针对机场道面地下目标检测任务中，探地雷达（GPR）生成的B-scan图背景复杂、包含大量噪声，尤其是单个B-scan图不能反映地下目标的完整信息等问题，构建一种三维通道和空间注意力的UNet（3D-CSA-UNet）模型对地下目标进行自动检测。首先，设计三维通道和空间注意力并行模块（3D-CS-Block），使模型重点关注雷达C-scan中的地下目标信息，抑制背景和噪声的干扰；其次，设计多尺度的三维分割模型从雷达C-scan中提取不同大小的特征图，以增强3D-CS-Block提取目标特征的能力；最后，使用交叉熵损失函数计算每个尺度下特征图的损失值，从而提高模型的检测精度。在采集的实际机场道面地下目标数据集上，相较于3D-FCN、3D-UNet等模型，3D-CSA-UNet对于脱空、钢筋和钢筋平行目标预测的平均F1至少提高12.33、9.05、11.05个百分点。实验结果表明，3D-CSA-UNet可以较好地满足工程实际要求。
