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# 雷达 B-Scan 详情页开发方案 — 2026-06-29
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> 状态：方案阶段，待确认事项见第7节。确认后即可按第6节顺序开发。
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> 基线分支：`radar`（基于 `fix/3d-volume-blanking-mask`）。
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## 1. 一句话架构
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**B-Scan 详情页 = 独立 ADS Dock 工作区（非底部页签）**，内部自含：
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- 顶部控制栏（23+ 处理参数 + 色阶/对比度/比例/模式切换）
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- 主体 B-Scan 剖面图（灰度/彩色/Wiggle 可切换，支持框选异常、滚轮缩放、悬停读值）
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- 右侧内嵌 A-Scan 单道波形（点击剖面任意位置联动）
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- 右侧面板对象属性（采集参数只读表）+ 对象异常（异常列表+操作）
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数据流：**本地文件/后端 → `io/gpr` 解析 → `core/gpr_proc` 信号处理管线 → `BScanProfileView` 自渲染（QImage + QPainter，非 Qwt/VTK）→ 参数调整即时重绘**。
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## 2. 关键决策与理由
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| 决策 | 选择 | 理由 |
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|---|---|---|
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| 容器 | **独立 ADS CDockWidget**（类似 `MapViewPanel`） | 底部 `DatasetDetailPanel` 空间（~200-300px高）无法承载密集控制栏+大面积剖面交互+A-Scan波形。独立 dock 可最大化利用屏幕，且雷达分析是专业深度工作流，值得独占工作区。 |
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| B-Scan 渲染 | **QImage + QPainter 自绘**（非 Qwt/VTK） | B-Scan 是二维 raster 图像（traces × samples 的像素矩阵），非曲线/等值线。Qwt 的 `QwtPlot` 面向函数曲线，不适合 raster；VTK 过重且离屏渲染延迟高。QImage 直接操作像素，处理管线输出 `std::vector<float>` → 映射色阶 → `setPixel`/`scanLine`，足够快且可控。 |
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| A-Scan 渲染 | **QwtPlot 曲线**（复用现有 Qwt 基础设施） | A-Scan 是单道振幅-深度折线，Qwt 的 `QwtPlotCurve` 完全匹配，且项目已链 Qwt。 |
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| 处理管线 | **前端 C++ 实时计算**（内存常驻 + 多线程） | 用户明确要求"几分钟处理完公里级数据"。全量数据（32MB/测线）驻内存，参数调整只重跑相关处理节点（脏链追踪），避免全量重算。重负载节点（滤波、偏移、反褶积）丢 `QtConcurrent::run` 后台线程，主线程保持 UI 响应。 |
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| 数据入口 | **先本地文件（.iprb/.iprh/.ord），后接后端 API** | API 和 ddCode 尚未设计。M1 先走本地文件入口验证处理管线和 UI；后端契约确定后，在 `data` 层补 `loadAsync` 分发即可，视图层不动。 |
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| 异常标注 | **前端本地状态（M1）+ 后端同步接口（M2）** | 前端用 `std::vector<GprAnomaly>` 驻内存，支持增删改+截图关联；后端 API 就绪后，在 `data` 层补 `saveAnomalies/loadAnomalies`，控制器层补上传逻辑。 |
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## 3. 数据流（端到端）
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[用户双击雷达数据集]
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DatasetListPanel::itemDoubleClicked
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main.cpp ──► 判断 ddCode == "dd_gpr_data"（或雷达相关 ddCode）
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│
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▼ 走独立路由（不走 DatasetDetailController 的页签引擎）
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RadarWorkbenchController::openSurvey(dsId, ddCode, dsName, filePath)
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│
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▼ 如果本地文件已缓存，直接取；否则发请求/读本地文件
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[io/gpr 层] readIprb / assembleGprSurvey / 未来 readRd3
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│ 输出：core::GprSurvey（ntraces×samples×channels 的 double 值数组）
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▼
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[core/gpr_proc 层] GprProcessingPipeline
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输入：原始 B-scan（某通道的 traces×samples）+ ProcessingParams
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节点链：ZeroTime ──► ZeroDrift ──► BackgroundRemove ──► Gain ──► Bandpass
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──► Smooth ──► TraceBalance ──► SampleBalance ──► Hilbert
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──► Migration ──► TopoCorrect ──► Resample ──► PredictiveDecon
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输出：processed B-scan（float 矩阵，与输入同维度）
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│
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▼ 参数变更时只重算脏节点下游（缓存各节点输出）
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[app/panels/radar/ BScanProfileView]
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- 原始/处理后数据各一份（或处理后实时生成）
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- ColorMapper：float 值域 → ColorScale → RGBA 像素
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- QPainter：画像素矩阵 + 网格线 + 异常框 + 十字准星
