基金本子写得太困难了，学术水平不够，好的想法未想到好的科学问题，难以下笔。

和龙工沟通后，得到了大量impulse radar的数据，后期需要进行分析，从而能让GPR智能识别走得更远。

从数据解译角度，找到了Geolitix软件，非常棒！很多问题在GPR处理中遇到，这个软件都给出了方法，也提醒我们后面要将工作细致，从而做出一些真正有意义的工作。

1 好的功能

1.1 Time信号处理function

Resample、Time cut 已有

1.1.1 信号处理方式

让别人选择信号步骤，批处理

批处理

https://docs.geolitix.com/assets/reordering-processing-steps.94b0c960.gif

1.1.2 Trace shifting 信号校正

去年听北理工老师报告，他们就是用这个功能来还原信号，主要是信号跳动的处理？

原来做过CWT来做信号识别。。

你怎么来实现呢？

1.1.3 零点校正-地面校正

reflexw提供3种方法，我们只提供了信号幅值搜索。他们的

Parameter	Details
Method	Set threshold. Finds first sample over the selected threshold. 阈值搜索 Find peak. Finds sample with higher amplitude. 最大值 Set travel time. Manually select the travel time. 固定时间
Backup samples	Selectable number of samples to fine tune the time zero setting？怎么做的？样本选择来定时间
Trace by trace	If selected, the correction is applied on a trace by trace basis instead of shifting the entire profile by the same amount？没理解到

1.1.4 Flatten to horizon

不平整的采集进行校正，对无人机采集有用

1.2 Distance function

1.2.1去除无用道

采集太快出现的丢道信息，幅值信号可以判断

1.2.2 重复道删除

时间触发采集导致

1.2.3 Remove traces 删除道

工具箱选择和删除，比较好

Use the pencil

and garbage can

icons to highlight the traces to be removed.

1.2.4 Mute traces

屏蔽强干扰，需要手动处理，这种方法可以借鉴，屏蔽后也会导致 background处理出现问题的。。

1.2.5 道间重采样-reflexw有

1.3 Gain

增益设置还是比较麻烦，我们发现归一化也可替代这个方法

1.3.1Constant scale

为了显示数据，比如mala的部分数据刚开始显示可能全灰色。

1.3.2 Normalize

机器学习都会用这个功能，很好

each trace or profile is scaled to its maximum value

这里就需要避免过大数据，比如有异常钢筋存在，归一化后还是达不到效果。因此可以人工做一些限定

1.3.3 函数

Automatic gain control (AGC)、Energy decay gain、Manual gain、Linear gain、Exponential gain

1.3.4 Attenuate by horizon

对指定线条上/下方数据做增益处理

他们是针对水体上下方的数据

1.3.5 Gamma correction

伽马矫正

突出强反射区域

Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization.

CLAHE is better explained in Section 3.2.1, the outcome of which is given for median filtering.

(c)

Median filtering.

The output after double enhancement undergoes median filtering to prepare the image for the next stage. It is a nonlinear digital filtering method and is employed to eliminate salt-and-pepper noise in an image [52]. It reduces noise from an image without diminishing the sharpness of the image. Each image pixel is displaced with the median value of the surrounding m-by-m neighborhood by the median filter. Fig. 7 shows the result of preprocessing phase of fifth image in CHASE_DB1 database.

1.4 滤波

1.4.1 频率滤波

常规的低通、带通、高通、带阻、陷波器

1.4.2 2D FFT

2D FFT过滤最常用于图像处理，但在过滤嘈杂的GPR数据时可能非常强大，其中存在重复模式，例如空气波反射，所有这些都以相同的角度下降。即使是重复模式的天线振铃，也可以使用2D FFT滤波器有效地消除。

下面显示的滤波器用于抑制由地上反射引起的雷达剖面上的浸入反射器。

see fft滤波器

1.4.3Background subtraction

这里说了它的不足，

但是，当存在非常强的垂直反射时，例如当雷达天线穿过金属板上时，会出现一个特殊问题。如果使用平均减法，则板两侧的强反射将模糊，从而使数据失真。为这种情况提供了一个移除中值函数。这两种滤波器变体的比较效果如下所示。

GPR raw--background--background with remove median function

1.4.4Dewow

本质是高通

Too small a value essentially is a high pass filter whereby only the high frequency components of the profile remain, and too large a value results in no change to the profile. The user can employ the slider to select the optimal degree of dewow

1.4.5 Moving average

类似低通，进行水平/垂直方向的平均值

1.4.6 高斯模糊

see 高斯模糊

模糊通常用于数字编辑照片和视频时的平滑效果。与平均滤波器不同，高斯平滑滤波器的权重大于外边缘

1.4.7 Sobel transform（需要做，用于识别）

增加层特征

Sobel 算子在图像处理中用作边缘检测器。它计算图像强度函数梯度的近似值。它在绘制GPR剖面上的地层时最有用，例如沉积层或冰雪厚度。

soble算子

1.4.8 Texture analysis

此功能对雷达剖面执行纹理分析，以突出显示具有相似反射形状和方向的区域。它在地质测绘应用中最有用，在这些应用中，通过研究纹理的变化而不是层反射，可以更轻松地识别复杂层。

