INSAR实验报告.docx
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INSAR实验报告
实验一、SAR信号统计模型验证
实验目的
通过MATLAB编程,拟合有关SAR数据的实部、虚部、灰度、相位的概率密度曲线，并与实际曲线进行比较，掌握MATLAB编程的初步知识。
实验数据
txt文本格式的实部和虚部数据
实验步骤
一、打开MATLAB，根据老师给出的实部的MATLAB的程序和拟合曲线,试着编出虚部的程序，调试并运行。
二、在实部实验的基础上，接着进行以后的改编,根据各个曲线的表达式，拟合各自的曲线。
实验结果
实部：
虚部:
灰度:
相位：
功率:
实验心得
这是首次用MATLAB编程实现SAR的统计特征图像，由于之前没有用MATLAB编程实现过，所以这次实验是在学习老师所给程序的基础上进行改编的。
学会了MATLAB中画图函数的编写，函数曲线的颜色、线型、多幅图像同时呈现编程方法。
但是功率power的图像画的并不理想，拟合的曲线并没有很好地显示出来。
通过这次的练习，平时老师课件里的东西,我们也能编程写出来,确实让我们学会了理论联系实践，学以致用。
这次的实验还比较顺利，希望在以后的学习和实验中可以更多的学习一些软件，多用编程的思想实现一些自己的想法。
实验源代码
实部:
clear；
clc;
load’Real。
txt';
load’Imag.txt'；
[m,n]=size（Real）；
Realvector=reshape（Real,m*n,1）；
maxreal=max（Realvector）；
minreal=min（Realvector）；
x=minreal:
10：
maxreal;
Realvar=var（Realvector）;
PDF_Re=exp（-x.^2/（2*Realvar））/sqrt（2＊pi*Realvar）;
pixel_count1=PDF_Re＊10*m*n;
figure;
plot（x,pixel_count1,'r’）;
count2=hist（Realvector,x）;
holdon；
plot（x,count2，'rs',’MarkerEdgeColor’,'k’，。
..
'MarkerFaceColor’,'g'，.。
.
’MarkerSize’，2）；
ylabel（’Pixelcount'）;
xlabel（'Realisticcomponent（Re）’）;
虚部：
clear;
clc；
load’Real.txt’;
load’Imag。
txt'；
[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，'r’）;
count=hist（Imagvector,x）;
holdon；
plot（x,count,’rs’,'MarkerEdgeColor’,'k’,.。
。
’MarkerFaceColor','g’，...
'MarkerSize’，2）;
ylabel（’Pixelcount'）；
xlabel（’Imaginarycomponent（Im）'）;
灰度：
load’Real.txt’;
load'Imag。
txt'；
[m，n]=size（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:
10:
maxAmp；
PDF_A=X。
＊exp（—X。
^2/（2*Ampvar））/Ampvar;
pixel_count2=PDF_A*10＊m＊n;
figure;
plot（X,pixel_count2，'r’）；
count=hist（Amplitudevector，X）;
holdon；
plot（X,count，'rs’,'MarkerEdgeColor'，’k'，。
。
。
’MarkerFaceColor’,’g’，。
.。
'MarkerSize'，2）;
ylabel（'Pixelcount’）;
xlabel（’Amplitudecomponent（A）’）；
功率：
clear；
clc；
load’Real.txt'；
load'Imag。
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；
figure;
plot（x,pixel_count4,’y'）；
count=hist（Powevector，x）;
holdon;
plot（x，count,'rs’,'MarkerEdgeColor’,’k'，.。
.
’MarkerFaceColor’,'g’，。
。
。
'MarkerSize',2）;
ylabel（’Pixelcount’）;
xlabel（’Power（P）'）；
相位：
clear；
clc；
load’Real.txt’;
load'Imag。
txt’；
[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;
figure;
plot（x,pixel_count2，’r’）；
count=hist（Phase，x）；
holdon;
plot（x，count,’rs’，'MarkerEdgeColor’,’k’,...
’MarkerFaceColor’,’g’，..。
’MarkerSize’，2）；
ylabel（’Pixelcount'）；
xlabel（’Phasecomponent（Ph）'）；
实验二INSAR信号统计模型验证
实验目的
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。
0
实验心得
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.
