INSAR实验报告Word格式文档下载.docx
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k’，。
..
'
MarkerFaceColor’,'
g'
，.。
.
’MarkerSize’，2）；
ylabel（’Pixelcount'
）;
xlabel（'
Realisticcomponent（Re）’）;
虚部：
clear;
clc；
load’Real.txt’;
load’Imag。
[m，n]=size（Imag）；
Imagvector=reshape（Imag，m*n，1）；
maximag=max（Imagvector）;
minimag=min（Imagvector）；
x=minimag：
10:
maximag；
Imagvar=var（Imagvector）;
PDF_Im=exp（—x。
^2/（2*Imagvar））/sqrt（2*pi＊Imagvar）；
pixel_count2=PDF_Im*10*m＊n;
figure；
plot（x,pixel_count2，'
count=hist（Imagvector,x）;
plot（x,count,’rs’,'
MarkerEdgeColor’,'
k’,.。
。
’MarkerFaceColor'
'
g’，...
MarkerSize’，2）;
）；
xlabel（’Imaginarycomponent（Im）'
灰度：
load'
Imag。
Amplitude=sqrt（Real。
^2+Imag。
^2）；
Amplitudevector=reshape（Amplitude，m＊n,1）；
Ampvar=var（Amplitudevector）*2/（4-pi）;
maxAmp=max（Amplitudevector）；
minAmp=min（Amplitudevector）;
X=minAmp:
maxAmp；
PDF_A=X。
＊exp（—X。
^2/（2*Ampvar））/Ampvar;
pixel_count2=PDF_A*10＊m＊n;
plot（X,pixel_count2，'
r’）；
count=hist（Amplitudevector，X）;
plot（X,count，'
rs’,'
MarkerEdgeColor'
，’k'
，。
’MarkerFaceColor’,’g’，。
.。
'
MarkerSize'
，2）;
ylabel（'
Pixelcount’）;
xlabel（’Amplitudecomponent（A）’）；
功率：
load’Real.txt'
txt’；
Powe=Real.^2+Imag。
^2；
[m，n]=size（Powe）；
Powevector=reshape（Powe，m*n，1）；
maxPowe=max（Powevector）;
minPowe=min（Powevector）；
x=minPowe：
10000：
maxPowe；
Powevar=var（Powevector）；
PDF_P=（exp（—x/（2＊Powevar）））/（2＊Powevar）；
pixel_count4=PDF_P*10＊m*n；
plot（x,pixel_count4,’y'
count=hist（Powevector，x）;
holdon;
plot（x，count,'
MarkerEdgeColor’,’k'
’MarkerFaceColor’,'
g’，。
2）;
ylabel（’Pixelcount’）;
xlabel（’Power（P）'
[m，n］=size（Imag）；
Imagvector=reshape（Imag,m＊n,1）；
Realvector=reshape（Real，m＊n，1）;
Phase=atan2（Imagvector,Realvector）;
x=—pi:
pi/100:
pi;
PDF_w=1/（2*pi）；
pixel_count2=PDF_w＊pi/100＊m*n;
plot（x,pixel_count2，’r’）；
count=hist（Phase，x）；
plot（x，count,’rs’，'
MarkerEdgeColor’,’k’,...
’MarkerFaceColor’,’g’，..。
xlabel（’Phasecomponent（Ph）'
实验二INSAR信号统计模型验证
通过MATLAB编程实现INSAR的数据统计特征的表达，掌握用MATLAB编写函数的方法,进一步掌握MATLAB在INSAR实验中的应用.
实验环境及数据
MATLAB7。
通过本次实验，我学会了使用MATLAB在同一窗口中呈现多个图像的方法.这次实验中要考虑L的取值不同给函数图像带来的差异。
通过这次实验，我对MATLAB更熟悉了一些。
用MATLAB编程主要要理清思路，掌握每个函数的用法,这样编程才会顺利。
MATLAB这个软件的功能很强大，以后要好好学习，掌握基本的用法，为以后的学习打下基础.
