В предыдущих заметках мы рассмотрели несколько шагов, касающихся очистки геометрии и загрузки необработанных данных георадарного массива. В этой заметке мы рассмотрим некоторые необходимые этапы обработки перед интерпретацией данных.
Необработанные данные
На рис. 1 ниже показаны необработанные данные из одного раздела проекта. На нижнем изображении показаны данные с наложением геометрии. Этот набор данных ни в коем случае не идеален. Во-первых, в данных довольно много пробелов. Во-вторых, и это более поразительно, это непоследовательное покрытие с разными ориентациями, шаблонами сбора и перекрывающимися данными. Некоторая фильтрация была применена в виде фильтра для удаления постоянной составляющей и порогового уровня для выравнивания по нулевому времени. Сейчас мы увидим, как это выглядит после нескольких простых шагов.
Шаг 1 – предварительная обработка
На рис. 2 показаны доступные процедуры предварительной обработки, из которых наиболее часто используются следующие три.
- Отключение антенны (500 трасс при удалении фона)
- Полоса пропускания (170 – 600 МГц)
- Коррекция амплитуды (коррекция сферической дивергенции без параметров)
Значения по умолчанию для каждой подпрограммы четко определены, поэтому обычно нет необходимости изменять настройки, просто выберите и запустите.
Эффект этих основных процедур предварительной обработки показан ниже на рисунке 3. В этом случае можно подумать, что здесь можно начать интерпретацию. Однако сейчас мы видим только один срез глубины, а более глубокие могут быть гораздо более размытыми. Поэтому мы рекомендуем продолжить постобработку. 
В исходных данных на Рисунке 1 были видны линейные (рукотворные) особенности, но предварительно обработанные данные на Рисунке 3 представляют собой значительное улучшение. Чередование данных исчезло, и большинство функций стали более очевидными.
Шаг 2 – Регуляризация/интерполяция
До сих пор использовались только 1D и 2D подпрограммы.
Для применения процедуры 3D-миграции нам необходимо интерполировать данные в обычные бины (размер которых (4 см) был выбран при загрузке данных). На этом этапе пробелы также заполняются путем интерполяции данных из соседних точек.
На рис. 4 показаны параметры процедуры интерполяции, включая максимальный разрыв, который программное обеспечение попытается заполнить. Обоснование этого параметра заключается в том, что нет смысла пытаться заполнить значительные пробелы каким-либо алгоритмом интерполяции, так как он не будет работать, если разрыв слишком велик. Затем у нас также есть возможность усреднения срезов, что может значительно сэкономить место на диске. На рис. 5 показан результат после интерполяции. Заметка - этот этап обычно является наиболее трудоемкой процедурой, применяемой к 3D-данным.
Миграция и постобработка
Миграция — это процесс, в ходе которого гиперболические аномалии схлопываются в точки с помощью известной скорости и выбранного алгоритма. Есть несколько математических алгоритмов на выбор, каждый со своими плюсами и минусами. Однако ключом к работе с данными 3D-GPR является применение настоящей 3D-миграции после интерполяции. Альтернативой является использование 2D-миграции с последующей интерполяцией мигрированных профилей в 3D-объем, но этот подход не дает таких же отличных результатов.
При применении миграции нам нужно знать, с какой скоростью. Вместо угадывания мы можем использовать интерактивный инструмент для выбора оптимального значения, и этот процесс будет рассмотрен позже в отдельной технической заметке. А пока перейдем непосредственно к этапу постобработки.
На рис. 6 показаны доступные процедуры постобработки, большинство из которых будут обсуждаться позже в отдельной технической заметке. Сейчас мы сконцентрируемся на обычно используемой огибающей амплитуды.
Amplitude Envelope — это процесс применения преобразования Гильберта к данным. Проще говоря, это эффективно перемещает отрицательные значения данных в положительную сторону и рисует линии между пиками. Это может немного уменьшить разрешение, но в целом это приемлемо из-за более простой интерпретации, которая следует ниже.
Конечно, в современном программном обеспечении пользователь всегда может переключаться между различными этапами обработки, чтобы использовать более высокое разрешение, доступное в других экземплярах данных, хотя это редко требуется.
На рис. 7 показано влияние миграции и процедур постобработки на пример рабочих данных. После нескольких простых шагов обработки у нас теперь есть данные, которые намного легче интерпретировать. Опять же, это только один срез глубины, поэтому прокрутка всего диапазона глубин покажет все цели.
Навынос
Современное и интерактивное программное обеспечение для обработки упрощает управление данными георадара Raptor 3D. Вам не нужно быть ученым; просто следуйте нескольким простым рекомендациям, и полученные данные будут значительно проще интерпретировать, чем обычные данные 2D GPR, и неясности исчезнут!
