【摘 要】
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探地雷达（Ground Penetrating Radar,GPR）是一种用于探测地下结构分布的电磁勘测技术。GPR采集的数据具有规模大、时空特性复杂和对勘测环境敏感等特点,其中时变结构模态是GPR数据中最有价值的信息,对了解地下结构分布起着非常重要的作用。但是,由于GPR数据中存在大量的噪声、杂波,导致传统的时变结构模态挖掘方法存在时间复杂度高、鲁棒性欠佳等问题。因而,提高时变结构模态挖掘过程的
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探地雷达（Ground Penetrating Radar,GPR）是一种用于探测地下结构分布的电磁勘测技术。GPR采集的数据具有规模大、时空特性复杂和对勘测环境敏感等特点,其中时变结构模态是GPR数据中最有价值的信息,对了解地下结构分布起着非常重要的作用。但是,由于GPR数据中存在大量的噪声、杂波,导致传统的时变结构模态挖掘方法存在时间复杂度高、鲁棒性欠佳等问题。因而,提高时变结构模态挖掘过程的鲁棒性,并降低时间复杂度,成为GPR应用领域亟待解决的关键问题之一。可视化数据挖掘技术可以整合不同领域的理论、方法和工具,提供先进的分析手段、交互技术和可视表达,帮助人们与海量复杂信息之间的快速交流。为此,本文借助可视化数据挖掘技术的优势,解决时变结构模态挖掘过程中时间复杂度高、鲁棒性欠佳等问题,展开了 GPR数据时变结构模态可视化挖掘方法的研究。本文的创新性研究成果包括:（1）针对传统的时变结构模态挖掘方法可交互性弱,影响挖掘时变结构模态时间复杂度和鲁棒性的问题,提出了基于极坐标空间的双曲波时变结构模态可视化挖掘方法。使用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法将GPR数据的能量特征映射到极坐标空间,并利用人机交互技术分析、探索数据并从数据中挖掘双曲波时变结构模态。该方法利用用户的领域知识、可视化技术和交互技术,让用户可以快速从复杂的GPR数据中挖掘双曲波时变结构模态。案例研究结果表明,该方法有效提高了挖掘过程的鲁棒性,并降低了时间复杂度。（2）针对传统的时变结构模态挖掘方法学习数据特征能力弱,影响挖掘时变结构模态鲁棒性的问题,提出了基于可视化优化的双曲波时变结构模态检测方法。使用迁移学习方法和VGGNet网络模型构建双曲波时变结构模态检测模型VGG-GPR,随后使用基于LargeVis的可视化数据挖掘方法挖掘模型不敏感的数据,并将其作为新的训练集再次训练模型,以优化模型的性能。该方法借助可视化数据挖掘的优势,让用户可以快速、准确的挖掘模型不敏感的数据,进而可以提高模型的性能。实验结果表明,该方法可以有效提高了双曲波时变结构模态检测过程的鲁棒性。
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