机构名称：
¥ 1.0
摘要 —本文全面分析了各种土壤特性如何影响探地雷达 (GPR) 接收信号的特征。这些特性包括介电特性、厚度、层数、雷达配置和表面粗糙度。本文使用 gprMax 进行了详尽的分析，模拟了不同的土壤介质场景，以展示这些参数如何影响 GPR 接收信号。所提出的方法通过描述性统计分析从接收信号中提取关键特征以表征土壤。然后，本文部署了机器学习 (ML) 技术，特别是随机森林 (RF) 模型和基尼均值减少杂质 (MDI) 作为度量，以识别数据集中最有影响力的特征。此过程从时域中提取一组简洁的特征，然后使用频域特征进行扩展。所提出的方法不仅可以有效地捕获高维 GPR 数据中的关键信息，还可以降低其维数，确保保留基本信息。使用这些重要特征而不是复杂的原始 A 扫描数据来训练 ML 和深度学习 (DL) 模型，可以实现更准确的土壤湿度和地下分析。
通过描述性统计和机器学习进行全面的 GPR 信号分析
主要关键词
相关文件推荐