L=1
L=10
L=20
相干图
L1：
L=1;
Gam=0。
1；
Phai=[-pi：
（2＊pi）/100：
pi];
PDF=pdf_phai（Phai,Gam，L）；
plot（Phai，PDF）；
Gam=0.3；
Phai=[—pi:
pi]；
PDF=pdf_phai（Phai,Gam,L）;
plot（Phai，PDF）;
Gam=0.5；
Phai=［-pi:
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）;
plot（Phai,PDF）;
7；
Phai=[-pi:
（2＊pi）/100:
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）；
Gam=0.95;
（2*pi）/100:
PDF=pdf_phai（Phai,Gam，L）;
xlabel（’Phai（rad）’）;
PDF（Phai）'
L=10;
Phai=［—pi:
3;
pi］；
Gam=0.5;
（2*pi）/100：
pi］;
Gam=0.95；
Phai（rad）'
L=20；
1;
plot（Phai,PDF）；
3；
5；
Phai=［-pi：
7;
PDF=pdf_phai（Phai，Gam，L）;
95；
Phai（rad）’）;
ylabel（’PDF（Phai）’）；
调用函数的源代码
functionPDF=pdf_phai（Phai，Gam，L）
Beita=Gam*cos（Phai）；
temp1=（1—Gam.^2）.^L./2./pi;
temp2=gamma（2*L—1）./（gamma（L））.^2。
/2。
^（2*L-2）；
temp3=（2*L—1）.*Beita。
*（pi./2+asin（Beita））./（1-Beita。
^2）。
^（L+0.5）；
temp4=1。
/（1—Beita。
^L;
ifL==1
PDF=temp1.*（temp2.*（temp3+temp4））;
else
temp5=0;
fori=0:
（L-2）
temp5=temp5+gamma（L—0。
5）。
＊gamma（L—1—i）.*（1+（2＊i+1）。
＊Beita.^2）。
/gamma（L—0.5—i）。
/gamma（L—1）./（1-Beita.^2）。
^（i+2）;
end
temp5=temp5。
/2/（L-1）;
PDF=temp1。
*（temp2。
*（temp3+temp4）+temp5）;
相干图的源代码
Gam=［0：
0.01：
1]；
forPhai=—pi:
pi
SD=sqrt（Phai^2*（pdf_phai（Phai，Gam，L）））
end
plot（Gam,SD，’y'
L=2;
Gam=［0:
0.01:
1］；
forPhai=-pi:
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai，Gam，L）））
plot（Gam,SD,’b’）；
L=4;
1］;
forPhai=-pi：
SD=sqrt（Phai^2*（pdf_phai（Phai,Gam,L）））
plot（Gam，SD，'
r'
L=8；
1];
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai,Gam，L）））
plot（Gam，SD，’m'
Gam=[0：
0。
01：
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai,Gam,L）））
k'
L=16;
plot（Gam，SD，’c'
L=20;
plot（Gam，SD，’g’）；
xlabel（’coherence'
ylabel（’PhaseSD（deg）’）;
legend（'
L=1'
’L=2'
L=4'
，'
L=8'
’L=10'
L=16’,’L=20’）；
实验三、拼接和显示长沙地区SRTM高程模型
实验内容及目的
本次实验的内容是根据给定的长沙地区的SRTM数据（数据格式是。
hgt），通过matlab把给定数据转换成surfer软件能识别的数据格式，然后用surfer软件裁剪和显示长沙地区的数字高程模型。
目的是加深对用MATLAB编程拼接图像，然后初步掌握用surfer软件裁剪和显示长沙地区的数字高程模型.
试验数据
SRTM数据是二进制格式，扩展名是hgt。
数据以块为单位划分,每块包含经度和纬度方向各一度的范围,像素之间的间隔是3″，所以每块包含1201×
1201个像素。
以左下角的经纬度命名的（如图1所示）长沙地区8块高程数据。
试验步骤及结果
1。
Matlab读取和拼接8块SRTM数据
（1）读取数据
例如，读取N27E111.hgt的函数：
fid1=fopen（'
N27E111.hgt'
b’）；
A1=fread（fid1,［1201,1201］，'
bit16'
fclose（fid1）；
A1=A1'
（2）拼接数据
用[]或cat函数实现拼接,例如：
A=[12;
34]；
B=[56;
78];
cat（1，A，B）=[12;
34;
56;
78］
cat（2,A,B）=［1256;
3478]
[A；
B］=cat（1，A，B）
［A，B]=cat（2，A,B）
在数据中有很多无意义的值被赋予了—32768，这些值要去掉换成0或用周围的值替换，这在程序中是用循环来实现的.