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- 交互：滚轮缩放/平移（变换矩阵）、框选（QRectF 世界坐标）、悬停（mouseMove 转采样/道号）
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│
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▼ 点击剖面位置
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[A-Scan 子视图] AScanWaveformView（QwtPlotCurve 实时更新）
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│
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▼ 右侧面板
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[ObjectAttrPanel] 采集参数只读表（走现有 KeyValueView）
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[ObjectExceptionPanel] 异常列表（复用现有异常列表面板逻辑）
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```
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**注意**：此路由**绕过** `DatasetDetailController` / `ChartStrategyRegistry` / `DetailViewFactory` 的页签引擎。雷达详情页是**独立专业工作区**，非通用页签容器。未来若需把雷达也纳入底部页签（如只展示属性表格），可再补一个 `Table` 页签走现有引擎。
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## 4. 分层设计
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### 4.1 `core/gpr_proc` — 信号处理管线（纯 C++17，零 Qt/VTK）
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**设计目标**：可独立单元测试、可脏链追踪、SIMD/多线程友好。
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**核心抽象**：
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```cpp
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// 处理节点接口
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class IGprProcNode {
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public:
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virtual ~IGprProcNode() = default;
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// 输入输出：行主序 float 矩阵 [trace][sample]，尺寸由 meta 描述
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virtual void process(const float* in, float* out, const GprTraceMeta& meta) = 0;
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virtual QString name() const = 0;
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};
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// 管线：持有节点链，支持脏链追踪与缓存
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class GprProcessingPipeline {
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public:
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void setNodeEnabled(const QString& name, bool on);
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void setNodeParams(const QString& name, const QVariantMap& params);
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// 执行管线：从原始数据到处理后数据，只重算脏节点
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std::vector<float> run(const std::vector<float>& raw, const GprTraceMeta& meta);
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// 获取指定节点的输出（用于调试/中间结果展示）
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const std::vector<float>& nodeOutput(const QString& name) const;
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private:
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std::vector<std::unique_ptr<IGprProcNode>> nodes_;
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std::unordered_map<QString, std::vector<float>> cache_;
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std::unordered_set<QString> dirty_;
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};
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```
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**节点清单（按用户需求的 20+ 种处理）**：
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| # | 节点名 | 类名 | 复杂度 | 说明 |
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|---|---|---|---|---|
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| 1 | 时间零点校正 | `ZeroTimeCorrectionNode` | 低 | 自动/手动模式；自动：前 N 采样内噪声σ倍数阈值找起跳 |
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| 2 | 去除零漂 | `ZeroDriftRemovalNode` | 低 | DC(整道均值) / Sliding(滑动窗口均值) |
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| 3 | 背景去除 | `BackgroundRemovalNode` | 中 | MeanAverage(多道平均) / SingularityFilter(SVD) |
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| 4 | 增益 | `GainNode` | 中 | AGC / SphericalDiffusion / AbsorptionCompensation 等 |
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| 5 | 带通滤波 | `BandpassFilterNode` | 中 | FFT 实现（需 FFTW 或自实现 Cooley-Tukey）；自动/手动频带 |
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| 6 | 剖面平滑 | `SmoothingNode` | 低 | 2D 均值/高斯滤波，可分别开关横向/纵向 |
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| 7 | 道间均衡 | `TraceBalanceNode` | 中 | Global(全剖面RMS) / Local(滑动窗口RMS) |
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| 8 | 道内增益 | `SampleBalanceNode` | 中 | TVG-like：深度方向滑动RMS均衡 |
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| 9 | 希尔伯特变换 | `HilbertTransformNode` | 中 | 包络/瞬时相位/瞬时频率（FFT-based 或时域 FIR） |
