Nas notas anteriores, abordamos algumas etapas relacionadas à limpeza da geometria e ao carregamento de dados brutos da matriz GPR. Nesta nota, trataremos de algumas etapas de processamento necessárias antes da interpretação dos dados.
Dados não tratados
A Figura 1 abaixo mostra os dados brutos de uma seção de um projeto. A imagem inferior mostra os dados com uma sobreposição da geometria. Este conjunto de dados não é ideal. Em primeiro lugar, existem algumas lacunas nos dados. Em segundo lugar, e mais marcante, está a cobertura inconsistente, com diferentes orientações, padrões de coleta e dados sobrepostos. Alguma filtragem foi aplicada na forma de um filtro de remoção CC e um nível de limiar para alinhamento de tempo zero. Veremos agora como fica depois de alguns passos simples.
Passo 1 – pré-processamento
A Figura 2 mostra as rotinas de pré-processamento disponíveis, das quais as três seguintes são as mais utilizadas.
- Toque da antena (500 traços na remoção de fundo)
- Passa-banda (170 – 600 MHz)
- Correção de amplitude (correção de divergência esférica sem parâmetros)
Os padrões para cada rotina são bem definidos, então normalmente não há necessidade de alterar as configurações, basta selecionar e executar.
O efeito dessas rotinas básicas de pré-processamento é mostrado abaixo na Figura 3. Nesse caso, pode-se pensar que é possível iniciar a interpretação aqui. No entanto, estamos vendo apenas uma única fatia de profundidade agora, e as mais profundas podem estar muito mais borradas. Assim, recomendamos continuar com o pós-processamento. 
Nos dados originais da Figura 1, os recursos lineares (feitos pelo homem) eram visíveis, mas os dados pré-processados na Figura 3 representam uma melhoria significativa. A distribuição dos dados desapareceu e a maioria dos recursos é mais aparente.
Passo 2 – Regularização/interpolação
Até este ponto, apenas rotinas 1D e 2D foram usadas.
Para aplicar uma rotina de migração 3D, precisamos interpolar os dados em bins regulares (cujo tamanho (4 cm) foi selecionado ao carregar os dados). Nesta fase, as lacunas também são preenchidas pela interpolação de dados de pontos adjacentes.
A Figura 4 mostra as opções para a rotina de interpolação, incluindo a lacuna máxima que o software tentará preencher. A lógica por trás desse parâmetro é que não adianta tentar preencher lacunas significativas com qualquer algoritmo de interpolação, pois não funcionará se a lacuna for muito grande. Em seguida, também temos a opção de média de fatias, o que pode economizar algum espaço em disco significativo. A Figura 5 mostra o resultado após a interpolação. Nota - esta etapa é geralmente a rotina mais demorada aplicada aos dados 3D.
Migração e pós-processamento
A migração é o processo durante o qual as anomalias hiperbólicas são reduzidas em pontos com a ajuda de uma velocidade conhecida e um algoritmo selecionado. Existem alguns algoritmos matemáticos para escolher, cada um com seus prós e contras. No entanto, a chave para lidar com dados 3D-GPR é aplicar uma verdadeira migração 3D após a interpolação. A alternativa é usar a migração 2D e depois interpolar os perfis migrados em um volume 3D, mas essa abordagem não fornece os mesmos resultados excelentes.
Ao aplicar a migração, precisamos saber em qual velocidade. Em vez de adivinhar, podemos usar uma ferramenta interativa para selecionar o valor ideal, e esse processo será discutido posteriormente em uma nota técnica separada. Por enquanto, saltamos diretamente para o estágio de pós-processamento.
A Figura 6 mostra as rotinas de pós-processamento disponíveis, a maioria das quais será discutida posteriormente em uma nota técnica separada. Por enquanto, nos concentramos no envelope de amplitude comumente usado.
Amplitude Envelope é o processo de aplicação de uma transformação de Hilbert aos dados. Em termos simples, isso efetivamente move os valores de dados negativos para o lado positivo e desenha linhas entre os picos. Pode reduzir um pouco a resolução, mas isso geralmente é aceitável devido à interpretação mais direta a seguir.
É claro que, em softwares modernos, um usuário sempre pode pular entre os diferentes estágios de processamento para usar a resolução mais alta disponível em outras instâncias de dados, embora isso raramente seja necessário.
A Figura 7 exibe o impacto da migração e das rotinas de pós-processamento no exemplo de dados de trabalho. Seguindo algumas etapas simples de processamento, agora temos dados muito mais fáceis de interpretar. Novamente, esta é apenas uma fatia de profundidade, portanto, percorrer toda a faixa de profundidade revelará todos os alvos.
Evolução
O software de processamento moderno e interativo facilita o gerenciamento dos dados do Raptor 3D GPR. Você não precisa ser um cientista; basta seguir algumas diretrizes simples, e os dados resultantes são significativamente mais simples de interpretar do que os dados comuns de GPR 2D, e as ambiguidades desaparecem!
