Önceki notta, radar verilerini yüklemeden önce geometriyi temizlemek için bazı adımları ele aldık; Ana fikir, büyük miktarda güvenliği ihlal edilmiş veri yükleme sürecinden geçmeyerek zamandan tasarruf etmekti. Bu not, radar verilerini yükledikten sonra geometriyi düzenleme olasılıklarını ele alacak ve genel olarak 3B projelerde konumlandırmanın neden çok iyi olması gerektiğini açıklayacaktır.
Radar GPR verilerinin yüklenmesi 
Radar verilerini yüklediğimizde, yazılımın dahili olarak kullanacağı enterpolasyon mesafesini belirtmeliyiz. Daha önce bahsedildiği gibi, bu mesafeyi kanal aralığının yarısından daha kısa yapmak genellikle pek işe yaramaz.
Diğer bir faktör, verileri yönetmek için gereken hafızadır ve bu mesafe bunu doğrudan belirler. Şekil 3'te, 55 MB ham veriye sahip küçük bir proje gösteriyoruz. Veri toplama sırasında nokta mesafesi 2 cm, kanal aralığı 11 cm olarak belirlenmiştir. Görüntüler, 2 cm, 4 cm ve 10 cm'lik kutulara enterpolasyonlu verileri gösterir. Görülebileceği gibi, yardımcı programları bulmak için bu ayarlardan herhangi biri gayet iyi olacaktır. Ancak, gösterilen aşamaya kadar son işlemedeki tüm adımları barındırmak için gereken disk alanı oldukça farklıdır – 0.25 cm gruplama için 10 GB ve 3.8 cm gruplama için 2 GB. Yani, bu durumda, 2 cm'ye enterpolasyon yaparak, orijinal veri boyutunun 70 katı ile sonuçlandık. Bununla birlikte, herhangi bir görünür fayda göz ardı edilebilir, bu nedenle ham veriler için yalnızca 10 kat disk alanı gerektirdiği göz önüne alındığında, 5 cm gruplama ile enterpolasyon uygun bir seçim gibi görünüyor.
Verileri içe aktarmak için biraz süslü filtrelemeye ihtiyacımız var mı? Hayır, dc ayarı, de-wow veya bant geçişi, eşik ve Rx-Tx mesafesi telafisi ile birlikte, gereken tek şey - tabii ki ham verilerin iyi kalitede olduğu varsayılırsa.
Kötü pozisyonları düzeltme
Aşağıdaki Şekil 3, araca monte edilmiş bir dizilim ile gerçekleştirilen bir araştırmadan bir bölümü göstermektedir. En düzensiz sürücü bile gösterildiği gibi ABC izini oluşturamaz. Bu tür konumlandırma hatası, sabit ve kayan nokta arasındaki RTK koordinatlarında değişikliklere izin verdiğinizde tipiktir. Düzeltme kaybolduğunda, GPS'den gelen çıktı tahmin edilemez bir şekilde atlar. 
B'den önce ve C'den sonra konumlandırmanın iyi olup olmadığını bilmiyoruz, ancak A'daki anormallikten tamamen kaybolmadığımız sonucuna varabiliriz. A'da, iki namlu üzerinden geçen sürekli bir anomaliye sahibiz, yani en azından bu iki namlu arasındaki nispi konum bu noktada iyidir.
Şekil 4'te, veriler üzerinde biraz daha yüksek kazanç ile düzeltme eylemlerinin sonucu gösterilmektedir. Şimdi B'de sürekli bir anormallik var ve doğru yönde bir şeyler yaptığımızdan emin olabiliriz. Burada yaptığımız esas olarak B ve C arasındaki konumlandırma noktalarını silmek ve bu noktalar arasındaki tek konumlandırma cihazı olarak kilometre sayacı çarkını bırakmaktı.
Öyleyse şimdi kötü konumlandırmayı düzeltmenin mümkün olduğu sonucuna varabilir miyiz? Hayır, bu yönde düşünmemeliyiz. Küçük hataları düzeltmek mümkündür, ancak bir proje boyunca konumlandırma kötüyse, düzeltilmesi çok zaman alacaktır. 70,000'den fazla konumlandırma noktası ile bir önceki notta gösterilen projeyi hatırlayın; bunların büyük bir kısmını düzeltmek imkansız olurdu.
Uygulamada, yardımcı olacak anormalliklerimiz olması koşuluyla, görünürde yanlış olan bazı konumlandırma noktalarını silmek ve diğerlerini taşımakla sınırlıyız. Tüm bunları söyledikten sonra, ticari olarak bazı küçük hatalarla yaşamanın genellikle normal olduğunu ve geometrinin bir kısmını düzeltme yeteneğinin her zaman çabaya değmeyebileceğini de belirtmeliyiz.
Paket
Genellikle enterpolasyon mesafeleri, bunun verileri iyileştireceği inancıyla çok kısa seçilirken, aslında kanal aralığı en sınırlayıcı parametredir. Her zaman kanal aralığına enterpolasyon yapılması gerektiğini söylemiyoruz, sadece nihai görüntüleri geliştirmek için şerit boyunca görünüşte daha yüksek yoğunluğu kullanma yeteneğini abartmamalısınız. Kanal aralığının yarısından daha azına enterpolasyon yapmanın önemli bir faydasını görmedik. Ayrıca modern, etkileşimli bir yazılımın bazı konumlandırma hatalarını düzeltmeyi mümkün kıldığını fark ettik, ancak bu yetenekle ilgili aşırı iyimser görüşler için de uyarıyoruz. Büyük veri kümelerinde bu imkansızdır ve mümkün olduğunda, büyük ölçüde anormalliklerin görünür olmasına dayanır.
Bir sonraki notumuzda, yorumlama ve ihracat aşamalarından önce yaptığımız bazı işlemlere değineceğiz.