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| 10 | 偏移处理 | `MigrationNode` | **高** | Kirchhoff / F-K 偏移；需速度模型 |
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| 11 | 速度分析 | `VelocityAnalysisNode` | **高** | 双曲线拟合 → 速度谱；交互式拾取（后续迭代） |
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| 12 | 地形校正 | `TopoCorrectionNode` | 中 | 高程→时深转换，波形整体平移/拉伸 |
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| 13 | 里程归一化 | `DistanceNormalizationNode` | 低 | 打标处插桩号，固定道间距重采样 |
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| 14 | 数据重采样 | `ResamplingNode` | 低 | 横向/纵向独立，线性插值 |
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| 15 | 预测反褶积 | `PredictiveDeconNode` | **高** | 自相关 → Levinson-Durbin → 预测误差滤波 |
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| 16 | 道编辑 | `TraceEditNode` | 低 | 废道删除/置零（前端 UI 传入废道索引列表） |
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| 17 | 剖面反向 | `ReverseTraceNode` | 低 | 道序反转 |
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**M1 阶段实现优先级**：
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- **P0（必须）**：1, 2, 4(基础增益), 5(简化版), 6, 7, 8, 14, 16, 17
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- **P1（重要）**：3, 4(球面扩散), 9, 12, 13
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- **P2（后续迭代）**：10, 11, 15（计算密集，需更多测试数据验证）
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**性能策略**：
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- 节点输出缓存：`run()` 时比较参数 hash，未变则直接返回缓存。
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- 并行化：各道独立处理（零漂、增益、均衡等）用 `tbb::parallel_for` 或 `std::execution::par`（C++17）。
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- FFT：带通滤波、希尔伯特变换需 FFT。可用 `fftw3`（vcpkg 有）或自实现基2-FFT（数据量 516 采样点，很小，自实现也可接受）。推荐先自实现避免引入新依赖，性能不足再切 FFTW。
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### 4.2 `app/panels/radar/` — B-Scan 视图层（QtWidgets）
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**核心组件**：
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```
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BScanWorkbench（ADS::CDockWidget 外壳）
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├── BScanProfileView（QWidget，自绘主体）
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│ ├── 顶部工具栏：测线选择/通道选择/色阶/对比度/XY比例/显示异常/各处理参数按钮
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│ ├── BScanCanvas（QWidget，自绘核心）
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│ │ ├── 原始数据缓存（std::vector<float> raw_）
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│ │ ├── 处理后数据缓存（std::vector<float> proc_，或实时从管线取）
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│ │ ├── ColorMapper（float min/max → ColorScale → QRgb）
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│ │ ├── ViewTransform（世界坐标 ↔ 屏幕坐标：平移/缩放矩阵）
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│ │ ├── 交互状态机（Idle / Panning / Zooming / MarqueeSelect / Hover）
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│ │ └── 异常标注列表（std::vector<BScanAnomaly>，世界坐标存储）
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│ └── AScanWaveformView（QWidget，内嵌右侧）
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│ └── QwtPlot + QwtPlotCurve（单道波形实时刷新）
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├── ObjectAttrPanel（右侧面板上）— 复用现有 KeyValueView
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└── ObjectExceptionPanel（右侧面板下）— 复用现有异常列表逻辑
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```
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**BScanCanvas 渲染管线**：
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```cpp
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void BScanCanvas::paintEvent(QPaintEvent*) {
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QPainter p(this);
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// 1. 背景
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p.fillRect(rect(), Qt::black);
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// 2. 根据当前标签(rawdata/proc_data_1)选择数据源
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const auto& data = (currentTab_ == Raw) ? raw_ : proc_;
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// 3. 可见区域裁剪：由 viewTransform_ 计算当前窗口对应的 [t0,t1)×[s0,s1)
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// 4. 逐像素/逐块映射：float → ColorScale → QRgb
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// - 若缩放比小（全景），聚合多采样取平均后上色（防混叠）
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// - 若缩放比大（局部），单采样直接上色
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// 5. 画网格线（里程/深度刻度，根据缩放动态抽稀）
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// 6. 画异常框（世界坐标 → 屏幕坐标，红框+标签）
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// 7. 画十字准星（鼠标悬停位置）
