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数据组织与层级关系

了解平台如何组织数据,有助于您规范命名、快速定位,并在多人协作时减少混乱。

更新于 2026/9/3v1本次更新初始发布发布于 2026/9/3

了解平台如何组织数据,有助于您规范命名、快速定位,并在多人协作时减少混乱。

1 四级数据结构

平台按「项目 → 测区 → 测线 → 雷达数据集」四级组织数据:

层级含义说明
项目一次完整的探测任务对应一个工程,如"成都某路段病害检测"。项目下设置统一的数据存储路径
测区项目内的一个区域可按路段、标段或工区划分
测线一条连续的雷达采集轨迹测线是数据组织与成果导出的基本单元
雷达数据集一条测线导入后生成的数据实体包含原始数据、处理后数据、轨迹、异常等

四级层级结构的示意图

图示说明(四级层级结构)

图中最顶部"demo-radar"是当前打开的项目,左侧"项目结构"按四级展开:

层级在图中的具体节点图右侧数字的含义提示
项目顶部"demo-radar"标签对应一个工程,可设统一的数据存储路径
测区"测区1"(区块图标 + 空心文件夹样式)该测区下的测线数量(图中为 2)可按路段、标段或工区划分
测线"演示道路"(定位图钉 + 实心三角箭头)该测线下的雷达数据集数量(图中为 16)文档里也称"路线 / 道路",两者指同一层;测线是数据组织与成果导出的基本单元
雷达数据集"2026_7_20_十二号路宝马大道_001"等 16 条(波形 + 折线编辑图标)每条都有勾选框,名称形如"日期_道路_编号",可单选 / 多选

面板顶部还有"工作区"与"方法"两个分类标签,分别按业务场景与探测方法重新组织同一组数据,便于在不同视角下查看。

2 数据命名规则

  • 默认命名:导入时,平台按"测线名 + 数据类型"自动命名数据集,一般无需手动干预。
  • 自定义建议:建议在采集端就规范测线命名,如 道路名_桩号区间_方向(例:人民路_K1+200-K1+400_上行)。规范的命名能让后续成果报告、异常列表更易读。
  • 多通道数据:多通道阵列数据以主名 + 通道后缀(如 _A1_A2)区分,导入时平台自动归并到同一条测线。

3 数据类型一览

平台上一条测线关联的数据可分为四类:

类型说明典型产物
原始数据导入后未处理的数据原始剖面、内嵌 / 关联轨迹
处理后数据经过处理链加工的数据增益、滤波、偏移后的剖面
异常数据解译阶段圈画 / 识别出的目标异常对象、病害卡
成果数据导出交付的产物Excel 异常表、剖面截图、检测报告

4 与其他探测方法的数据关系

探地雷达常与以下方法配合使用,互为印证:

  • 电法(如高密度电阻率):用于区域性的电阻率异常筛查,雷达用于高分辨率定位,两者结合可区分富水区与空洞。
  • 钻孔 / 验证孔:雷达识别出的可疑异常,常以钻孔取芯验证,钻孔结果可回注到异常属性中。
  • 地震映像 / 面波:用于深层界面划分,与浅层雷达互补。

多方法数据时,建议统一坐标系(CGCS2000)与高程基准,便于在同一底图上叠加分析。

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