随着国家经济的快速发展,国务院也加大了对城镇基础设施的建设,道路的建设以及地下的建设也如火如荼的开展着,如地下各种管道的铺设、道路的建设等。这同时也带来了更多的地下灾害的隐患,近年来地下灾害频发,光路面塌陷和施工中管道泄漏就有多起。对人民的财产安全以及人生安全产生了威胁,这就需要人们加大对于地下目标物体无损检测的研究。本文先从理论出发,通过介绍探地雷达探测的基本理论,主要包括探地雷达的工作原理,雷达波的传播特性,以及探地雷达的探测方式等。文章同时介绍了图像处理方面的一些知识,介绍了图像滤波等算法,并且使用Matlab仿真,对雷达波形图进行滤波处理,比较算法的优缺点,最终选择合适的滤波算法对雷达图像进行滤波。同时又介绍了图像的边缘检测技术,使用Matlab对雷达波形图进行边缘检测,对它们的优缺点进行比较,选择合适的边缘检测算法对雷达图像进行轮廓提取。当探地雷达波形图经过预处理之后,就可以进行目标识别,这里主要研究了支持向量机算法,它比普通的神经网络学习算法在雷达图像识别上的优点主要体现在它可以解决神经网络的局部极小点和网络结构选取等问题,同时不需要太多的样本量。文章最后是进行实验获得大量样本,主要是不同目标物体,通过改变目标物体的埋深,以及目标物体的分布状况获得大量样本波形图,同时标定电磁波在该土壤中的波速。通过上面介绍的知识编写软件进行雷达波形图的处理,然后通过标定的波速获得具体位置,最终通过测试数据找出误差。为了获得现实环境中的雷达波形图,我们选择在中国电波传播研究所的实验场地进行探测,通过对复杂多目标体的实地探测获得大量样本,对其分析为以后生产施工提供参考作用。