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// 8. 画打标线（如果有打标数据）
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}
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```
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**交互设计细节**：
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| 交互 | 实现 | 坐标系 |
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|---|---|---|
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| 左键拖动 | 平移（修改 viewTransform 的 offset） | 屏幕 delta → 世界 delta |
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| 滚轮 | 以鼠标位置为中心缩放（修改 viewTransform 的 scaleX/scaleY） | 屏幕锚点 → 世界锚点保持不动 |
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| 左键框选 | 释放时生成 `BScanAnomaly`（世界坐标矩形） | 屏幕 rect → 世界 rect |
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| 鼠标悬停 | 状态栏显示：道号、里程、深度、振幅值；同时更新 A-Scan | 屏幕 pos → 道号 t + 采样 s |
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| 双击异常框 | 弹出异常编辑对话框（类型/深度/尺寸/备注） | — |
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| 右键菜单 | 切换 X 轴显示：道号 / 距离 / 里程；切换 Y 轴：时间 / 深度 | — |
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**Wiggle 模式**：点击按钮切换。
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- Off：正常灰度/彩色 raster 图。
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- On：每道画波形线（振幅→水平偏移，正右负左），填充正/负区域为不同颜色，背景透明/白色。参考地震勘探 wiggle trace 标准画法。
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### 4.3 `controller` — 雷达工作区控制器
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新增 `RadarWorkbenchController`（独立于 `DatasetDetailController`）：
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```cpp
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class RadarWorkbenchController : public QObject {
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Q_OBJECT
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public:
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void openSurvey(const std::string& dsId, const std::string& ddCode,
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const QString& name, const QString& filePath);
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void switchChannel(int channelIndex);
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void setProcessingParams(const GprProcessingParams& params);
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void runProcessing(); // 触发管线，完成后 emit processedReady
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void saveAnomalies(); // M2：调后端 API 上传异常
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signals:
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void surveyLoaded(const GprSurveyInfo& info); // 采集参数、通道列表
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void rawDataReady(const std::vector<float>& data, const GprTraceMeta& meta);
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void processedReady(const std::vector<float>& data, const GprTraceMeta& meta);
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void anomalyListChanged(const std::vector<GprAnomaly>& anomalies);
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void progress(int percent, const QString& stage); // 长时间处理进度
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};
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```
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## 5. 数据模型新增
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### 5.1 `core/model/gpr_proc/`（新建目录）
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```cpp
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// GprTraceMeta.hpp — 单通道剖面的元数据（纯 C++17）
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struct GprTraceMeta {
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int ntraces = 0;
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int samples = 0;
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double dx = 0; // 道距 (m)
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double dz = 0; // 采样间隔 (m 或 ns)
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double x0 = 0;
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double z0 = 0;
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bool zIsTime = false; // true=时间(ns), false=深度(m)
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double velocityMPerNs = 0.12; // 雷达波速，时深转换用
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};
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// GprProcessingParams.hpp — 全部处理参数的结构化定义
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struct GprProcessingParams {
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// 零点校正