拼接图如下：
2。
把拼接好的数据写成Surf可以读的格式
假设拼接好的SRTM存于F矩阵，写为Surf可读文件的程序
Changsha_grid.dat'
w'
fprintf（fid1，'
DSAA\n'
fprintf（fid1,’％8.0f%8。
0f\n'
4804,2402）;
fprintf（fid1,'
％8.0f％8.0f\n'
，111，115）;
fprintf（fid1，’％8.0f％8.0f\n’，27，29）；
％8.2f%8.2f\n’,min（min（F））,max（max（F）））；
fori=2402:
—1:
1
forj=1：
4804
fprintf（fid1,’%14。
5f'
F（i，j））;
fprintf（fid1,'
\n’）;
3.用surfer软件裁剪和显示长沙地区的数字高程模型
首先，打开surfer，找到菜单map下的imagemap,读由matlab生成的数据文件Changsha_grid。
dat,并以out为文件名把图以二进制格式保存在磁盘上。
在surfer的界面上出来了原始图如下：
然后，选择菜单grid下的blank命令，还是打开Changsha_grid。
dat文件，接着打开边界文件boundary_blank。
bln，保存名称是out.grd，格式是二进制的。
最后，在选择菜单map下的imagemap，打开刚才的文件out。
grd；
再选择菜单map下的basemap，打开文件boundary_plot。
bln，出现长沙市的概略图。
用limits属性设置好图的坐标范围,纬度111.8—114.5,经度27。
8—28.7。
最后,选中两副图，在选择菜单map下的的overlap,两张图就叠加在一起了,也就出来了最后的成果图如下：
试验心得
这次实验是根据所给数据将数据转变成surfer能识别的格式，然后在surfer中对拼接好的图像进行处理，对长沙地区裁剪并且显示其数字高程模型。
这次实验遇到了一些问题，比如如何在MATLAB中拼接图像,由于有重叠部分，分成两次来完成，首先是在同一纬度内拼接，后一幅图像要从第二行开始，然后保持拼接好的图像的经度不变，进行纬度的拼接。
由于是初次做,第一次拼接的图像是错位的，但是仔细考虑了拼接的顺序之后，终于拼接成功了。
其次，通过这次实验，以前在书上和课件上看到的都是老师做好的实验图像,根据图像去理解一些信息.通过这次实验，对理论知识有了更深的理解，记忆更加深刻,同时增加了我们将理论知识和实践结合起来学习动力.有些东西，听听就过了，但是没有深入地理解,这样的实验确实可以使我们的理解更深。
试验源代码
fid1=fopen（’N27E111。
hgt’，’r'
b'
A1=fread（fid1，[1201，1201],’bit16'
A1=A1’;
fid2=fopen（'
N27E112.hgt’，'
r’，'
A2=fread（fid2,[1201，1201],’bit16'
fclose（fid2）；
A2=A2’;
fid3=fopen（'
N27E113.hgt'
’r'
A3=fread（fid3，［1201,1201],’bit16'
fclose（fid3）；
A3=A3’;
fid4=fopen（'
N27E114.hgt’，'
’b'
A4=fread（fid4，［1201，1201］,’bit16’）；
fclose（fid4）；
A4=A4’;
fid5=fopen（’N28E111。
hgt’，'
’b’）;
A5=fread（fid5，[1201,1201］，'
bit16’）;
fclose（fid5）；
A5=A5'
fid6=fopen（’N28E112。
b’）;
A6=fread（fid6，[1201，1201］，’bit16’）;
fclose（fid6）；
A6=A6'
fid7=fopen（’N28E113.hgt’，’r'
A7=fread（fid7,［1201，1201］,'
fclose（fid7）；
A7=A7’；
fid8=fopen（'
N28E114.hgt’，’r’,’b’）;
A8=fread（fid8,［1201，1201],'
bit16’）；
fclose（fid8）；
A8=A8'
S1=［A5，A6（:
2:
1201），A7（:
2：
1201）,A8（：
1201）];
S2=［A1,A2（：
1201）,A3（:
，2：
1201）,A4（:
1201）］；
S=[S1;
S2（2：
1201,:
）］;
S（find（S==—32768））=0；
imagesc（S，［1,400]）;
fid9=fopen（’Changsha_grid.dat'
，’w'
fprintf（fid9，’DSAA\n'
%±
ê
Ê
¾
·
û
fprintf（fid9,’%8.0f%8。
4801,2401）；
fprintf（fid9,'
％8.0f%8.0f\n’,111，115）；
%¾
.¶
È
％8.0f％8。
27,29）；
%Î
³
¶
fprintf（fid9，’％8。
2f%8.2f\n'
，min（min（S）），max（max（S）））；
％
fori=2401：
-1:
1%´
Ó
×
î
º
ó
Ò
»
Ð
¿
ª
¼
´
4801
fprintf（fid9,’%14。
S（i，j））;
fprintf（fid9，’\n'
fclose（fid9）;
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