Los medidores de conductividad del terreno (TCMs) son dispositivos eficientes para diferentes tipos de investigaciones subsuperficiales, incluyendo la detección y el seguimiento de servicios enterrados, como tuberías y cables metálicos. Sin embargo, los datos recopilados utilizando TCMs suelen ser ambiguos y difíciles de interpretar. Esta ambigüedad se origina en la forma compleja de las anomalías de conductividad aparente, la influencia de cuerpos conductores irrelevantes y la interferencia del ruido aleatorio con los datos recopilados. Para superar esta ambigüedad y producir mapas de conductividad aparente más interpretables, se propone y prueba una rutina de filtrado de tres pasos utilizando diferentes conjuntos de datos reales. La rutina de filtrado comienza aplicando un filtro de Savitzky-Golay (SG) para reducir el efecto del ruido aleatorio. Esto es seguido por un filtro de bola rodante modificada (MRB) para convertir la compleja forma en M de la anomalía en un solo valle que apunta al servicio subterráneo. Finalmente, se aplica un filtro de mejora de resolución virtual (VRE) para realzar el pico preciso del valle. La aplicación de la rutina de filtrado propuesta a los datos de conductividad aparente recopilados utilizando diferentes medidores de conductividad del terreno sobre diferentes servicios en diferentes entornos urbanos muestra una mejora significativa de los datos y una capacidad efectiva para revelar servicios subterráneos enmascarados. La rutina de filtrado triple propuesta puede ser un punto de partida para una nueva generación de TCMs con un modo de operación incorporado para la delineación y caracterización instantánea de servicios subterráneos en tiempo real.