探地雷达资料的高分辨去噪处理及应用.pdf

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1、第40卷第4期福州大学学报(自然科学版)Vo1．40No．42012年8月JournalofFuzhouUniversity(NaturalScienceEditionAug．2012URL：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／35．1117．N．20120628．0926．OO1．html文章编号：1000-2243(2012)04-0521—06探地雷达资料的高分辨去噪处理及应用黄真萍，曹洁梅，周成峰，冯丽珍(福州大学环境与资源学院，福建福州350108)摘要：为提高探地雷达资料解释的精度，对探地雷达资料高分辨率去噪处理

2、方法进行研究和探讨．结合二维滤波、预测反褶积和复信号分析等高分辨率处理方法，开发了高分辨率去噪处理模块，并对实际探地雷达记录进行去噪处理．通过处理前后的效果对比与分析，得到探地雷达资料进行去噪处理的最佳模块和最佳流程．关键词：探地雷达；数据处理；高分辨率；预测反褶积；复信号分析中图分类号：P631．4文献标识码：AThehigh--resolutionde——noiseprocessingofground——penetratingradardataanditsengineeringapplicationHUANGZhen—ping，CAOJie—mei

3、，ZHOUCheng—feng，FENGLi—zhen(CoUegeofEnvironmentandResources，FuzhouUniversity，Fuzhou，Fujian，350108，China)Abstract：Thispaperfocusontheresearchofthegroundpenetratingradar(GPR)highresolutionprocessingmethodtoreducetheimpactofdiferentinterferencesintheprocessofGPRdetection．Thishighre

4、solutionprocessingmethodisbuiltontwo—dimensionfilteringpredictive．de—convolutiontechniqueandcomplexsignalanalysishighresolutionprocessingmethodsandthemodelsincludingabovementionedmethodsaredevelopedandutilizedinde—noiseprocessingofactualGPRData．Onthebasisoftheanalysisandcomparat

5、iveofthequalitiesforGPRrecordsbetweenpre——processedandpost—processed，thebestmodelandprocessingflowofnoisesuppressionforGPRdataareobtained．Keywords：GPR；dataprocessing；high—resolution；predictivede—convolution；complexsignala—nalysis0引言探地雷达(groundpenetratingradar，简称GPR)是一种高效的浅层地球物理探

6、测技术，具有快速便捷、操作简单、探测费用低、场地适应能力强、探测分辨率高等优势，多年来在场地勘察和工程质量检测等领域被逐渐应用并推广]．但探测过程中存在的频散、衰减、噪声、杂波以及其它各种干扰，极大地影响了探地雷达资料的处理效果．为了减少这些干扰，通常采用常规滤波、反褶积、复信号分析方法等技术手段来处理探地雷达资料，以便获得高分辨率的解释剖面，进而改善最终探地雷达地质资料的解释效果．这些处理技术能取得较好的去噪效果，但每种去噪方法都有其局限性，比如多道中值滤波不能用来处理较窄型的尖脉冲和乱散段的数据，反褶积则试图通过压缩子波来提高剖面的分辨率J．为此，

7、本文就各种去噪方法进行详细研究，用Fortran和Matalab编制了二维滤波、预测反褶积、复信号分析等去噪模块，对其进行一些优化，并且通过对实际探地雷达资料进行反复试算，确定了每个软件的处理参数及最佳的处理流程．研究形成一套高分辨的探地雷达资料处理系统，并将所编制的去噪处理模块与瑞典雷达(RAMAC)处理软件REFLEXW的应用效果进行比较和分析．收稿日期：2011—10—31通讯作者：黄真萍(1965一)，副教授，E—mail：zhphuang@126．com基金项目：福建省自然科学基金资助项目(2010J01253)·522-福州大学学报(自然科

8、学版)第4O卷1地质雷达资料处理方法原理探地雷达资料主要采用的数据处理技术有常规滤波、预测反褶