GPR 사용자는 측량 그리드 설정을 싫어합니다. 불만은 시간이 걸리고 쉽지 않다는 것입니다. 간단히 말해, 센서 및 소프트웨어는 3 년 동안 그리드 수집을 권장했습니다. 간단히 말해서 신뢰할 수있는 영역 범위로 데이터를 생성하고 더 나은 표면 아래 이미징을 제공하여 해석을 더 쉽게 해주기 때문입니다. 가장 멋진 GPR 데이터는 거의 항상 깊이 슬라이스 또는 XNUMXD 복셀 큐브로 표시됩니다. 그러나 많은 사람들에게 그리드에서 데이터를 설정하고 수집하는 데 필요한 시간과 노력을들이는 것을 꺼려합니다.
그리드가 유용한 이유는 전체 영역 샘플링을 보장하고, 수집 된 모든 GPR 추적에 대해 정확한 위치와 알려진 센서 방향을 데이터를 제공하여 공간적으로 의존적 인 체계적인 데이터 처리를 허용하기 때문입니다. 그리드를 사용하면 운영자가 조직화 된 방식으로 데이터를 수집하여 더 나은 깊이 조각과 3D 큐브를 만들도록 "강제"합니다. 한 영역에서 데이터를 수집하고 모든 GPR 추적의 위치를 알 수있는 또 다른 방법이 있습니까?
대답은“예”입니다. 레이저 theodolites, IMU (관성 측정 장치)를 포함한 많은 위치 결정 기술이 있지만 가장 잘 알려진 기술은 아마도 GPS 일 것입니다. GPS는 널리 사용 가능하며 센서 및 소프트웨어 GPR 시스템에 쉽게 추가 할 수 있지만 GPR로 지역을 측량하기 위해 GPS를 사용하려면 GPS가 자동차 또는 스마트 폰의 GPS보다 더 나은 정확도를 가져야합니다. 물론 더 비싼 GPS 장치를 의미합니다.
한 영역에서 데이터를 수집하고 모든 GPR 트레이스의 위치를 알 수있는 또 다른 방법이 있습니까? 대답은“예”입니다.
가장 정확한 GPS는 "Real Time Kinematic"을 의미하는 RTK GPS입니다. 이 시스템은 두 개의 GPS 수신기를 사용합니다. 하나는 GPR 시스템으로 이동하는 것이고, 다른 하나는 이동 수신기로만 얻을 수있는 것보다 훨씬 더 높은 수준의 위치 정확도를 제공하기 위해 이동 수신기와 통신하는 고정 기지국에 있습니다. 대부분의 경우 0.5 미터 미만입니다.
RTK GPS가 항상 필요한 것은 아닙니다. 평활 알고리즘과 위성 기반 위치 보정 (WAAS 등)이 내장되어있어 드리프트를 줄이고 GPS (미국) 및 GLONASS (러시아) 위성 모두에 액세스하는 합리적인 가격의 많은 차동 GPS. 이러한 GPS 장치는 GPS를 사용하여 깊이 슬라이스를 생성하는 데 필요한 위치 정확도를 제공 할 수 있습니다. 실제로 그림 3의 데이터는 이러한 GPS (Topcon SGR-1)로 수집되었습니다.
고정밀 포지셔닝으로 GPR 데이터를 수집하면 그리드 설정을 피할 수 있습니다. 데이터는 잔디 깎는 기계로 잔디를 자르는 것과 같은 방식으로 영역 전체에서 수집됩니다. 전체 영역이 덮여 있는지 확인하기 위해 일종의 부드러운 패턴으로 걸어 다니십시오. 위치 결정은 GPS와 같은 시스템에 의해 처리되지만 사용자는 적절한 영역 범위를 확보하기 위해 여전히 부지런해야합니다.
XNUMXD덴탈의 EKKO_ 프로젝트 소프트웨어는 SliceView 모듈의 새로운 기능을 제공합니다. 제어 된 위치로 수집 된 라인 데이터를 깊이 슬라이스로 처리하는 기능입니다.
예를 들어, 두 개의 다른 경로를 사용하여 골프 그린에서 두 개의 단일 "라인"데이터 세트가 수집되었습니다. 라인 1은 X와 Y 방향 (그림 1a)으로 앞뒤로 걷는 것을 수반했으며 라인 2는 중앙에서 시작하여 바깥쪽으로 나선형으로 나선 경로를 따랐습니다 (그림 1b).
그리드 데이터 용 SliceView와 마찬가지로 xy 위치가 제어 된 라인 용 SliceView에는 보간 및 깊이 슬라이싱 단계 전에 자동으로 실행되는 여러 프로세스, 특히 Dewow, Background Subtraction Filter, Migration, Envelope 및 Gain (그림 2)이 있습니다. 고급 사용자는 데이터에 적용 할 프로세스를 선택할 수 있습니다. 이러한 프로세스에 대한 대부분의 입력 매개 변수가 기본값으로 설정되어 있지만 가장 집중된 깊이 슬라이스를 생성하는 데 중요한 한 가지 매개 변수는 측량 사이트의 GPR 속도입니다.
가능하면 데이터에서 쌍곡선 반사기를 찾고 쌍곡선 피팅 기능을 사용하여 GPR 속도를 측정하고이 속도를 마이그레이션 프로세스의 속도 필드에 입력합니다. 가능하지 않은 경우 기본 속도 0.10m / ns를 사용합니다.
깊이 슬라이스 처리에 중요한 또 다른 매개 변수는 보간 거리입니다. 일반적으로이 값은 측량 영역을 가로 지르는 인접 패스 사이의 평균 거리와 같은 값으로 설정됩니다.
GPR 그리드 데이터 수집과 마찬가지로 인접 패스 간의 거리가 좁을수록 최종 이미지가 더 좋습니다. 그림 1에서 패스 사이의 평균 거리는 약 1 미터입니다. 그림 1의 데이터 경로에서 생성 된 깊이 슬라이스는 그림 1c 및 1d에 표시됩니다. 이것은 골프 그린 아래 배수 파이프의 수지상 패턴을 보여줍니다.
GPS로 수집 된 뎁스 슬라이싱 라인 데이터는 그리드 생성을 싫어하는 사람들에게 인기가 있습니다. RTK GPS 및 레이저 theodolites와 같은 정확한 위치 기술의 비용이 하락함에 따라 그리드없는 데이터 수집의 광범위한 사용이 발생할 것입니다. 고객을 위해 GPR 데이터 수집을 단순화하면 현장에서 보낸 시간을 최대한 활용하고 궁극적으로 지하 문제에 대한보다 경제적 인 솔루션을 제공합니다. 그림 3,4,5에 표시된 것과 같은 더 많은 설문 조사가 나타날 것으로 예상됩니다.
골프 그린 GPR 데이터 제공 : Barry Allred, USDA.