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struct ZeroTime { bool autoDetect=true; int cutSamples=30; int frontSearchWindow=180; double noiseSigmaMultiple=3.0; } zeroTime;
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// 零漂
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enum class ZeroDriftMode { DC, Sliding };
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struct ZeroDrift { ZeroDriftMode mode=ZeroDriftMode::Sliding; int slidingWindowSamples=100; } zeroDrift;
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// 背景去除
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enum class BgMode { MeanAverage, SingularityFilter };
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struct Background { BgMode mode=BgMode::MeanAverage; int averageTraceCount=301; double singularityThreshold=1.8; } background;
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// 增益（简化：先实现 SphericalDiffusion）
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struct Gain { bool enableSpherical=true; bool enableAbsorption=true; double velocityMPerNs=0.12; double referenceDepthM=0.01; double exponent=1.5; double absorptionBeta=1.0; double maxGain=30.0; } gain;
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// 带通滤波
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struct Bandpass { bool autoFreq=true; double lowFreqHz=1000; double highFreqHz=100; double antennaFreqMHz=200.0; } bandpass;
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// 平滑
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struct Smooth { int smoothWindow=2; bool verticalSmooth=true; bool horizontalSmooth=true; } smooth;
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// 道间均衡
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enum class TraceBalanceMode { Global, Local };
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struct TraceBalance { TraceBalanceMode mode=TraceBalanceMode::Local; int horizontalWindowTraces=31; double targetRms=0.0; double maxGain=4.0; double epsilon=1.0; } traceBalance;
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// 道内增益
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struct SampleBalance { int windowSamples=120; double targetRms=0.0; double maxGain=6.0; double epsilon=1.0; } sampleBalance;
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// 希尔伯特
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struct Hilbert { bool computeEnvelope=true; } hilbert;
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// 偏移
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struct Migration { int sumWidth=64; double velocityMPerNs=0.12; } migration;
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// 地形校正
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struct Topo { bool useAverageElevation=true; double baseElevation=0.0; } topo;
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// 重采样
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struct Resample { bool resampleTraces=false; bool resampleSamples=false; int newTraces=0; int newSamples=0; } resample;
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// 预测反褶积
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struct PredictiveDecon { int predLag=1; int filterLen=10; } predictiveDecon;
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};
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// GprAnomaly.hpp — 雷达异常标注（前后端共用模型）
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struct GprAnomaly {
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QString id; // 后端返回或前端临时 UUID
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QString surveyLineName;
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int traceStart = 0, traceEnd = 0; // 道号范围
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int sampleStart = 0, sampleEnd = 0; // 采样范围
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double distanceStartM = 0, distanceEndM = 0; // 里程范围(m)
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double depthStartM = 0, depthEndM = 0; // 深度范围(m)
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QString typeCode; // cavity / loose / void / pipe ...
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QString typeName;
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double widthM = 0, heightM = 0, lengthM = 0; // 异常尺寸
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double burialDepthM = 0; // 埋深
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double clearanceM = 0; // 净空
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double confidence = 0; // 置信度 0-1
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QString remark;
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QString sliceScreenshotPath; // 切片截图本地路径（M1 先本地文件）
