本发明公开了一种基于深度学习的探地雷达信号分辨率提高方法及系统，采用高频率雷达和低频率雷达分别采集雷达数据作为训练数据集；构建Cycle‑GAN网络模型，Cycle‑GAN网络包含两个镜像对称的生成对抗网络结构；利用训练数据集对Cycle‑GAN网络模型进行训练；采用训练好的Cycle‑GAN网络模型对实际采集的低分辨率探地雷达数据进行测试，本发明的基于深度学习的探地雷达信号分辨率提高方法及系统，能够基于不配对的高频探地雷达数据标签和低频探地雷达数据样本构造数据集，搭建包含两个镜像对称生成对抗网络结构的Cycle‑GAN网络模型，利用数据集对构建的Cycle‑GAN网络模型进行训练，自适应地学习高分辨率和低分辨率数据域之间的映射关系，高质量地实现探地雷达数据分辨率提高。