GPR Dizilerinde yeni olan kişiler dizi verilerinin aynı anlama geldiğini düşünebilir. Bu kısmen doğru olsa da, dikkate alındığında bu tür verilerin yüklenmesi, işlenmesi ve yorumlanmasıyla ilgili sonraki aşamaları kolaylaştırabilecek başka ayrıntılar da vardır. Bu not, veri toplama süreci ve toplanan verilerin daha sonraki yönetimi hakkında birkaç ipucu vermeyi amaçlamaktadır.
Veri hacmi ve yoğunluğu:
Küçük bir 3D proje toplamda yaklaşık 5 GB ham veri tutabilir. Modern standartlara göre büyük bir dosya değildir ve bir bellek çubuğu kullanılarak aktarılacak kadar kolaydır. Ancak veri güvenliği ve işleme açısından bakıldığında tüm bu verileri tek bir dosyaya koymak akıllıca değildir. Neden? Ucuz bellek çubukları aktarım sırasında dosya bozulmasına eğilimlidir ve veriler tek bir dosyadaysa ve operatör tarafından hemen fark edilemeyecek şekilde etkilenmişse bu durum özellikle sorun yaratabilir.
Sonuç olarak, küçük projeleri bile (mümkünse) birkaç paralel alana bölmenizi öneririz. Ayrıca veri hacmi, nokta mesafesine göre doğrusaldır; burada nokta mesafesinin yarısı, veri hacminin iki katı anlamına gelir. Dizi kanal aralığının yarısından daha yüksek yoğunlukta veri toplamanın genellikle bir faydası yoktur. Dolayısıyla 8 cm kanal aralığına sahip bir dizi, 4 cm nokta mesafesine karşılık gelir.
Gezinme (verilerde):
Yukarıdaki Şekil 2, ham radar verileri açısından oldukça küçük bir projeyi göstermektedir (yaklaşık 4.5 GB), ancak böyle bir projenin yorumlanması, km ölçeğinden birkaç metreye kadar navigasyon anlamına gelir ki bu da oldukça karmaşıktır. Kullanılan işleme yazılımına yüksek talep.
Konumlandırma:
Konumlandırma, dizi verilerinin toplanmasıyla ilgili bugüne kadar en çok konuşulan konulardan biridir. Yüksek hassasiyetli RTK-GPS kullanımı en uygun ve verimli konumlandırma yöntemidir ve bu nedenlerden dolayı total station kullanımına tercih edilir. Ancak bu kolaylık, sinyalin ağaç örtüsü, yüksek binalar veya diğer baş üstü engeller nedeniyle kesildiği alanlarda etkisiz hale gelir. Sonuçta kullanılacak konumlandırma yöntemini belirleyen, anket ortamının kendisidir. Aşağıdaki açıklamalarda yalnızca RTK düzeltmesinin yeterli olduğunu ve herhangi bir RTK düzeltmesi kaybının veri yönetiminde ekstra çalışmaya neden olacağını belirtmek önemlidir.
Bazen kötü konumlandırmaya sahip bir projeyi kurtarmak mümkündür; ancak proje büyükse ve yüksek oranda konumlandırma hatası varsa, onu düzeltmek için değerli zaman harcamak yerine daha iyi konumlandırmayla yeniden araştırma yapmak daha ekonomik olabilir. Daha sonra işlemeyi kolaylaştırabilecek bir diğer önemli husus, çok yüksek bir yoğunluk fazladan çalışmaya neden olabileceğinden, veri toplama sırasında konumlandırma yoğunluğunun seçimidir. Konumlandırma süreci üzerinde yeterli kontrolünüz yoksa, veri toplamak için sahaya konuşlandırmanın pek bir anlamı yoktur.
Veri toplama sırasında keskin dönüşler:
Sahada veri toplarken, diziyi toplanan alan boyunca keskin bir dönüş veya yarıçap oluşturacak şekilde hareket ettirmek tamamen mümkündür. Ancak bu tür bir manevranın sonraki veri yönetimine nasıl etki edeceğini düşünmek iyi bir fikirdir. Şekil 3'te gösterildiği gibi, böyle bir yarıçap, verilerin dış çevre boyunca önemli ölçüde gerilmesine, iç çevre boyunca sıkıştırılmasına neden olur. Bunun son görüntüyü nasıl etkileyeceği, verilerin nasıl toplandığına bağlıdır. Örneğin, nokta mesafesi veri toplama sırasında 4 cm'ye ve enterpolasyon sırasında 8 cm'ye ayarlanırsa işe yarayabilir ancak nokta mesafesiyle aynı kutu boyutuna enterpolasyon yapmak verileri kesin olarak etkileyecektir. Bu nedenle bir anketi planlarken bu gibi faktörlerin dikkate alınması önemlidir; Bu tür dönüşler kaçınılmazsa, anketi, bu noktalarda toplanan veriler anketin tamamı için en önemli veriler olmayacak şekilde yapılandırın.
Verilerdeki delikler
Radar verilerinin kapsamadığı alanlara ne olur? Modern yazılım, verileri bu tür boş alanlara enterpolasyon yapma yeteneği sunar, ancak bazen düzenlileştirme uygulamak daha iyi bir seçim olabilir. Kullanılan teorik işlev ne olursa olsun, boş alanlar çok büyükse hiçbir yazılım bunu düzeltemez ve bu alanlar yorum açısından işe yaramaz hale gelir. Daha az belirgin olan diğer bir konu ise enterpolasyon/gruplama fonksiyonunun işlem yapan bilgisayardaki bellek alanını kaplamasıdır, ancak bunun boyutu seçilen işleme yazılımına bağlıdır. Şekil 4'te gösterilene benzer bir projenin işlenmesi, alanların çok büyük, doldurulmamış ve kapalı olması nedeniyle zor olabilir. Elbette, enterpolasyon yapılacak alanları manuel olarak tanımlayarak ("parçalama") işlemeyi tercih ederseniz, bu her zaman mümkün olabilir, ancak bu oldukça eski bir yöntemdir.
Şekil 5, yukarıda Şekil 4.5'de gösterilen projenin aynısı olan 2 GB ham radar verisine sahip bir projeyi göstermektedir. Bununla birlikte, bu projenin düzeni veri yönetimi açısından çok daha iyidir, çünkü gezinmesi kolaydır, keskin dönüşleri yoktur ve verilerdeki delikler.
Paket
En iyi planlamayla bile, gerçek dünyadaki bir proje idealden daha az veri içerebilir. Bu nedenle, modern bir GPR dizisi sisteminden gelen veri hacimleriyle uğraşırken sorunlu verilerden mümkün olduğunca erken kurtulmak her zaman tavsiye edilir. Bu serideki bir sonraki not, veri QA/QC konusunu ele alacak ve veri içe aktarmanın seçimi ve yönetimi için yararlı araçları tartışacaktır.