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QString profileScreenshotPath; // 剖面截图本地路径
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};
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```
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### 5.2 `io/gpr/` — rd3 解析器（未来扩展）
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在现有 `IprbReader` / `IprHeader` / `GprSurveyAssembler` 旁新增：
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```cpp
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// Rd3Reader.hpp — MALA .rd3 / .rd7 三维雷达格式解析
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namespace geopro::io::gpr {
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struct Rd3Header { /* 天线频率、采样率、道数、通道数等 */ };
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Rd3Header parseRd3Header(const std::string& headerText);
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BScan readRd3(const std::string& path, const Rd3Header& h);
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BScan readRd3Range(const std::string& path, const Rd3Header& h, std::int64_t t0, std::int64_t t1);
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||
} // namespace geopro::io::gpr
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```
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> **注意**：`.rd3` 格式细节需用户提供样例文件或格式文档。当前先以 `.iprb` 验证管线。
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## 6. 文件清单与开发顺序
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### Phase A：基础设施（无 UI，可独立测试）
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| 顺序 | 文件 | 说明 |
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|---|---|---|
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| A1 | `src/core/model/gpr_proc/GprTraceMeta.hpp` | 元数据模型 |
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| A2 | `src/core/model/gpr_proc/GprProcessingParams.hpp` | 参数结构体（对应用户需求的 20+ 参数） |
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| A3 | `src/core/model/gpr_proc/GprAnomaly.hpp` | 异常标注模型 |
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| A4 | `src/core/gpr_proc/IGprProcNode.hpp` | 节点接口 |
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| A5 | `src/core/gpr_proc/GprProcessingPipeline.hpp/cpp` | 管线编排+脏链追踪 |
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| A6 | `src/core/gpr_proc/ZeroTimeCorrectionNode.cpp` | 零点校正 |
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| A7 | `src/core/gpr_proc/ZeroDriftRemovalNode.cpp` | 去零漂 |
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| A8 | `src/core/gpr_proc/GainNode.cpp` | 基础增益（球面扩散+吸收补偿） |
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| A9 | `src/core/gpr_proc/BandpassFilterNode.cpp` | 带通滤波（自实现 FFT） |
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| A10 | `src/core/gpr_proc/SmoothingNode.cpp` | 剖面平滑 |
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| A11 | `src/core/gpr_proc/TraceBalanceNode.cpp` | 道间均衡 |
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| A12 | `src/core/gpr_proc/SampleBalanceNode.cpp` | 道内增益 |
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| A13 | `src/core/gpr_proc/ResamplingNode.cpp` | 数据重采样 |
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| A14 | `tests/core/gpr_proc/test_gpr_pipeline.cpp` | 管线集成测试（用 fixture 数据断言输出） |
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| A15 | `tests/core/gpr_proc/test_*.cpp` | 各节点单元测试 |
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### Phase B：B-Scan 视图（UI 核心）
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| 顺序 | 文件 | 说明 |
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|---|---|---|
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| B1 | `src/app/panels/radar/BScanCanvas.hpp/cpp` | 自绘核心（QImage raster + 交互状态机） |
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| B2 | `src/app/panels/radar/ColorMapper.hpp/cpp` | float → ColorScale → QRgb（复用 core::ColorScale） |
|
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| B3 | `src/app/panels/radar/ViewTransform.hpp/cpp` | 世界↔屏幕坐标变换（纯几何，可单测） |
|
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| B4 | `src/app/panels/radar/AScanWaveformView.hpp/cpp` | A-Scan 波形（QwtPlotCurve） |
|
||
| B5 | `src/app/panels/radar/BScanProfileView.hpp/cpp` | 总装：工具栏 + BScanCanvas + AScanWaveformView |
|
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| B6 | `src/app/panels/radar/BScanToolbar.hpp/cpp` | 顶部控制栏（参数按钮+滑块+下拉） |
|
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| B7 | `src/app/panels/radar/GprColorScaleDialog.hpp/cpp` | 色阶选择对话框（可复用 ColorScaleConfigDialog） |
|
