中文标题：基于探地雷达的域对抗小波残差网络冰裂隙检测方法

英文标题：A Domain-Adversarial Wavelet Residual Network for Crevasse Detection Using Ground-Penetrating Radar

来源期刊：雷达学报

基金项目：国家自然科学基金面上项目(41776204)，中央高校自主部署项目专项资金(E2E41902X2, E3ET1901X2, E2ET1105X2)

作  者：纪德正¹, 陈德元¹, 赵博², 刘艳³, 崔祥斌⁴, 刘小军²

作者单位：1. 中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100190
2. 中国科学院空天信息创新研究院电磁辐射与探测技术重点实验室 北京 100190
3. 中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京 100190
4. 中国极地研究中心 上海 200136

摘  要：基于探地雷达数据的冰裂隙检测研究对于冰川和气候研究、冰川地区活动安全性具有重要的意义。针对极地环境中冰裂隙纹理特征差异大易误检、检测实时性和检测泛化能力不足等难题，提出一种兼顾高精度与实时性的基于域对抗学习的冰裂隙自动检测方法。基于不同区域、复杂场景下的探地雷达数据，该文通过构建特征提取器与域判别器之间的对抗博弈机制，使模型能够在保持判别性特征提取能力的同时，有效缩小不同数据源之间的分布差异，从而实现跨域特征对齐，提升模型在不同数据源和复杂场景下的鲁棒性和稳定性。在特征提取阶段，设计并构建了基于小波残差网络的冰裂隙特征提取器。该模块通过在残差网络的首层引入可学习的多尺度小波卷积模块，实现在多尺度空间中自适应提取探地雷达数据中的冰裂隙特征，显著增强冰裂隙与连续雪层在特征空间的区分能力。实验基于2015年的南极麦克默多剪切带与北极格陵兰岛两个数据集，所提模型的冰裂隙检测平均准确率达95.70%，F1指数达95.50%，虚警率达1.87%，单样本平均推理时间为5.26 ms，满足在冰裂隙数据采集下的裂隙实时预警需求。多项实验结果综合表明，所提方法可在多场景、跨区域探地雷达数据中实现高精度、低虚警率与实时性的统一，适用于保障南极科考通行安全与冰川裂隙检测等场景。

全文链接： https://radars.ac.cn/cn/article/doi/10.12000/JR25237