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探地雷达数据处理

发表于 更新于 分类于

GNSS数据处理

  • 探地雷达使用过程中，有一个基站RTK、一个绑定在探地雷达上的移动站RTK

    • 由于要用基站RTK去纠正移动站RTK，因此移动站RTK的数据采集时间应当在基站RTK采集时间包含中

    • 对RTK的数据.GNS文件的处理：使用HGO数据处理软件

    • HGO软件中：工具→RINEX转换工具

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基站数据处理

  • 基站RTK数据-1
    • 注意转换基站数据时，前10s和后10s可以不要，防止启动和结束时数据的不稳定
    • 起始时间加10，截止时间减10

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  • 基站RTK数据-2

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  • 转换后结果
    • 转换后出现.o和.p文件

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移动站数据处理

  • 移动站RTK数据-1
    • 可以看出其时间在基站RTK数据-1的范围内

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  • 移动站RTK数据-2
    • 可以看出其时间在基站RTK数据-2的范围外
    • 则需要对

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RTK数据使用IE解算

  • 创建项目——点击左上角圈中的按钮，然后下一步

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  • 导入移动站GNSS数据——刚刚转换后的.o文件，然后一直下一步

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  • 导入基站GNSS数据——刚刚转换后的.o文件，然后一直下一步

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  • 站点信息设置
    • 坐标选项设置为平均值、投影设置为WGS84——然后下一步

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GNSS解算

  • process→Process GNSS

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  • 参数设置为如图所示——点击process

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解算结果导出

  • Output→Export Wizard

    • 注意选择导出文件格式，这里可以选择cor，如果没有用new添加，格式如图所示，可以点击预览如图所示——然后一直下一步

    • cor的配置

      • Header/Footer Options参数设置

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      • Field Separator参数设置

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      • Export Variables内各项参数设置

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        具体参数如下图所示：

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探地雷达数据绑定RTK

  • 探地雷达数据每个项目的文件如下所示——有若干个数据，每个数据都包含一个time文件

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  • 利用探地雷达的time与GNSS输出文件中的time比较，就可以得到每个探地雷达数据的经纬度与海拔信息——所以要求GNSS的time比探测雷达的time长
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timeFilePath = 'GPR/2023041102line_time'
corFilePath = 'GPR/2023041102line_cor'
for file_name in os.listdir(timeFilePath):
    file_ie = '0411_2.txt' #GNSS解算的轨迹坐标
    file_gpr = os.path.join(timeFilePath, file_name) #time文件
    day = '2023-04-11'
    write_cor = corFilePath+"/" + file_name[0:-4] + 'cor'
    ie_txt = pd.read_csv(file_ie, header=None)
    gpr_txt = pd.read_csv(file_gpr, header=None)
    gpr_iet = []
    gpr_n = []
    for i in range(len(gpr_txt[0])):
        gpr_t = gpr_txt[0][i].split('\t')
        gpr_n.append(gpr_t[0])
        gpr_iet.append(utc_to_iet(gpr_t[2]))
    gpr_n = np.array(gpr_n)
    gpr_iet = np.array(gpr_iet)
    condition = (ie_txt[0] >= gpr_iet[0]) & (ie_txt[0] <= gpr_iet[len(gpr_iet)-1])
    ie_select = np.extract(condition, ie_txt[0])
    cor = []
    for i in range(len(ie_select)):
        num = find(gpr_iet, ie_select[i])
        if num == -1:
            continue
        j = np.searchsorted(ie_txt[0], ie_select[i])
        t_cor = iet_to_utc(ie_select[i])
        lon = ie_txt[1][j]
        lat = ie_txt[2][j]
        hei = ie_txt[3][j]
        q = ie_txt[4][j]
        # print(type(gpr_n[num]))
        cor.append(gpr_n[num] + '\t' + day + '\t' + str(t_cor) + '\t' + str(lon) + '\t' + 'N' + '\t' + str(lat) + '\t' + 'E' + '\t' + str(hei) + '\t' + 'M' + '\t' + str(q))
    cor = np.array(cor)
    np.savetxt(write_cor, cor, fmt = '%s', delimiter='\t')

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  • 将生成的cor文件复制回数据文件夹，替代原有的cor，但还会有一些cor为空，这一部分数据在后面是无法使用的

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探地雷达数据的处理

  • 打开CrossPoint

    • 需要插U盘，要不然很多功能无法使用

  • 打开同一个项目中的各项文件

    • 如这里的6和7是同一个地方的项目
    • 点进去这个文件夹就可以出现能打开的文件，注意与刚刚的cor对比，如果该文件的cor大小为0kb，这个文件就不能导入
    • 打开后如图所示

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数据处理

  • 过滤器设置
    • 目前我也不会设置，先简单打开这两个选项，那么左边的波形就会更加变化，我们将依据这个波形去判断是否有异常

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  • 0m深度位置设置，这个是为了使得到的高度正常
    • 按道理来说，第一天反射横线应该是地面，也就是此次的深度为0，但是图示并不是这样
    • 左键点住红色三角并向下拖动，就可以改变0深度位置，注意上下两个都要设置，上面的图为更细节的，也是我们在处理数据过程中用得更多的

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  • 波形图对比度调整（应该是叫做对比度）
    • 分为左右两个，左边的调上面的图，右边的调下面的图，一般也就使用左边的调节上面的图
    • 可以多调整实验一下，调整到可以清晰判断就行

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  • 显示文件数据设置
    • 在判断过程中，我们经常需要观察两条相邻带之间有相似的异常
    • 因此，可以在中间的波形图区域设置显示多条带，对比着看异常
    • 在Tools→Settings→Data view中设置，设置一般为偶数，因为对每一条带都要一个细节的和一个不那么细节的数据需要展示
    • 设置为6时如下图所示
    • 因为我们不常使用下面那一条不那么细节的数据，因此可以将其缩小，便于我们观察需要的数据（鼠标放在蓝色条带上往下拉，拉倒两条数据的交界处），结果如图所示

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  • 异常点标注
    • 如图中的明显异常点，可以标注出来
    • 可以看出，三条带出现了类似的异常点，那么我们用同一种Marker标记
    • 按照这种逻辑将所有的异常标出来，再导出和正射影像叠加分析，如图所示

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