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| B8 | `src/app/panels/radar/GprParamsDialog.hpp/cpp` | 参数配置对话框（各处理参数的表单） |
|
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| B9 | `src/app/panels/radar/BScanAnomalyDialog.hpp/cpp` | 异常编辑对话框（类型/深度/尺寸/备注） |
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| B10 | `src/app/panels/radar/BScanWorkbench.hpp/cpp` | ADS DockWidget 外壳 + 右侧面板布局 |
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### Phase C：控制器与集成
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| 顺序 | 文件 | 说明 |
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|---|---|---|
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| C1 | `src/controller/RadarWorkbenchController.hpp/cpp` | 控制器：数据加载/处理调度/异常管理 |
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| C2 | `src/app/main.cpp` | 修改：新增雷达工作区路由、ADS dock 注册、信号接线 |
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| C3 | `src/app/CMakeLists.txt` | 新增 Phase B 所有 .cpp 文件 |
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| C4 | `src/core/CMakeLists.txt` | 新增 Phase A 所有 .cpp 文件（gpr_proc 子目录） |
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| C5 | `tests/...` | 补 UI 单元测试（ViewTransform、ColorMapper）和控制器测试 |
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### Phase D：后端对接（M2，API 就绪后）
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| 顺序 | 文件 | 说明 |
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|---|---|---|
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| D1 | `src/data/api/ApiDatasetRepository.cpp` | 新增 loaderKey 分发：`gpr.profile`、`gpr.anomalies` 等 |
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| D2 | `src/data/dto/GprDto.hpp/cpp` | 雷达采集参数、异常列表的 JSON DTO |
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| D3 | `src/controller/RadarWorkbenchController.cpp` | 补 `saveAnomalies` / `loadAnomalies` 后端调用 |
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## 7. 待确认事项（阻塞开发或影响架构）
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### 🔴 高优先级（阻塞 Phase C 及之后）
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1. **ddCode 命名**
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- 雷达数据集在后端的 `ddCode` 是什么？例如 `dd_gpr_data`、`dd_radar_profile`、`dd_gpr_bscan`？
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- 是否按"三维雷达"vs"二维雷达"分不同 ddCode？（`.rd3` 是三维阵列雷达，`.iprb` 是二维单通道）
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2. **数据集入口方式**
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- 用户双击数据集后，前端如何获取雷达文件的本地路径？
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- 方案A：后端 `/business/dataset/detail` 返回 `filePath` 字段，前端直接读本地文件。
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- 方案B：后端提供 `/business/dd/gpr/download` 接口，前端先下载到临时目录再读。
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- 方案C：后端直接提供 `/business/dd/gpr/profile` 返回二进制 B-scan 数据，前端不碰文件系统。
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- **推荐 A 或 B**（前端实时处理需要本地文件随机访问/seek）。
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3. **雷达采集参数的数据来源**
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- 用户的"对象属性"表格（Date/Time/Antenna/Frequency/Traces/Channels 等）来自哪里？
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- 方案A：全从 `.iprh` / `.rd3` 头文件解析（已有 `IprHeader` 部分字段，需扩充）。
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- 方案B：后端 `/business/dd/gpr/info` 返回结构化 JSON，前端解析填表。
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- **推荐 A（M1）+ B（M2 补充后端管理字段）**。
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4. **多通道数据模型**
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- 阵列雷达（16通道）在界面上是"一次全载 16 通道到内存"还是"按需切换通道懒加载"？
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- 16 通道 × 3778 道 × 516 采样 × 4字节(float) ≈ **120MB**，全载可接受。
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- 但处理管线是"每个通道独立跑"还是"跨通道联合处理"？（背景去除的 MeanAverage 是跨道，但这里用户描述是按通道的"同通道道数量"平均）
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- **建议 M1 先全载，切换通道时即时换数据，处理管线按单通道跑**。
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### 🟡 中优先级（影响 UI 细节，不阻塞架构）
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5. **异常标注的数据模型确认**
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- 异常的世界坐标系：用 **道号+采样点**（原始索引）还是 **里程+深度**（物理坐标）？
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- 用户说"上传点坐标，对应测线名称，距离和深度等"——建议**双存**：前端用道号/采样点（抗重采样不变性），显示和上传时转里程/深度。
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- 异常类型枚举：用户提到"空洞/疏松/脱空/管线"——是否还有其他？需要完整列表。
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- 截图要求："切片截图和剖面截图"——M1 阶段用 `QWidget::grab()` 生成 `QPixmap` 存本地临时文件，M2 上传时作为 multipart/form-data 附件？
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6. **色阶方案**
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- 用户提到"灰度图、彩虹色阶、冷暖色阶、振幅色阶"——这些是否已有定义？
