| 中文题名： | 基于探地雷达的树木根信号自动识别方法研究 |
| 姓名： | |
| 保密级别： | 公开 |
| 学科代码： | 081603 |
| 学科专业： | |
| 学生类型： | 硕士 |
| 学位： | 工学硕士 |
| 学位类型： | |
| 学位年度： | 2016 |
| 学校： | 北京师范大学 |
| 校区： | |
| 学院： | |
| 研究方向： | 探地雷达 |
| 第一导师姓名： | |
| 第一导师单位： | |
| 提交日期： | 2016-06-06 |
| 答辩日期： | 2016-05-23 |
| 外文题名： | Study on automatic recognition methods for tree root signals in ground penetrating radar profiles |
| 中文关键词： | |
| 中文摘要： |
探地雷达作为一种非破坏性的地球物理探测方法，在探测树木根系方面已有较多的应用，包括根系直径、生物量探测、根系三维形态重建等。随着获得的探地雷达数据量的增加，急需发展适用于根信号的自动识别方法。然而，目前已有研究中的自动识别算法大多是针对地下管线等目标物，而针对于根系目标的自动识别研究较少。由于根系自身属性、根系空间分布特征、土壤背景复杂等根系特殊因素影响，已有算法在根系信号自动识别问题的适用性未知。因此，本研究的目的是针对树木根信号识别问题的特殊性，分析影响GPR图像中根目标自动识别的关键因素，探索适用于
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| 外文摘要： |
As a nondestructive geophysical tool, ground penetrating radar (GPR) has been applied in tree root study in recent years. With increasing amounts of GPR data collected for roots, it is imperative to develop efficient automatic recognition algorithms for r
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| 参考文献总数： | 55 |
| 作者简介： | 作者在硕士期间在探地雷达的自动识别方面发表第一作者论文一篇，于2016年5月发表于SCI期刊REMOTE SENSING. |
| 馆藏号： | 硕081603/16001 |
| 开放日期： | 2016-06-06 |
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