1.4.9 Hilbert transform

希尔伯特变换将每条迹线替换为其包络，从而有效地去除了其负分量。FK偏移后，在创建GPR数据集切片以突出显示离散目标时，通常使用此步骤。

Migration 偏移，还原位置

Absolute value abs值，用途？

Subtract DC shift

1.4.10 Remove outlier samples

此功能可消除由于仪器错误或高干扰而产生过大噪声的走线。需要选择要删除的平均迹线的偏差阈值。

1.4.11 Remove air-wave reflections（如何实现？）

屏蔽和非屏蔽天线都会受到地面反射的影响。这些是由从树木、建筑物、人、汽车等反射的无线电波引起的。这个过程可以用来衰减这种反射。它可以有效地消除远处的电波反射。

1.4 Amplitude grid (rebar and bridge deck corrosion)

Using the automatic hyperbola picking function in the Profiles tab, the upper layer of rebar was interpreted.(我还是通过DL 模型判断，然后再定位，还原，这里可根据幅值。。）

可以使用振幅网格层绘制每个钢筋的双曲线反射强度图以绘制腐蚀图。必须注意确保没有处理步骤对反射幅度进行归一化，例如AGC增益。此外，较深的反射将具有较低的幅度，并且使用增益函数来补偿其较低的幅度可能会发生一些偏差。下图以红色显示钢筋的低振幅反射（可能与腐蚀有关）。

2 GPR data file

ImpulseRadar we can Read

*.iprh, *.iprb, *.tsp, *.cor

Kontur (formally 3D-Radar)

*.vol

Malå Geoscience (Guideline Geo)we can Read

*.rd3, *.rd7, *.rad, *.pos, *.obm, *.cor

Proceq (Screening Eagle) we can Read

*.sgy, *.csv

ReflexW

*.xxR, *.xxT from the PROCDATA directory

Radsys

*.sgy

Sensors and Software

*.dt1, *.hd, *.gpz, *.gps

Note: GPZ files should be opened once in the Sensors and Software program before importing into Geolitix.

SEGY

*.sgy

Transient Technologies (VIY)

*.sgpr

USRadar

*.rad, *.ra#, *.gps

Utsi Electronics

*.dat, *.hdr, *.gps, *.gpt

Geoscanners AB

*.gsf

GeoTech Russia

*.gpr or *.gpr2

GPRMax we can Read

*.out

GSSI we can Read

*.dzt, *.tmf, *.plt, *.dzg,

IDS (3D 数据，缺格式，谁有他们的3D 文件格式。。。）

*.dt, *.geo, *.svy, *.gps, *.nmea

Note: For Stream systems drag and drop the entire Data folder along with the *.nmea files (for GPS projects).

3 GPR 界面

让用户选择，绘图结果可满足用户要求。

Vertical axis

垂直轴下拉允许用户以双向行驶时间、深度或高程作为 y 轴显示数据。要深入显示数据，必须设置电磁波速度。

Horizontal axis

By default the x-axis on the profiles shows the trace number. Enabling this option will switch the axis to linear distance. Note that if the positioning was done based on GPS, in order to see the linear distance mode, a Resample Traces Equidistantly processed must be applied first.

GPS的数据需要道重采样，满足线性关系。

Show unprocessed

If this option is on, the profile view will be split to show the data before (above) and after (below) processing, when a processing step is selected.

类似relfexw 上下窗口

Show markers

Some GPR manufacturers allow markers to be inserted into their GPR data. With this options they will be shown as a vertical red line.

估计波速

Estimate velocity based on a hyperbolic reflection（怎么做的？）

原理是什么？偏移的距离来算波速。。

点解释

4 3D

4.1 slice

在GPR术语中，切片是指通过大量密集的GPR数据进行水平平面切片。当GPR配置文件之间的线间距接近时，切片效果最佳，通常为半个波长。对于大多数GPR应用，这意味着网格轮廓间距等于所使用的GPR天线的宽度，尽管出于实际原因，该间距可能会增加。

例如，下面的数据集在 x 方向上有 93 个测线，间隔约为 30 厘米，并使用所示参数进行切片。

4.2 Color

配色方案必须从一系列选项中选择。由于希尔伯特变换滤波器通常用于创建适合切片的数据，因此建议镜像配色方案，使其仅使用镜像图标在正比例下拉伸。

4.3 Gridding methods

克里金法是一种地统计格网方法，已被证明在许多领域都很有用且很受欢迎。此方法从不规则间隔的数据生成具有视觉吸引力的地图。克里金法尝试表示数据中建议的趋势，例如，高点可能沿山脊连接，而不是被牛眼型等值线隔离。

反距离加权数据在插值期间进行加权，使得一个点相对于另一个点的影响随着与格网节点的距离而减小。通过使用幂参数为数据分配权重，该参数控制权重因子如何随着与网格节点的距离增加而下降。加权功率越大，远离网格节点的插值过程中点的影响越小

KNN最近邻格网方法将最近点的值分配给每个格网节点。当数据已经均匀分布但需要转换为平滑网格时，此方法很有用。或者，如果数据几乎位于只有几个缺失值的网格上，则此方法对于填充数据中的漏洞是有效的。

4.4Slice thickness（这个思路不错）

层厚度参数在映射管道或钢筋时很有用。例如，在不使用切片厚度的情况下，切片算法将计算出深度恰好为 25 厘米的切片。如果在 27 cm 处存在管道，则可能无法通过 25 cm 处的切片映射该管道。但是，如果您输入的切片厚度为 10 厘米，则生成的 25 厘米处的切片实际上是在 20 – 30 厘米之间拍摄的平均切片，从而确保对 27 厘米处的管道进行成像。输入太大的切片厚度会导致图像模糊，许多管道被检测到而没有真正的深度信息。