基于行星车探地雷达数据的行星次表层可通行性判别方法

本申请提供了一种基于行星车探地雷达数据的行星次表层可通行性判别方法，涉及探地雷达数据解译领域，方法包括：获取行星车探地雷达数据；根据行星车探地雷达数据，构建行星车次表面可通行性数据集；构建基于探地雷达B‑scan数据的非局部注意力分类网络；通过行星车次表面可通行性数据集对非局部注意力网络进行迭代训练，获得训练好的深度学习模型；获取待分类探地雷达B‑scan数据；通过训练好的深度学习模型对待分类探地雷达B‑scan数据进行分类，得到星表可通行性的识别结果，完成探地雷达数据对应区域的行星次表面可通行性判别。本申请的技术方案实现单一环境星壤的次表层行星车可通过性预测。