qualquer usuário de GPR não gosta de configurar grades de pesquisa; a reclamação é que leva tempo e não é fácil. Sensors & Software tem recomendado coleta de grade por duas décadas porque, simplesmente, gera dados com cobertura de área confiável e resulta em melhor imagem de subsuperfície, tornando a interpretação mais fácil. Os dados GPR mais espetaculares são quase sempre exibidos como uma fatia de profundidade ou um cubo de voxel 3D. Mas, para muitas pessoas, há uma relutância em gastar o tempo e o esforço necessários para configurar e coletar dados em uma grade.
A razão pela qual as grades são úteis é porque elas garantem a amostragem de área total, fornecem dados com uma posição precisa e orientação de sensor conhecida para cada traço GPR coletado, permitindo o processamento sistemático de dados que são espacialmente dependentes. O uso de uma grade “força” o operador a coletar dados de maneira organizada, resultando em fatias de melhor profundidade e cubos 3D. Existe outra maneira, talvez mais fácil, de coletar dados sobre uma área e garantir que a posição de cada traço GPR seja conhecida?
A resposta é sim". Existem muitas tecnologias de posicionamento disponíveis, incluindo teodolitos a laser, IMUs (unidades de medição inercial), mas a mais conhecida é provavelmente o GPS. Os GPSs estão amplamente disponíveis e são facilmente adicionados aos sistemas GPR de Sensores e Software, mas, para usar o GPS para fazer o levantamento de uma área com GPR, o GPS deve ter uma precisão melhor do que o GPS do seu carro ou Smartphone; e isso, é claro, significa uma unidade GPS mais cara.
Existe outra maneira, talvez mais fácil, de coletar dados sobre uma área e garantir que a posição de cada traço GPR seja conhecida? A resposta é sim".
O GPS mais preciso é o RTK GPS, que significa “Real Time Kinematic”. Esses sistemas usam dois receptores GPS: um móvel com o sistema GPR e um segundo em uma estação base fixa que se comunica com o receptor móvel para fornecer um nível muito mais alto de precisão posicional do que pode ser alcançado com o receptor móvel sozinho; a menos de 0.5 metros na maioria dos casos.
RTK GPS nem sempre é necessário. Muitos GPSs diferenciais de preços moderados que possuem algoritmos de suavização integrados e correção de posição baseada em satélite (como WAAS) que reduzem a deriva e acessam os satélites GPS (EUA) e GLONASS (Rússia). Essas unidades GPS podem fornecer a precisão posicional necessária para gerar fatias de profundidade usando GPS. Na verdade, os dados mostrados na Figura 3 foram coletados com um GPS (Topcon SGR-1).
Quando os dados GPR são coletados com posicionamento de alta precisão, a configuração de uma grade pode ser evitada. Os dados são coletados em uma área da mesma forma que você corta a grama com um cortador de grama; apenas ande em algum tipo de padrão suave para ter certeza de que toda a área foi coberta. Embora o posicionamento seja feito por um sistema como o GPS, o usuário ainda deve estar atento para garantir que a cobertura de área adequada seja obtida.
O processo de EKKO_Projeto O software oferece um novo recurso no módulo SliceView: a capacidade de processar dados de linha coletados com posição controlada em fatias de profundidade.
Por exemplo, dois conjuntos de dados de “linha” única foram coletados em um campo de golfe usando dois caminhos diferentes. A linha 1 implicava andar para frente e para trás nas direções X e Y (Figura 1a) e a Linha 2 seguia um caminho em espiral começando no centro e espiralando para fora (Figura 1b).
Como o SliceView para dados de grade, o SliceView para linhas com posições xy controladas tem vários processos que são executados automaticamente antes da etapa de interpolação e corte de profundidade, especificamente, Dewow, Filtro de Subtração de Fundo, Migração, Envelope e Ganho (Figura 2). Os usuários avançados podem selecionar os processos a serem aplicados aos dados. A maioria dos parâmetros de entrada para esses processos são padronizados, mas um parâmetro importante para gerar as melhores fatias de profundidade mais focadas é a velocidade GPR no local do levantamento.
Se possível, meça a velocidade GPR encontrando um refletor hiperbólico nos dados e usando a função de ajuste de hipérbole e insira essa velocidade no campo de velocidade para o processo de migração. Se não for possível, use a velocidade padrão de 0.10 m / ns.
Outro parâmetro importante para o processamento da fatia de profundidade é a distância de interpolação. Geralmente, isso é definido como um valor igual à distância média entre passagens adjacentes na área de levantamento.
Assim como a coleta de dados em grade GPR, quanto menor a distância entre os passes adjacentes, melhores serão as imagens finais. A distância média entre passes na Figura 1 é de cerca de 1 metro. As fatias de profundidade geradas a partir dos caminhos de dados na Figura 1 são exibidas na Figura 1c e 1d. Eles mostram o padrão dendrítico dos tubos de drenagem sob o campo de golfe.
Os dados de linha de corte de profundidade coletados com GPS serão populares entre aqueles que não gostam de criar grades. À medida que o custo de tecnologias posicionais precisas, como RTK GPS e teodolitos a laser, caem de preço, ocorrerá um uso mais amplo da coleta de dados sem grade. Simplificar a coleta de dados GPR para nossos clientes significa que eles aproveitam ao máximo o tempo que passam no campo e, em última análise, fornecem soluções mais econômicas para os desafios do subsolo. Prevemos ver muito mais pesquisas como a mostrada na Figura 3,4,5.
Dados GPR do campo de golfe cortesia de Barry Allred, USDA.
