微波遥感实验报告材料.docx

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微波遥感实验报告材料

实习报告撰写的内容与要求　

1.实习任务：

介绍实习的目的、意义、任务及实习单位的概况等内容。

通常以前言或引言形式表述，不单列标题及序号。

2.实习内容：

先介绍实习安排概况，包括时间、地点、内容等，然后逐项介绍具体实习流程与实习工作内容，以及专业知识与专业技能在实习过程中的应用。

本部分内容应以记叙或白描手法为基调，在完整叙述的基础上，对自己认为有重要意义或需要研究解决的问题进行重点叙述，其它内容则可简述。

3.实习结果：

围绕实习任务要求，对实习中发现的问题进行分析、思考，提出解决问题的对策、建议等。

分析问题、解决问题要有依据（如有参考文献可在正文后附录）。

分析讨论的内容、推理过程及所提出的对策与建议作为实习报告的重要内容之一，是反映或评价实习报告水平的重要依据。

4.实习总结或体会：

对实习效果进行综合评价，着重介绍自身的收获与体会，内容较多时可列出小标题，逐一列举。

总结或体会的最后部分，应针对实习中发现的自身不足，简要地提出今后学习，努力的方向。

5.将实习日记按照时间顺序以附件形式放在实习报告正文后面。

实习报告封皮由学校统一印发，正文一律采用计算机排版、A4纸打印。

题目为三号黑体字居中（题目前、后各空一行），正文字体为小四号宋体，要求语句通顺、论述严谨、规范、正确。

字数：

不少于3000。

微波遥感实验报告

1.单雷达影像处理

1.1导入数据

导入武汉市的EnvisatASAR数据，数据文件名：

ASA_IMS_1PNDPA20081221_141624_000000162074_00483_35607_5531.N1

操作过程：

SARscape->Basic->ImportData->StandardFormats

Datatype选择IMS,然后选择数据的输入和输出路径，路径必须都是英文的。

数据的导出，选择JPEG格式，选择输出路径，路径中那个不能有中文。

导入的图像显示结果如下：

（原图太大，插入之后word没法运行，只能截图）

1.2影像多视处理

多视的基本原理：

在方位向或距离向降低处理器带宽，从而将方位向或距离向的频谱分割成若干部分，称为视窗（look），各视窗分别成像后非相干叠加，以抑制噪声。

视窗的个数就称之为视数，它对应于前述的独立样本个数。

INSAR原始数据一般是单视数的，即未作过多视处理的数据，多视处理往往在形成干涉图之后。

多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制SAR图像的斑点噪声。

多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。

选择多视比例系数为5：

1（方位向5，距离向1）。

操作过程：

SARscape->Basic->Multilooking

影像多视化处理的结果如下：

1.3滤波

操作过程：

SARscape->Basic->Filtering->Single

（1）Frost滤波

Frost滤波的系数分别设置为9*9和21*21，进行了滤波处理

（2）Lee滤波：

我将Lee滤波的参数设置为9*9，和Frost滤波进行对比：

Lee滤波

Frost滤波

由上面两幅图下个对比可得:

