Önceki notlarda, geometrinin temizlenmesi ve ham GPR dizisi verilerinin yüklenmesi ile ilgili birkaç adımı ele aldık. Bu notta, veri yorumlamadan önce bazı gerekli işlem adımlarını ele alacağız.
İşlenmemiş veri
Aşağıdaki Şekil 1, bir projenin bir bölümündeki ham verileri göstermektedir. Alttaki resim, verileri bir geometri bindirmesiyle gösterir. Bu veri seti hiçbir şekilde ideal değildir. İlk olarak, verilerde oldukça boşluklar var. İkincisi ve daha çarpıcı olanı, farklı yönelimler, koleksiyon kalıpları ve örtüşen verilerle tutarsız kapsama alanıdır. Bazı filtrelemeler, bir dc kaldırma filtresi ve zaman sıfır hizalaması için bir eşik düzeyi şeklinde uygulanmıştır. Şimdi birkaç basit adımdan sonra nasıl göründüğünü göreceğiz.
Adım 1 – ön işleme
Şekil 2, aşağıdaki üçü en yaygın olarak kullanılan mevcut ön işleme rutinlerini göstermektedir.
- Anten çalma (arka plan kaldırmada 500 iz)
- Bant geçişi (170 – 600 MHz)
- Genlik düzeltmesi (parametresiz küresel sapma düzeltmesi)
Her rutin için varsayılanlar iyi tanımlanmıştır, bu nedenle genellikle ayarları değiştirmeye gerek yoktur, sadece seçip çalıştırın.
Bu temel ön işleme rutinlerinin etkisi aşağıda Şekil 3'te gösterilmiştir. Bu durumda yoruma buradan başlamanın mümkün olduğu düşünülebilir. Ancak, şu anda yalnızca tek bir derinlik dilimi görüntülüyoruz ve daha derin olanlar çok daha bulanık olabilir. Bu nedenle, son işlemeye devam etmenizi öneririz. 
Şekil 1'deki orijinal verilerde doğrusal (insan yapımı) özellikler görülüyordu, ancak Şekil 3'teki önceden işlenmiş veriler önemli bir gelişmeyi temsil ediyor. Verilerdeki şeritler ortadan kalktı ve çoğu özellik daha belirgin hale geldi.
Adım 2 – Düzenlileştirme/ enterpolasyon
Bu noktaya kadar sadece 1B ve 2B rutinler kullanılmıştır.
Bir 3B geçiş rutini uygulamak için, verileri normal kutulara (veri yüklenirken boyutu (4 cm) seçilen) enterpolasyon yapmamız gerekir. Bu aşamada, bitişik noktalardan veri enterpolasyonu yapılarak boşluklar da doldurulur.
Şekil 4, yazılımın doldurmaya çalışacağı maksimum boşluk dahil, enterpolasyon rutini seçeneklerini gösterir. Bu parametrenin arkasındaki mantık, boşluk çok büyükse işe yaramayacağından, herhangi bir enterpolasyon algoritmasıyla önemli boşlukları doldurmaya çalışmanın faydası olmamasıdır. Ardından, disk alanından önemli ölçüde tasarruf sağlayabilecek dilim ortalaması alma seçeneğimiz de var. Şekil 5, enterpolasyondan sonraki sonucu gösterir. Not - bu aşama genellikle 3B verilere uygulanan en çok zaman alan rutindir.
Taşıma ve işlem sonrası
Göç, hiperbolik anomalilerin bilinen bir hız ve seçilmiş bir algoritma yardımıyla noktalara daraltıldığı süreçtir. Aralarından seçim yapabileceğiniz, her birinin artıları ve eksileri olan birkaç matematiksel algoritma vardır. Ancak, 3B-GPR verileriyle uğraşmanın anahtarı, enterpolasyondan sonra gerçek bir 3B göçü uygulamaktır. Alternatif, 2B göçü kullanmak ve ardından taşınan profilleri bir 3B hacme enterpolasyon yapmaktır, ancak bu yaklaşım aynı mükemmel sonuçları vermez.
Migrasyon uygularken hangi hızda olduğunu bilmemiz gerekir. Tahmin etmek yerine, optimal değeri seçmek için etkileşimli bir araç kullanabiliriz ve bu süreç daha sonra ayrı bir teknik notta tartışılacaktır. Şimdilik doğrudan işlem sonrası aşamaya geçiyoruz.
Şekil 6, çoğunluğu daha sonra ayrı bir teknik notta tartışılacak olan mevcut işlem sonrası rutinleri göstermektedir. Şimdilik, yaygın olarak kullanılan Genlik Zarfına odaklanıyoruz.
Genlik Zarfı, verilere bir Hilbert dönüşümü uygulama işlemidir. Basit bir ifadeyle, bu, negatif veri değerlerini etkin bir şekilde pozitif tarafa taşır ve tepe noktaları arasında çizgiler çizer. Çözünürlüğü biraz azaltabilir, ancak aşağıdaki daha basit yorumlama nedeniyle bu genellikle kabul edilebilir.
Elbette, modern yazılımda, bir kullanıcı, nadiren gerekli olsa da, diğer veri örneklerinde daha yüksek çözünürlükten yararlanmak için her zaman farklı işleme aşamaları arasında geçiş yapabilir.
Şekil 7, çalışma verileri örneğinde geçişin ve işlem sonrası rutinlerin etkisini gösterir. Birkaç basit işlem adımından sonra artık yorumlanması çok daha kolay verilerimiz var. Yine, bu yalnızca bir derinlik dilimidir, bu nedenle tüm derinlik aralığını kaydırmak tüm hedefleri ortaya çıkaracaktır.
Paket
Modern ve etkileşimli işleme yazılımı, Raptor 3D GPR verilerinin yönetimini kolaylaştırır. Bilim insanı olmanıza gerek yok; sadece birkaç basit yönergeyi izleyin ve sonuçta ortaya çıkan verileri yorumlamak sıradan 2D GPR verilerinden çok daha basittir ve belirsizlikler ortadan kalkar!