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- 复用现有 `core::ColorScale`（阶梯色阶）+ 预置几套默认 stops（Gray/Rainbow/Seismic/Amplitude）。
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- 是否支持与 2D/3D 视图色阶联动？（跨视图色阶真源 `DatasetViewState`）——建议 **M1 先独立，M2 视需求接入联动**。
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7. **处理参数默认值**
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- 用户给出了大量默认值（如 `cutSamples=30`、`slidingWindowSamples=100` 等）。
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- 这些默认值是"写死在前端代码"还是"后端 `/business/dd/gpr/defaultParams` 返回"？
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- **建议 M1 写死，M2 后端可覆盖**。
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8. **Wiggle 模式细节**
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- Wiggle 画的波形线：正半周填充什么颜色？负半周填充什么颜色？线宽？背景色？
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- 参考标准：地震勘探通常正半周填黑/红，负半周填白/蓝，背景白色。
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9. **打标（Marker）数据格式**
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- 用户说"第一列是道号，第二列是采样点，第三列是类型，第四列是可以插入的里程号"。
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- 这个数据存在哪里？`.mrk` 文件？后端 API？需要样例。
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10. **rd3 格式文档/样例**
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- `.rd3` 是 MALA 三维探地雷达格式，需要头文件结构说明或样例文件，才能写解析器。
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- 是否与 `.iprb` 布局类似（int16 道序存储）？
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### 🟢 低优先级（可开发中迭代）
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11. **独立工作区 vs 底部页签**
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- 当前方案是独立 ADS Dock。如果产品坚持要走底部 `DatasetDetailPanel` 页签，需要大幅压缩 UI（控制栏收进折叠面板，A-Scan 弹窗或取消）。**请确认**。
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12. **性能基准**
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- "几分钟处理完公里级三维探地雷达数据"——具体数据量？
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- 如：10km 测线 × 20道/米 × 516 采样 × 16 通道 ≈ 3.2GB 原始数据（int16）。这个量级全内存+实时处理是否可行？是否需要逐段流式处理（Slab）？
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- **建议先以单测线（~2MB/通道）验证管线性能，再评估大数据量策略**。
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## 8. 与现有架构的衔接点
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| 现有组件 | 衔接方式 |
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| `io/gpr/IprbReader` | 直接复用 `readIprb` / `readIprbRange` 读原始 B-scan |
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| `io/gpr/IprHeader` | 解析采集参数（frequency、samples、traces、timeWindow、distanceInterval）；需扩展字段（date、time、antenna 型号等，如果头文件里有） |
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| `io/gpr/GprSurveyAssembler` | 多通道时复用 `assembleGprSurvey` 装配 `core::GprSurvey` |
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| `core::ColorScale` | B-Scan 上色直接复用，支持全局透明度和 under/over/nan |
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| `core::GeoLocalFrame` / `GpsTrack` | 里程归一化、地形校正需要 GPS 轨迹 → 复用 `GpsTrack` 解析 `.gps` 文件 |
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| `app/panels/KeyValueView` | 对象属性面板直接复用 |
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| `app/panels/ObjectExceptionPanel` / `AnomalyTablePanel` | 异常列表 UI 复用，数据模型从 `core::Anomaly` 扩展为 `core::GprAnomaly` |
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| `ads::CDockWidget` | BScanWorkbench 继承或封装 ADS 停靠 |
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| `DatasetViewState` | M2 可选接入跨视图色阶联动 |
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| `net::ApiClient` / `ApiBatch` | M2 后端对接复用现有网络基础设施 |
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## 9. 风险评估
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| 风险 | 等级 | 缓解措施 |
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|---|---|---|
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| FFT 实现性能不足（带通/希尔伯特） | 中 | 先自实现基2-FFT（516点很小），实测不足再引入 FFTW |
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| 偏移/反褶积算法复杂，M1 难以正确实现 | 高 | M1 不实现（P2），先留接口占位；用简化版本或后端预处理过渡 |
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| 大数据量（公里级）内存/性能不达标 | 中 | 单测线验证通过后，评估是否需要：① 分块加载（Slab）② 处理管线也分块 ③ 降采样预览 + 全精度导出 |
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| rd3 格式无文档，解析器开发受阻 | 中 | 向用户/厂商索要格式说明或样例；M1 先用 iprb 验证全链路 |
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| UI 复杂度高，开发周期长 | 中 | 按 Phase A→B→C 分阶段交付，每阶段可独立验证；BScanCanvas 自绘虽然工作量大但可控 |
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| API 未设计，后端对接延期 | 低 | M1 全走本地文件，视图和控制器与后端解耦；API 就绪后只改 data 层 |
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_本文档为雷达 B-Scan 详情页的完整开发方案。待第 7 节高优先级事项确认后，按第 6 节 Phase A→B→C 顺序进入开发。_
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