Tendo abordado várias ferramentas úteis de visualização e interpretação em notas anteriores, ainda não falamos sobre o processamento de 'fatias grossas'. Portanto, nesta nota, apresentamos um novo método para visualizar dados 3D-GPR de forma mais eficaz, aplicando o processamento de 'fatias grossas'. Até onde sabemos, este método não estava disponível comercialmente até agora. O conceito original nos foi apresentado por Mark Grassmueck et al., da Universidade de Miami. Embora Mark continue sendo o inovador, nós o adaptamos como um recurso dentro Condor.
Nossos esforços são buscar continuamente métodos eficazes para gerenciar grandes conjuntos de dados, sem perda de resolução/detalhe, que preservem a consciência e precisão de profundidade/posição e, finalmente, se prestem à escolha precisa de alvos e exportações para ambientes cad. Além disso, nossos clientes solicitam essa funcionalidade em um ambiente amigável, sem a necessidade de ajustes maciços de parâmetros. O OspreyView, como o chamamos, atende a todas essas condições.
Um primeiro exemplo do que estamos apresentando agora é mostrado na figura 1. A imagem superior mostra nossa abordagem ao processamento de 'fatias grossas', enquanto a vista inferior mostra uma fatia fina tradicional. Embora ambas as imagens sejam boas, pelo menos cinco utilitários são mostrados claramente na imagem OspreyView que não estão presentes na parte inferior ou apenas com alguma imaginação. Antes de nos aprofundarmos nos detalhes, vamos revisar brevemente alguns conceitos no processamento de fatias grossas. Em primeiro lugar, uma fatia de profundidade é um corte horizontal em seu conjunto de dados, mostrando as amplitudes dos dados após a aplicação do processamento. A imagem resultante (C-scan) possui algumas características significativas. Ele fornece uma excelente visão geral, que é muito complicada de se obter por meio de perfil de linha única, e preserva a resolução total do sistema GPR e da coleta de dados. A localização de profundidade dos alvos será precisa e a movimentação pelos dados será rápida. A Figura 2 (imagem superior) mostra um exemplo dessa visualização básica.
Por melhor que seja esse tipo de visualização de 'fatia fina', a desvantagem óbvia é que ela mostra apenas o que o GPR detecta no tempo/profundidade cortada por uma determinada fatia. Não há visualização efetiva de alvos de mergulho, nem é possível vê-los em profundidades totalmente diferentes. A rolagem é necessária, o que aumenta o tempo, mas, mais importante, não oferece ao operador uma visão geral completa.
Para superar essa desvantagem e obter uma visão geral melhor, é prática comum adicionar mais processamento calculando a média das fatias em um intervalo de profundidade específico. Na Figura 2, as imagens do meio e da parte inferior mostram o efeito dessa média em 4 e 8 fatias, respectivamente. Embora a média aplicada à imagem do meio funcione, ela não funciona na imagem inferior. A degradação severa desses dados é devido à média abrangendo, perto de, um comprimento de onda completo do sinal de radar. Esse método sempre reduz a resolução e, mesmo que a média de 4 fatias pareça funcionar, uma análise cuidadosa revelará a perda de informações. Uma transformação de Hilbert é frequentemente adicionada antes da média para evitar o cancelamento devido ao atributo bipolar do sinal GPR. No entanto, essa abordagem reduz ainda mais a resolução e, portanto, não é o que queremos.
Dito isso, animações de fatias de média média funcionam bem. Configurados em uma velocidade de quadro adequada, eles fornecem uma maneira eficaz de visualizar todos os alvos presentes, e essa abordagem provavelmente não desaparecerá em breve. Embora a resolução total seja preservada, ela não se presta facilmente como uma ferramenta de suporte à seleção precisa de alvos para exportação para ambientes CAD/GIS – uma tarefa crítica para nossos clientes. Independentemente disso, continua sendo uma maneira significativa de visualizar dados 3D e chamar a atenção para o que pode ser alcançado com o GPR.
Poderíamos continuar discutindo o limiar de amplitude ou outros meios de simplificar e melhorar a visualização, mas isso está além do escopo deste documento. O objetivo é o processamento 'thick-slice', então, vamos pular para o OspreyView. A Figura 3 abaixo mostra uma segunda comparação entre este novo método (parte inferior) e um típico 'fatia fina' (parte superior). Os dois exemplos de dados revelam linhas de serviço público abaixo de uma interseção rodoviária movimentada, centrada em aprox. 1.3 m de profundidade.
