第三章2雷达图像特征

第三章第五节探地雷达技术ppt 课件•探地雷达技术概述•探地雷达系统组成•探地雷达数据处理与解释•探地雷达在不同领域中的应用实例目•探地雷达技术发展趋势与挑战•总结回顾与拓展思考录探地雷达技术概述01CATALOGUE定义与发展历程定义探地雷达（Ground Penetrating Radar，GPR）是一种利用高频电磁波在地下介质中传播并反射回来的特性，对地下目标体进行探测和成像的无损检测技术。

发展历程自20世纪70年代初期，探地雷达开始被应用于地质勘探、考古、环境工程等领域。

随着计算机技术和信号处理技术的不断发展，探地雷达的分辨率和探测深度不断提高，应用领域也不断扩展。

原理及工作方式原理探地雷达通过发射高频电磁波，当电磁波遇到不同电性的地下介质界面时，会发生反射和折射。

接收天线接收反射回来的电磁波信号，并通过信号处理技术对信号进行处理和成像，从而得到地下目标体的位置和形态信息。

工作方式探地雷达可以采用不同的工作频率、天线类型和扫描方式等参数设置，以适应不同的探测需求和地下环境。

常见的工作方式包括剖面扫描、三维成像、实时监测等。

应用领域与意义应用领域探地雷达广泛应用于地质勘探、考古、环境工程、建筑工程、军事等领域。

例如，在地质勘探中，可以用于探测矿藏、油气藏等；在考古中，可以用于探测古墓、遗址等；在环境工程中，可以用于探测污染物分布、土壤层结构等。

意义探地雷达作为一种无损检测技术，具有非破坏性、高分辨率、高效率等优点。

它可以提供丰富的地下信息，为相关领域的研究和决策提供有力支持。

同时，随着技术的不断发展，探地雷达的应用前景将更加广阔。

探地雷达系统组成02CATALOGUE发射机与接收机设计发射机产生高频电磁波，通常采用脉冲体制或连续波体制。

脉冲体制具有高峰值功率、宽频带等特点，适用于浅层高分辨率探测；连续波体制则具有低功耗、易于实现等优点，适用于深层探测。

接收机接收来自地下的反射信号，并进行放大、滤波等处理。

雷达图像特征提取与分析技术研究随着雷达技术的不断发展和应用领域的扩大，雷达图像特征提取与分析技术变得越来越重要。

雷达图像特征提取与分析技术是指从雷达图像中提取有用的特征信息，并对这些特征进行分析和研究，以实现对目标的检测、识别和分类。

本文将探讨雷达图像特征提取与分析技术的研究进展，并介绍其中一些常用的方法和算法。

一、雷达图像特征提取技术的研究进展雷达图像特征提取技术的研究主要包括基于像素的特征提取和基于目标的特征提取。

基于像素的特征提取方法主要通过对雷达图像的像素级别处理，提取图像的纹理、边缘等特征信息。

而基于目标的特征提取方法则是通过对目标的形状、大小、位置等特征进行提取和分析。

在基于像素的特征提取方法中，常用的方法有纹理特征提取、边缘检测和角点检测等。

纹理特征提取可以通过计算图像的灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法来描述图像的纹理信息。

