任何GPR用户都不喜欢建立调查网格； 抱怨是这需要时间并且不容易。 传感器和软件推荐网格收集已有二十年了，因为简单地说，它可以生成具有可靠区域覆盖率的数据，并可以提供更好的地下成像效果，从而使解释变得更加容易。 最壮观的GPR数据几乎总是显示为深度切片或3D体素立方体。 但是，对于许多人来说，他们不愿意花时间和精力在网格中建立和收集数据。
网格之所以有用，是因为它们可确保对整个GPR迹线进行全区域采样，为数据提供准确的位置和已知的传感器方向，从而允许进行空间依赖性的系统数据处理。 使用网格“迫使”操作员以有组织的方式收集数据，从而获得更好的深度切片和3D立方体。是否有另一种（也许更简单的）方式来收集区域数据并确保每个GPR迹线的位置已知？
答案是“是”。 有许多可用的定位技术，包括激光经纬仪，惯性测量单元（IMU），但最著名的可能是GPS。 GPS的使用范围很广，可以很容易地添加到传感器和软件GPR系统中，但是要使用GPS进行GPR测量，GPS的准确度必须比您的汽车或智能手机中的GPS准确； 这当然意味着GPS装置的价格更高。
是否有另一种（也许更容易的）方式来收集区域数据并确保每个GPR迹线的位置都已知？ 答案是“是”。
最准确的GPS是RTK GPS，它代表“实时运动”。 这些系统使用两个GPS接收器：一个使用GPR系统进行粗纱，另一个在固定基站上与粗纱接收器进行通信，以提供比单独使用粗纱接收器更高的定位精度； 在大多数情况下小于0.5米。
RTK GPS并非总是必需的。 许多价格适中的差分GPS具有内置的平滑算法和基于卫星的位置校正（例如WAAS），可减少漂移并访问GPS（美国）和GLONASS（俄罗斯）卫星。 这些GPS单元可以提供使用GPS生成深度切片所需的位置精度。 实际上，图3所示的数据是使用此类GPS（Topcon SGR-1）收集的。
当以高精度定位收集GPR数据时，可以避免建立网格。 数据的收集方式与使用割草机割草的方式相同。 只需以某种平滑的方式走动以确保整个区域都被覆盖。 尽管定位是由诸如GPS之类的系统处理的，但用户仍必须努力以确保获得足够的区域覆盖率。
EKKO_项目 该软件在SliceView模块中提供了一项新功能：能够将以受控位置收集的线数据处理为深度切片。
例如，使用两条不同的路径在高尔夫球果岭上收集了两个单一的“线”数据集。 1号线需要在X和Y方向上来回走动（图1a），而2号线则沿着从中心开始并向外螺旋形移动的螺旋路径（图1b）。
像用于网格数据的SliceView一样，具有受控xy位置的线的SliceView具有在插值和深度切片步骤之前自动运行的多个过程，特别是Dewow，背景减法滤波器，Migration，Envelope和Gain（图2）。 高级用户可以选择要应用于数据的过程。 这些过程的大多数输入参数都是默认值，但是对于生成最佳，最集中的深度切片而言重要的一个参数是勘测点的GPR速度。
如果可能，通过在数据中找到一个双曲线反射器并使用双曲线拟合函数来测量GPR速度，并将该速度输入到“迁移”过程的速度字段中。 如果不可能，请使用默认速度0.10 m / ns。
对于深度切片处理重要的另一个参数是插值距离。 通常，将其设置为等于跨调查区域的相邻通道之间的平均距离的值。
就像GPR网格化数据收集一样，相邻遍之间的距离越紧，最终图像越好。 图1中通道之间的平均距离约为1米。 从图1中的数据路径生成的深度切片显示在图1c和1d中。 这些显示了高尔夫果岭下排水管的树枝状图案。
GPS收集的深度切片线数据将受到那些不喜欢创建网格的人的欢迎。 随着精确定位技术（例如RTK GPS和激光经纬仪）的价格下降，无网格数据收集将得到更广泛的使用。 为我们的客户简化GPR数据收集意味着他们可以从在现场的时间中获得最大的收益，并最终为解决地下挑战提供更经济的解决方案。 我们期望看到更多的调查，如图3,4,5、XNUMX、XNUMX所示。
高尔夫球果岭GPR数据由美国农业部的Barry Allred提供。
