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探地雷达三维高分辨成像与树根参数估计

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第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及其意义

1.2 课题的国内外研究现状

1.3 论文的主要内容和组织结构

第2章 矩形网格采样GPR数据的三维高分辨成像

2.1 引言

2.2 三维高分辨成像的采样条件

2.3 经典三维高分辨成像算法

2.4 3D-GPR系统获取三维数据的优势

2.5 测量方式对三维成像结果的影响

2.6 小节

第3章 极坐标采样GPR数据的三维高分辨成像

3.1 引言

3.2 GPR极坐标采样模型

3.3 极坐标采样数据的三维高分辨成像算法

3.4 仿真实验及结果分析

3.5 实测实验及结果分析

3.6 小节

第4章 树根直径估计

4.1 引言

4.2 利用目标回波双曲线模型估计根直径

4.3 利用逆Q滤波校正GPR回波

4.4 实验结果与分析

4.5 小节

第5章 3D-GPR系统检测粗根与估计树根生物量

5.1 引言

5.2 树根测量实验及三维高分辨成像结果

5.3 三维GPR数据中的粗根检测

5.4 三维GPR数据中的树根生物量估计

5.5 小节

第6章 结论与展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果

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摘要

探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)是一种利用电磁波对地下目标进行无损探测的技术。随着应用领域的不断拓展,GPR被越来越频繁地用于地下目标三维重构以及目标特征分析,这对GPR三维成像技术的发展以及数据解译能力的提高提出了迫切的要求。树根生物量的估计属于生态学领域的研究范畴,而 GPR在树根无损探测及生物量估计方面已显现出巨大的潜力。本文以地下根系为研究对象,从GPR数据的三维高分辨成像和树根生物量估计两方面切入,进行了深入的研究。
  首先研究了基于矩形网格采样GPR数据的三维高分辨成像算法。高分辨成像的意义在于成像结果能无失真地恢复地下目标的三维结构,因此,本文提出了矩形网格采样的Nyquist空间采样定理以及两种采样间隔的预估方法。针对传统矩形网格采样测量时间长,精度不高的缺点,本文使用具有精确定位装置的3D-GPR系统来完成二维扫描,显著地克服了传统方法的缺点。由于树根这类圆柱体目标在电磁波探测中具有明显的去极化效应,而商用GPR设备多采用线极化天线,矩形网格采样GPR数据的成像结果受到了严重影响。针对这一问题,本文提出了GPR圆周扫描方式,有效地去除去极化效应对根系成像结果的影响。
  其次提出了基于GPR圆扫的极坐标采样方式,定义了新的采样几何模型,并理论推导了新采样方式应满足的Nyquist空间采样条件。对于极坐标采样GPR数据,本文提出了四种不同的实现三维高分辨成像的技术路线,并逐一进行了理论研究和公式推导。根据仿真实验的结果,所提的波数域FBP(Filtered Back Projection)三维成像算法兼具较高的运算效率和较好的成像精度。此外,本文设计开发了圆周扫描GPR系统,利用树根实测数据检验了所提的极坐标采样方式和波数域FBP成像算法的有效性。
  在利用GPR进行树根生物量估计方面,本文依据根直径与生物量的正相关性,提出利用树根回波双曲线来估计根直径,从而间接地估计生物量。根直径的估计建立在收发天线分置的回波双曲线模型基础之上,利用改进的Levenberg-Marquardt算法,以最小二乘为最优化求解准则,依次估计出模型中四个未知参量,最终得到树根直径的最优化估计值。此外,本文提出利用逆 Q滤波来校正因土壤有耗色散特性导致的波形畸变,以提高双曲线样本点提取的精度,从而减小根直径最优化估计结果的误差。
  最后研究了3D-GPR系统获得的野外松树根系的三维高分辨GPR数据。根据实际树根GPR数据的特点,本文提出了基于迭代搜索的三维粗根检测方法。粗根检测的起始位置定在了主根位置,迭代地向四周进行搜索检测;并依据树根线性细长的特征,算法有效地避免了大面积强杂波对检测结果的影响。基于粗根的三维检测结果,本文提出了基于门限内像素点数估计树根生物量的线性回归模型,并对树根生物量进行了粗略估计。另外,还定义了一个新指标:幅值宽度,用于直接估计根直径,GPR样本数据检验该方法的有效性并给出了估计误差。

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