边缘检测是用来寻找图像中不同区域之间的边界线，常用的方法有Canny算法、Sobel算法和拉普拉斯算子等。

角点检测则是为了找到图像中的角点，从而能够更好地描述图像的形状。

常用的角点检测方法有Harris角点检测算法和SIFT算法等。

而在基于目标的特征提取方法中，常用的方法有形状特征提取、尺度不变特征变换和颜色特征提取等。

形状特征提取是通过提取目标的形状信息来描述目标，常用的方法有轮廓提取、椭圆拟合和Hu矩等。

尺度不变特征变换则是为了实现目标的尺度不变性，在不同尺度下提取目标的特征。

常用的方法有尺度不变特征变换(SIFT)算法和速度不变特征变换(SURF)算法等。

颜色特征提取是通过提取目标的颜色信息来描述目标，常用的方法有颜色直方图和颜色矩等。

二、雷达图像特征分析技术的研究进展雷达图像特征分析技术是指对提取到的特征进行分析和研究，以实现对目标的检测、识别和分类。

雷达图像特征分析技术主要包括基于统计学的方法和基于机器学习的方法。

基于统计学的方法主要采用统计学原理和方法进行特征分析。

雷达遥感图像的特征提取和分类技术研究随着遥感技术的发展和进步，雷达遥感图像在许多领域中被广泛应用，比如军事、气象、地震、测绘、环境监测等。

而图像特征提取和分类是雷达遥感图像处理的重要环节。

本文将探讨雷达遥感图像的特征提取和分类技术研究。

一、雷达遥感图像的特征提取特征提取是图像分析的首要步骤，也是图像分类、识别和检索等应用的基础。

雷达遥感图像的特征提取可以从多角度入手，以下是其中几种比较常见的方法：1. 基于纹理特征的提取纹理是指物体表面的一些规则和不规则的花纹，多次反射和散射的雷达波在物体表面产生一定的能量分布形态，也就是反射面的纹理信息。

常用的纹理特征包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差分直方图(GDH)和灰度依赖矩阵(GDKM)等。

2. 基于形状特征的提取形状是物体识别和定位的重要特征，包括几何形状、边界和轮廓等。

这些特征可以通过边缘检测、二值化、分割等方法获取。

基于形状特征的分类方法常采用支持向量机(SVM)、神经网络等分类器。

3. 基于频谱特征的提取雷达遥感图像是一类典型的信号图像，具有一定的频域特性，重要的特征之一是频谱特征，即频域内的幅度和相位信息。

频谱特征的提取一般采用傅立叶变换(Fourier transform)、小波变换等方法。

二、雷达遥感图像的分类技术图像分类是指将图像划分为有限数量的类别，是图像处理的重要应用之一。

雷达遥感图像分类的目的是对图像进行自动分类识别，以达到正确的飞行目标、地貌类型、海洋情况等的判断。

市面上常用的分类方法包括：1. 经验模式分解(EMD)分类法该方法将雷达遥感图像分解为若干细节层和一层余数层，然后对每一层进行特征提取和分类，最后将每一层的分类结果进行融合，得到最终的分类结果。

EMD 分类法具有良好的适应性和泛化性能。

2. 模糊聚类法模糊聚类是一种经典的无监督分类方法，相比于传统的硬聚类，模糊聚类可以将一个样本同时分配到多个类别中，以更准确地描述样本的特征。

地质雷达图像解释地质雷达探测的最终目的是雷达图像的解释，即在数据处理后得到的地质雷达图像剖面中，根据反射波组的波形与振幅强度，通过对同相轴的追踪，结合现有的地质资料，确定反射波组的地质含义。

在隧道超前地质预报中，通过掌子面及其后方左右壁的地质描述，结合先前的地质勘察资料，对地质雷达图像做出合理的解释，并对开挖后的地质情况进行验证，以提升解译水平，提高后续预报的准确率。

①反射层的拾取确定具有一定形态特征的反射波组是拾取反射层的基础，识别各种介质层的反射波组特征的主要判断依据如下。

(1)反射波组的同相性在地质雷达图像剖面上，根据相邻道上反射波的对比，把不同道上同一个反射波相同相位连结起来的对比线称为同相轴。

只要地下介质中存在电性差异，在雷达图像剖面上就会有相应的反射波与之对应。

一般在无异常(如地质构造、缺陷等)的测区，同一个波组的相位特征，即波峰、波谷的位置沿测线基本上不变化或以缓慢的视速度传播，因此同一个反射体往往有一组光滑平行的同相轴与之对应，这就是所谓的反射波组的同相性。

(2)反射波形的相似性地质雷达测量使用的点间距(即两相邻触发点时间内地质雷达大线移动的距离)很小，被测介质的变化在一般情况下比较平缓，因此，相邻记录道上同一反射波组形态的主要特征保持不变。

(3)反射波组形态特征同一介质层的电性特征比较接近，而不同介质层的电性特征差异相对较大，因此，同一介质层反射波组的波形、波幅、周期及其包络线形态等具有一定的特征。

根据反射波组的特征在雷达图像剖面中拾取反射层，一般是从垂直走向的测线开始，逐条测线进行，最后拾取的反射层必须能在全部测线中连接起来。

②时间剖面的解释由介质层的反射波组特征划分反射波组后，就需要依据反射波的同相性和相似性进行介质层的追索与对比。

在进行时间剖面的对比时，除了掌握地质雷达反射波组的特征外，还应掌握一些具体的对比方法。

(1)掌握充分的地质资料，分析测区的地质构造特征。

进行时间剖面的对比前，收集详细的地质资料，掌握掌子面的地质构造特征。