Birkaç faydalı görselleştirme ve yorumlama aracını önceki notlarda ele aldığımızdan, henüz 'kalın dilim' işleme hakkında konuşmadık. Bu nedenle, bu notta, 'kalın dilim' işleme uygulayarak 3D-GPR verilerini daha etkili bir şekilde görselleştirmek için yeni bir yöntem sunuyoruz. Bildiğimiz kadarıyla, bu yöntem şimdiye kadar ticari olarak mevcut değildi. Orijinal konsept tarafımıza sunuldu. Mark Grasmueck ve diğerleri, Miami Üniversitesi'nden. Mark yenilikçi olmaya devam etse de, bunu bir özellik olarak uyarladık. Condor.
Çabalarımız, derinlik/konum farkındalığını ve doğruluğu koruyan ve son olarak, hedeflerin hassas bir şekilde seçilmesi ve cad ortamlarına ihracat için kendilerini ödünç veren, çözünürlük/ayrıntı kaybı olmadan, sürekli olarak büyük veri kümelerini yönetmek için etkili yöntemler aramaktır. Ayrıca, müşterilerimiz, büyük parametre ayarlamalarına gerek kalmadan, kullanıcı dostu bir ortamda paketlenmiş bu tür işlevsellik ister. OspreyView dediğimiz gibi, tüm bu koşulları karşılıyor.
Şimdi sunduğumuz şeyin ilk örneği şekil 1'de gösterilmektedir. Üstteki resim 'kalın dilim' işleme yaklaşımımızı gösterirken, alttaki görünüm geleneksel, ince bir dilimi göstermektedir. Her iki görüntü de iyi olsa da, OspreyView görüntüsünde, altta bulunmayan veya yalnızca biraz hayal gücü ile en az beş yardımcı program açıkça gösterilir. Ayrıntılara girmeden önce, kalın dilim işlemedeki bazı kavramları kısaca gözden geçirelim. İlk olarak, bir derinlik dilimi, veri kümeniz boyunca, işleme uygulandıktan sonra verilerin genliklerini gösteren yatay bir kesimdir. Ortaya çıkan görüntü (C-tarama) bazı önemli özelliklere sahiptir. Tek hatlı profil oluşturma yoluyla elde edilmesi çok zahmetli olan mükemmel bir genel bakış sunar ve GPR sisteminin ve veri toplamanın tam çözünürlüğünü korur. Hedeflerin derinlik lokalizasyonu kesin olacak ve veriler arasında geçiş hızlı olacaktır. Şekil 2 (üstteki resim), bu tür temel görselleştirmenin bir örneğini göstermektedir.
Bu tür 'ince dilim' görselleştirme ne kadar iyi olursa olsun, bariz dezavantajı, yalnızca GPR'nin belirli bir dilim tarafından kesilen zaman/derinlikte ne algıladığını göstermesidir. Daldırma hedeflerinin etkili bir şekilde görselleştirilmesi yoktur ve bunları tamamen farklı derinliklerde görmek mümkün değildir. Kaydırma gereklidir, bu da zaman kazandırır, ancak daha da önemlisi operatöre tam bir genel bakış sunmaz.
Bu dezavantajın üstesinden gelmek ve daha iyi bir genel bakış elde etmek için, belirli bir derinlik aralığında dilimlerin ortalamasını alarak daha fazla işleme eklemek yaygın bir uygulamadır. Şekil 2'de, orta ve alt görüntüler, sırasıyla 4 ve 8 dilim üzerinde bu tür ortalamaların etkisini göstermektedir. Ortadaki resme uygulanan ortalama alma işlemi çalışırken alttaki resimde çalışmıyor. Bu verinin ciddi şekilde bozulması, radar sinyalinin tam dalga boyuna yakın, ortalama yayılımından kaynaklanmaktadır. Bu yöntem her zaman çözünürlüğü azaltır ve 4 dilimli ortalama işe yarıyor gibi görünse bile, dikkatli bir bakış bilgi kaybını ortaya çıkaracaktır. GPR sinyalinin iki kutuplu özelliği nedeniyle iptali önlemek için genellikle ortalama almadan önce bir Hilbert dönüşümü eklenir. Ancak bu yaklaşım çözünürlüğü daha da azaltır ve bu nedenle istediğimiz bu değildir.
Bununla birlikte, orta derecede ortalama dilimlerin animasyonları iyi çalışıyor. Uygun bir kare hızında kurulurlar, mevcut tüm hedefleri görselleştirmenin etkili bir yolunu sağlarlar ve bu yaklaşım muhtemelen yakında ortadan kalkmayacaktır. Tam çözünürlük korunsa da, müşterilerimiz için kritik bir görev olan CAD/GIS ortamlarına dışa aktarma için hassas hedef seçmeyi destekleyen bir araç olarak kendini kolayca ödünç vermez. Ne olursa olsun, 3B verileri görselleştirmenin ve GPR ile neler yapılabileceğine dikkat çekmenin anlamlı bir yolu olmaya devam ediyor.
Genlik eşiğini veya görselleştirmeyi basitleştirme ve iyileştirmenin diğer yollarını tartışabiliriz, ancak bu, bu belgenin kapsamı dışındadır. Amaç 'kalın dilim' işlemedir, bu yüzden OspreyView'e geçelim. Aşağıdaki Şekil 3, bu yeni yöntem (altta) ile tipik bir 'ince dilim' (üstte) arasında ikinci bir karşılaştırmayı göstermektedir. İki veri örneği, yaklaşık olarak ortalanmış yoğun bir yol kavşağının altındaki yardımcı hatları ortaya koymaktadır. 1.3 m derinlik.