经过Lee滤波的图像相比于经过Frost滤波的图像，整体上稍微变亮了，更为平滑，噪声去除较为明显。

1.4分析滤波影像

问题：

用滤波后的影像，分别寻找存在体散射、镜面反射、透视收缩、阴影的地物目标，并对各种现象进行描述。

镜面散射：

平整的表面更容易在SAR图像上表现为较暗的区域；如图所示即为由水体造成的镜面反射在雷达图像上造成的暗面。

体散射：

粗糙的表面时常能够得到更高的后向散射。

透视收缩：

雷达距山底的距离小于距山顶的距离，所以雷达波束先到山的底部，再到山的顶部，成像也是。

假设山坡的长度为L，其斜距显示的距离为Lr，很明显，Lr<2,这种情况叫透视收缩。

示意图如下：

叠掩：

当面向雷达的山坡很陡时，出现山底比山顶更接近雷达，因此在图像的距离方向，山顶与山底的相对位置出现颠倒。

可分为如下两种情况：

山坡较陡，雷达波速到达山底和山顶的距离一样，山顶和山底同时被雷达接收，在图像上只显示为一个点。

到山底的距离比到山顶的长，山顶的点先被记录，山底的点后被记录，距离向被压缩了。

这两种情况都是叠掩现象，也称为顶点倒置或顶底位移。

示意图如下：

阴影：

 沿直线传播的雷达波束受到高大地面目标遮掩时候，雷达信号照射不到的部分引起SAR图像的暗区，就是阴影。

在上图中可以看出，红色框中为镜面散射，蓝色框中为体散射，黄色框中为透视收缩，紫色框中为阴影。

下面是各种情况的详细图：

1.5地理编码和辐射定标

SAR系统是测量发射和返回脉冲的功率比，这个比值（就是后向散射）被投影为斜距几何。

由于不同SAR传感器或者不同接收模式，为了更好的对比SAR图像几何和辐射特征，需要将SAR数据从斜距或地距投影转换为地理坐标投影（制图参考系）。

操作过程：

SARscape->Basic->Geocoding->GeocodingandRadiometricCalibration。

地理编码和辐射定标之后的结果如下：

1.6配准

覆盖同一地区的多幅雷达影像，如要进行时间序列分析、动态监测、多时相滤波处理等，需要进行图像间的配准处理。

配准处理要求是斜距几何，并且各个图像采用相同的接收几何。

配准不同于地理编码，地理编码是将每个像素从斜距几何转化为地图投影。

操作过程：

SARscape->Basic->Coregistration。

配准之后的结果如下：

2.InSAR生成DEM

对于要进行干涉的两幅影像，要现将其导入到ENVI中，再进行基线估算和干涉图的生成。

2.1基线估算

打开基线估算面板：

SARscape->Interferometry->BaselineEstimation

2.2干涉图生成

生成干涉图：

输入两景SLC数据，输出数据是经过配准和多视的两景数据的干涉图，和主从影像的强度图。

对该数据集，距离向为1方位向为4的多视，约可得到15米的地面分辨率。

操作过程：

SARscape->Interferometry->Interferogramgeneration->WithOutDEM，打开InterferometryGenerationwithoutDEM面板。

完成干涉后的图像结果显示如下：

2.3去平处理

操作过程：

SARscape->Interferometry->Interferogramgeneration->InterferogramFlattering

去平之后的图像处理如下：

2.4自适应滤波及相干性计算

对生成的干涉图（_dint）进行滤波，去掉由平地干涉引起的位相噪声。

同时生成干涉的相干图（描述位相质量）和滤波后的主影像强度图。

操作过程：

SARscape->Interferometry->AdaptiveFilterandCoherenceGeneration->BoxcarWindow，打开AdaptiveFilterandCoherenceGenerationBoxcarWindow面板：

自适应滤波之后的图像为：

亮色区域相干系数

加载相干性图，打开CursorLocation/Value查看像元值，相干性系数分布在0-1，值越大说明该区域的相干性越高，值越小，表明该区域在两个时相上发生了变化。

白色区域的相干系数

黑色区域的相干系数

在InSAR数据处理中，相关系数是衡量图像对的重要指标，它可以用来选择数据对，也可用来评价图像是否已经配准。

由上面两幅图对比可得，在较黑的区域相干性趋近于0，在较亮的区域相干性趋近于1。

这是因为在黑色区域，雷达回波信号弱，信噪比非常低，故相干系数较小，而在亮色区域却恰好相反。

2.5相位解缠

干涉相位只能以2π为模，所以只要相位变化超过了2π，就会重新开始和循环。

相位解缠是对去平和滤波后的位相进行相位解缠，解决2π模糊的问题。

操作过程：

SARscape->Interferometry->PhaseUnwrapping，打开PhaseUnwrapping面板

相位解缠后的图像如下:

2.6选择GCP

加载并显示ASA_0006_pwr图像，利用ENVI的矢量工具选择控制点，菜单Vector->CreateNewVectorLayer->UseRasterImageFile，选择ASA_0006_pwr文件作为选择控制点的基准文件，单击OK，输入矢量图层的名字以及输出路径。

操作过程：

在VectorParameters面板，选择Mode->AddNewVectors;

在VectorParameters面板，选择Mode->Point为NewVectorsType;

然后进行选点操作；

右图中蓝色框中的红色点即为已经选择采集好的控制点

下面是将矢量控制点导入SARscape，操作过程：

SARscape->Tools->GenerateGroundControlPointFile

2.7轨道精炼和重去平

操作过程：

SARscape->Interferometry->RefinementandReflattening，打开轨道精炼和重去平面板

重去平后的输出结果_reflat_dint和_reflat_upha加载到波段列表中：

重去平之后的图像为：

2.8相位高程转换

这一步是将经过绝对校准和解缠的实际位相，结合合成位相，转换为DEM并进行地理编码。

生成进行了地理编码的DEM文件、相干图像，还有在数据镶嵌中会用到的两个图像精度图像和分辨率图像。

操作过程：

SARscape->Interferometry->PhasetoHeightConversionandGeocoding，打开>PhasetoHeightConversionandGeocoding面板：

相位转高程的DEM图如下：

由上面的图可以明显的看出地形，因此这次的实验还算比较成功。

3.思考题

下图是武汉市PALSAR影像图，其中左图是未经地理编码的斜距影像，右图是经地理编码后的地距影像。

根据SAR侧视成像原理，判断卫星轨道运行方向是升轨还是降轨，并解释原因。

（ALOS卫星为右侧视）。

解答：

根据SAR侧视成像原理，判断卫星轨道运行方向是升轨。

SAR侧视成像示意图：

右侧视SAR成像系统是大多数卫星采用的方式，其图像为：

示例（上下倒置）：

根据上面的分析以及给出的未经编码的图像和编码图像的对比，还有已知的是右侧视SAR图像，因此在这道题中轨道的运行方向是升轨。