一种用于热带地区探地雷达树木根系有效检测的深度自适应滤波方法
信号处理
2023-05-31 v1
摘要
本研究提出了一种处理步进频率连续波（SFCW）探地雷达（GPR）数据以检测树木根系的技术。SFCW GPR 便携且能精确控制能量水平，平衡了探测深度与分辨率的权衡。然而，发射频段的高频分量穿透能力较差，并产生干扰根系检测的噪声。所提出的时频滤波技术使用短时傅里叶变换（STFT）来跟踪频谱密度随时间的变化。为获取滤波窗口，采用了加权线性回归（WLR）方法。通过采用一种作为线性调频 Z 变换（CZT）变体的转换方法，该时频窗口在频域到时域数据转换时滤除不感兴趣的频率样本。所提出的深度自适应滤波窗口可自适应不同场景，使其不依赖于土壤信息并有效确定地下树木根系。该技术使用来自热带地区不同土壤湿度水平的实际场地的 SFCW GPR 数据成功验证，且地下根系系统的二维（2D）雷达图相比现有方法得到显著改善。
引用
@article{arxiv.2305.18775,
title = {A Depth-Adaptive Filtering Method for Effective GPR Tree Roots Detection in Tropical Area},
author = {Wenhao Luo and Yee Hui Lee and Mohamed Lokman Mohd Yusof and Abdulkadir C. Yucel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.18775},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 12 figures, Accepted by IEEE TIM