探地雷达是一种采用高频电磁波进行地下探测的技术,以无损性、分辨率高、成像快、结果直观等优势被广泛应用。双曲波是地下目标识别以及位置、结构、尺寸等重要参数获取的关键形态特征,是存储探地雷达数据基础信息的一种形式。但在实际应用中,由于地质结构的非均匀性、电磁干扰、电磁波传播衰减等因素影响,使得双曲波呈现出模糊、混乱、不连续等多样化的形态。现有的研究方法中往往只针对双曲波的专门形态,当应用于真实环境时,模型的泛化能力弱,耗费的时间代价高,从而导致算法的鲁棒性差。雷达数据中存在大量干扰因素,这为双曲波提取带来三大难题:一是在预处理过程中如何降低算法对于图像质量的依赖性;二是如何从大量数据中快速准确地获取图像中所包含的双曲波区域;三是针对形态不规则的双曲波,如何设计一种适用性高、范围广的提取方法。本文在时序分析的基础上,深入挖掘探地雷达数据中相邻数据道之间的相关性,并利用顶点定位方法快速提取双曲波区域。针对形态多样化的双曲波,构建相适应的波形提取模型,进行统一建模分析。基于时序分析的GPR双曲波智能提取与可视化的具体研究内容和创新点如下:（1）提出一种基于时序分析的双曲波峰点提取方法。从时间序列的角度对雷达数据进行分析,利用时序特征构建动态窗口,用于提取每一个数据道的关键信息。通过动态窗口提取的峰点,有利于分析双曲波的形状特征,为感兴趣区域提取和相邻数据道之间的相似性计算奠定了基础。实验对比了其他五种预处理方法,该方法对于模糊、残缺和不规则双曲波的预处理结果更加完整和准确。（2）提出一种基于原型网络的双曲波ROI智能提取方法。在基于时序提取峰点的基础上,设计基于形状特征的顶点定位方法用于获取感兴趣区域,充分利用双曲波样本与非目标样本之间的距离进行目标分类。顶点定位方法能够快速定位含有双曲波的局部区域,避免搜索剖面图的整个区域,降低了算法的时间复杂度。为适应探地雷达图像背景杂乱和杂波较多的情况,在双曲波分类过程中添加注意力模块,以便能够更好地挖掘图像中的关键信息,从而能够快速过滤杂波区域。实验表明,该方法对于探地雷达感兴趣区域提取具有良好的稳定性和准确性。（3）提出一种基于峰点相似性拟合的双曲波提取与可视化方法。该方法从时序角度分析,特别是针对图像中双曲波形态断裂问题,构造波形提取模型,利用子波区域的相似性获取双曲波的峰点集。通过拟合有效地将杂波与目标双曲波分离,降低算法对图像质量的依赖性。在提取过程中遵循边搜索边提取的方式,进一步提高了目标检测的效率,有利于后期进行可视化建模分析。在实验过程中,该方法能够提高算法在复杂背景和杂波干扰环境下的鲁棒性。