Nawet najbardziej chaotyczny kierowca nie był w stanie stworzyć toru ABC, jak pokazano. Ten typ błędu pozycjonowania jest typowy, gdy dopuszczasz różnice we współrzędnych RTK między stałymi i ruchomymi. Gdy poprawka zostanie utracona, dane wyjściowe z GPS przeskakują w nieprzewidywalny sposób. 
Nie wiemy, czy pozycja przed B i po C jest dobra, ale z anomalii w A możemy wywnioskować, że nie jesteśmy całkowicie zagubieni. W punkcie A mamy ciągłą anomalię przecinającą dwa pokosy, więc przynajmniej względna pozycja między tymi dwoma pokosami jest w tym momencie dobra.
Na rysunku 4 pokazano wynik działań korygujących, z pewnym większym wzmocnieniem danych. Mamy teraz ciągłą anomalię w B i możemy być pewni, że zrobiliśmy coś we właściwym kierunku. To, co tutaj zrobiliśmy, polegało głównie na usunięciu punktów pozycjonowania między B i C, pozostawiając koło licznika jako jedyne urządzenie pozycjonujące między tymi punktami.
Czy możemy teraz stwierdzić, że można naprawić złe pozycjonowanie? Nie, nie powinniśmy myśleć w tym kierunku. Możliwe jest poprawienie drobnych błędów, ale jeśli pozycjonowanie jest złe w całym projekcie, naprawa będzie zbyt czasochłonna. Przypomnij sobie projekt pokazany w poprzedniej notatce, z ponad 70,000 XNUMX punktów pozycjonowania; nie dałoby się poprawić dużej części z nich.
W praktyce ograniczamy się do usuwania niektórych wyraźnie błędnych punktów pozycjonowania i przenoszenia innych, pod warunkiem, że mamy do czynienia z anomaliami, które mogą w tym pomóc. Powiedziawszy to wszystko, powinniśmy również wspomnieć, że komercyjnie często można żyć z drobnymi błędami, a możliwość poprawienia niektórych geometrii może nie zawsze być warta wysiłku.
Na wynos
Często odległości interpolacji są wybierane zbyt krótko, w przekonaniu, że poprawi to dane, podczas gdy w rzeczywistości odstęp między kanałami jest najbardziej ograniczającym parametrem. Nie mówimy, że zawsze należy interpolować do odstępów między kanałami, tylko że nie należy przeceniać możliwości wykorzystania pozornie większej gęstości wzdłuż pokosu w celu ulepszenia końcowych obrazów. Nie widzieliśmy żadnych znaczących korzyści z interpolacji do mniej niż połowy odstępów między kanałami. Zauważyliśmy również, że nowoczesne, interaktywne oprogramowanie umożliwia korektę niektórych błędów pozycjonowania, choć ostrzegamy również przed zbyt optymistycznymi poglądami na tę umiejętność. W dużych zbiorach danych jest to niemożliwe, a kiedy jest to możliwe, w dużej mierze zależy od widocznych anomalii.
W naszej następnej notatce omówimy niektóre procesy, które wykonujemy przed etapami interpretacji i eksportu.