Neste exemplo, o operador configurou o OspreyView para ver de 0.2 a 1.9 m, revelando quase tudo disponível nesses dados. Esta extensa gama pode desfocar alguns detalhes sutis, mas oferece uma excelente visão geral.
Dado o exemplo da Figura 3, a vantagem do OspreyView deve ser óbvia para qualquer pessoa que trabalhe com dados 3D-GPR, mesmo que apenas a visão panorâmica do solo seja mostrada. Essa visão panorâmica não é a entrega final que nossos clientes exigem, mas é essencial ter uma visão clara do cenário. Falaremos sobre precisão mais tarde.
Como o OspreyView funciona?
Em termos simples, o software aplica uma matriz de cores para profundidades de decodificação e intensidades de retorno de sinal. Essa abordagem é diferente das paletas de cores unidimensionais comumente usadas em todo o setor de GPR.
Conforme mostrado na Figura 4, a matriz de cores padrão é definida, de modo que os alvos no centro sejam esverdeados, enquanto os mais rasos ou profundos são amarelados ou azulados, respectivamente. Este esquema é adequado para preservar uma sensação de profundidade nas imagens (conforme conceito do inventor). É um processo simples alterar a matriz de cores, conforme necessário para aqueles que desejam outra coisa.
A facilidade de uso é um recurso muitas vezes esquecido. Achamos que é essencial e nos esforçamos para tornar isso uma marca registrada da marca ImpulseRadar – por que complicar as coisas quando não precisam ser? O OspreyView é controlado por dois controles deslizantes, um para a faixa de profundidade e outro para contraste, conforme mostrado na Figura 4, acima. A visualização em si é ativada por meio de uma caixa de seleção, portanto, alternar entre a visualização normal e o OspreyView é rápido e não poderia ser mais simples.
Voltando ao que nossos clientes precisam colocar em seus relatórios de entrega, ou seja, locais de destino precisos, a Figura 5 acima mostra como o OspreyView ajuda a extrair exatamente isso. As interpretações de precisão giram em torno da função Ribbon-Box apresentada nas notas anteriores, e o OspreyView combina perfeitamente com essa função. O resultado é que a escolha precisa de alvos agora é uma tarefa ainda mais fácil, dada a visão geral do perfil de profundidade codificada por cores superior do OspreyView.
O OspreyView não é apenas uma maneira de colorir a vista superior, mas também contém informações de profundidade. Isso significa que, quando selecionamos uma linha ao longo de um utilitário colorido na vista superior, os vértices dessas escolhas serão colocados na profundidade exata determinada por essa cor. Então, resumindo, agora fazemos escolhas de profundidade precisas da vista superior! Para que isso funcione, devemos ter dados razoavelmente limpos, por outro lado, qualquer seleção desalinhada pode ser facilmente ajustada em uma visão lateral.
Também descobrimos que essa maneira de visualizar dados nos ajuda a encontrar alvos sutis e anomalias que, de outra forma, seriam difíceis de detectar. Eles não são invisíveis na visualização de fatia única, mas passam facilmente despercebidos, mesmo que sejam visíveis apenas em uma fatia de profundidade. A Figura 6, abaixo, ilustra isso perfeitamente. A imagem superior é uma fatia comum onde algumas das estruturas feitas pelo homem são pouco visíveis. Eles só são possíveis de detectar em uma ou duas fatias, e fracamente. Compare isso com OsrpreyView onde eles são claramente visíveis.
A utilidade não se limita aos dados ideais e, de fato, achamos útil em todos os projetos aos quais foi aplicado. Obviamente, não ajuda quando uma posição é errônea ou quando o solo está tornando o GPR inútil, mas achamos útil mesmo quando as coisas ficam difíceis.
Sumário
OspreyView é a primeira aplicação comercial de um novo método de visualização de dados 3D-GPR. Está disponível em nosso software CONDOR, e as vantagens são resumidas a seguir:
- O usuário tem uma visão clara dos alvos abaixo, instantaneamente, sem processamento adicional em uma janela de tempo arbitrariamente variável.
- Preserva completamente a resolução dos dados originais, tanto em profundidade quanto espacialmente.
- Muito rápido, alternar entre o slice-view tradicional e o OspreyView é instantâneo.
- Suporta a coleta precisa de alvos, incluindo a profundidade correta, apenas a partir da vista superior, sem interferir nas coletas em outras vistas.
- Não requer instâncias de processamento separadas, sem necessidade de espaço extra em disco.
- Ajuda na detecção de objetos fracos, minimiza o risco de alvos perdidos.
- Possui uma interface de usuário direta e intuitiva, sem necessidade de ajustes de parâmetros
