Q1：**文章提出的工程问题是什么？有什么实际工程价值？**


解决传统雷达分析过度依赖人员经验的问题

用于沉积岩层等层状介质解释

Q2：文章提出的学术问题是什么？有什么新的学术贡献？


提出一种新的三维可视化方法，解决位置标定模糊和形状确定困难问题

Q3：文章提出的技术路线是什么？有什么改进创新之处？


F-K偏移成像技术-测线雷达数据-三维数据体

属性分析-提高雷达视图效果、对比度

K-Means聚类 - 振幅阈值参数

三维属性体、等值面提取 - 三维可视化

Q4：文章是如何验证和解决问题的？

一、方法原理

• 隧道内探地雷达三维探测方法、和属性

1. 最大谱振幅
2. 瞬时振幅
3. 能量属性
4. K-Means聚类算法：格式转换、设置初始聚类中心、样点分类、修正聚类中心点、迭代聚类、聚类结束
5. 三维可视化方法：偏移城乡处理、合成三维数据体、计算三维属性、归一化、聚类、计算振幅阈值参数、三维可视化、反射数据提取、溶洞顶面绘制

二、物理模型试验：

进行聚类分析后，最大谱振幅图像最清晰

三、现场案例

二维剖面和三维切片分析均无法直观地看出溶洞的几何结构

方法可以增强隧道溶洞三维可视化效果

帮助区分独 立的异常体和主要的地下层反射目标

Q5：文章有什么可取和不足之处？

等值面提取技术

最大谱振幅属性的判定

适量密集探测、多种方法交叉

Q6：文章对自身的研究有什么启发？

K-Means聚类方法参考一下

雷达监测的参数了解一下