Bu örnekte operatör, OspreyView'i 0.2 ile 1.9 m arasında görecek şekilde ayarlayarak bu verilerde mevcut olan hemen hemen her şeyi ortaya çıkardı. Bu geniş aralık, bazı ince ayrıntıları bulanıklaştırabilir, ancak mükemmel bir genel bakış sağlar.
Şekil 3'teki örnek göz önüne alındığında, OspreyView'ün avantajı, 3D-GPR verileriyle çalışan herkes için, yalnızca zeminin kuşbakışı görünümü gösterilmiş olsa bile, açık olmalıdır. Bu kuşbakışı görünüm, müşterilerimizin ihtiyaç duyduğu nihai teslimat değildir, ancak sahneye net bir genel bakışa sahip olmak çok önemlidir. Hassasiyet hakkında daha sonra konuşacağız.
OspreyView nasıl çalışır?
Basit bir ifadeyle, yazılım derinlikleri ve sinyal dönüş güçlerini çözmek için bir renk matrisi uygular. Bu yaklaşım, GPR endüstrisinde yaygın olarak kullanılan 1 boyutlu renk paletlerinden farklıdır.
Şekil 4'te gösterildiği gibi, varsayılan renk matrisi, merkezdeki hedefler yeşilimsi, daha sığ veya daha derin olanlar sırasıyla sarımsı veya mavimsi olacak şekilde ayarlanır. Bu şema, görüntülerde derinlik hissini korumak için uygundur (mucidin konseptine göre). Başka bir şey isteyenler için gerektiği gibi renk matrisini değiştirmek basit bir işlemdir.
Kullanıcı dostu olması genellikle gözden kaçan bir özelliktir. Bunun gerekli olduğunu düşünüyoruz ve bunu ImpulseRadar markasının ayırt edici özelliği yapmak için çabalıyoruz - olması gerekmediğinde işleri neden karmaşık hale getirelim? OspreyView, yukarıdaki Şekil 4'te gösterildiği gibi, biri derinlik aralığı ve diğeri kontrast için olmak üzere iki kaydırıcı tarafından kontrol edilir. Görünümün kendisi bir onay kutusu aracılığıyla etkinleştirilir, bu nedenle normal görünüm ile OspreyView arasında geçiş yapmak hızlıdır ve daha kolay olamazdı.
Müşterilerimizin teslimat raporlarına koymaları gerekenlere, yani kesin hedef konumlara geri dönersek, yukarıdaki Şekil 5, OspreyView'ün tam olarak bunu çıkarmaya nasıl yardımcı olduğunu gösterir. Hassas yorumlar, önceki notlarda sunulan Ribbon-Box işlevi etrafında döner ve OspreyView bu işlevle sorunsuz bir şekilde uyum sağlar. Sonuç olarak, OspreyView'ün üstün renk kodlu derinlik profiline genel bakışı göz önüne alındığında, hedeflerin hassas bir şekilde seçilmesi artık daha da kolay bir iş.
OspreyView yalnızca üstten görünümü renklendirmenin bir yolu değildir, aynı zamanda derinlik bilgisini de tutar. Bu, üst görünümde renkli bir yardımcı program boyunca bir çizgi seçtiğimizde, bu seçimlerin tepe noktalarının o renk tarafından belirlenen kesin derinliğe yerleştirileceği anlamına gelir. Yani kısacası, artık üstten görünümden hassas derinlik seçimleri yapıyoruz! Bunun çalışması için makul temiz verilere sahip olmamız gerekir, diğer yandan yanlış hizalanmış herhangi bir seçim yan görünümde kolayca ayarlanabilir.
Ayrıca, verileri bu şekilde görselleştirmenin, aksi takdirde tespit edilmesi zor olan ince hedefleri ve anormallikleri bulmamıza yardımcı olduğunu bulduk. Tek dilim görünümünde görünmez değildirler, ancak yalnızca bir derinlik diliminde görünürlerse fark edilmeden kolayca geçebilirler. Aşağıdaki Şekil 6, bunu mükemmel bir şekilde göstermektedir. En üstteki görüntü, insan yapımı yapıların bir kısmının zar zor görülebildiği sıradan bir kesittir. Sadece bir veya iki dilimde ve zayıf olarak tespit edilebilirler. Bunu, açıkça görülebilecekleri OsrpreyView ile karşılaştırın.
Kullanışlılığı ideal verilerle sınırlı değildir ve aslında uygulandığı tüm projelerde faydalı bulduk. Açıkçası, bir pozisyon hatalı olduğunda veya toprak GPR'yi işe yaramaz hale getirdiğinde yardımcı olmuyor, ancak işler zorlaştığında bile faydalı olduğunu gördük.
ÖZET
OspreyView, 3D-GPR verilerini görselleştirmeye yönelik yeni bir yöntemin ilk ticari uygulamasıdır. CONDOR yazılımımızda mevcuttur ve avantajları aşağıdaki gibi özetlenmiştir:
- Kullanıcı, isteğe bağlı olarak değişken bir zaman penceresinde daha fazla işlem yapmadan, anında, altındaki hedeflere net bir genel bakışa sahiptir.
- Orijinal verilerin çözünürlüğünü hem derinlik hem de uzamsal olarak tamamen korur.
- Çok hızlı, geleneksel dilim görünümü ile OspreyView arasında geçiş anında gerçekleşir.
- Diğer görünümlerdeki seçimlere müdahale etmeden, yalnızca üst görünümden doğru derinlik de dahil olmak üzere hedeflerin kesin olarak seçilmesini destekler.
- Ayrı işleme örnekleri gerektirmez, ekstra disk alanı gerekmez.
- Soluk nesnelerin algılanmasına yardımcı olur, kaçırılan hedef riskini en aza indirir.
- Basit ve sezgisel bir kullanıcı arayüzüne sahiptir, parametre ayarlaması gerekmez