实验结果
L=1
L=10
L=20
相干图
实验源代码
L1：
clc;
clear;
L=1;
Gam=0。
1；
Phai=[-pi：
（2＊pi）/100：
pi];
PDF=pdf_phai（Phai,Gam，L）；
plot（Phai，PDF）；
holdon；
Gam=0.3；
Phai=[—pi:
（2＊pi）/100：
pi]；
PDF=pdf_phai（Phai,Gam,L）;
plot（Phai，PDF）;
holdon；
Gam=0.5；
Phai=［-pi:
（2＊pi）/100：
pi]；
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）;
plot（Phai,PDF）;
holdon；
Gam=0。
7；
Phai=[-pi:
（2＊pi）/100:
pi]；
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）；
plot（Phai,PDF）;
holdon;
Gam=0.95;
Phai=[—pi:
（2*pi）/100:
pi]；
PDF=pdf_phai（Phai,Gam，L）;
plot（Phai,PDF）;
xlabel（’Phai（rad）’）;
ylabel（'PDF（Phai）'）；
L=10
clear;
L=10;
Gam=0。
1；
Phai=［—pi:
（2＊pi）/100：
pi]；
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）；
plot（Phai，PDF）;
holdon;
Gam=0。
3;
Phai=［-pi:
（2*pi）/100:
pi］；
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）;
plot（Phai,PDF）;
holdon；
Gam=0.5;
Phai=[—pi:
（2＊pi）/100：
pi];
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）；
plot（Phai，PDF）；
holdon;
Gam=0。
7；
Phai=［—pi:
（2*pi）/100：
pi］;
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）；
plot（Phai，PDF）;
holdon;
Gam=0.95；
Phai=[-pi:
（2＊pi）/100：
pi];
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）;
plot（Phai，PDF）;
xlabel（'Phai（rad）'）；
ylabel（'PDF（Phai）'）；
L=20
clear;
L=20；
Gam=0。
1;
Phai=[-pi:
（2*pi）/100：
pi];
PDF=pdf_phai（Phai,Gam，L）;
plot（Phai,PDF）；
holdon；
Gam=0。
3；
Phai=[—pi:
（2*pi）/100：
pi］;
PDF=pdf_phai（Phai,Gam，L）；
plot（Phai,PDF）;
holdon；
Gam=0。
5；
Phai=［-pi：
（2＊pi）/100:
pi]；
PDF=pdf_phai（Phai，Gam,L）；
plot（Phai,PDF）；
holdon；
Gam=0。
7;
Phai=［—pi:
（2*pi）/100：
pi］；
PDF=pdf_phai（Phai，Gam，L）;
plot（Phai,PDF）；
holdon；
Gam=0。
95；
Phai=［-pi:
（2＊pi）/100:
pi］；
PDF=pdf_phai（Phai,Gam，L）；
plot（Phai，PDF）;
xlabel（'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。
^2）。
^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）;
end
end
相干图的源代码
L=1;
Gam=［0：
0.01：
1]；
forPhai=—pi:
（2*pi）/100:
pi
SD=sqrt（Phai^2*（pdf_phai（Phai，Gam，L）））
end
plot（Gam,SD，’y'）；
holdon；
L=2;
Gam=［0:
0.01:
1］；
forPhai=-pi:
（2＊pi）/100：
pi
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai，Gam，L）））
end
plot（Gam,SD,’b’）；
holdon;
L=4;
Gam=［0:
0.01：
1］;
forPhai=-pi：
（2＊pi）/100:
pi
SD=sqrt（Phai^2*（pdf_phai（Phai,Gam,L）））
end
plot（Gam，SD，'r'）；
holdon；
L=8；
Gam=［0：
0.01：
1];
forPhai=-pi：
（2*pi）/100：
pi
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai,Gam，L）））
end
plot（Gam，SD，’m'）；
holdon;
L=10;
Gam=[0：
0。
01：
1]；
forPhai=-pi：
（2＊pi）/100:
pi
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai,Gam,L）））
end
plot（Gam，SD，'k'）;
holdon;
L=16;
Gam=［0：
0。
01：
1];
forPhai=-pi：
（2＊pi）/100：
pi
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai,Gam，L）））
end
plot（Gam，SD，’c'）;
holdon;
L=20;
Gam=［0：
0.01:
1］;
forPhai=-pi：
（2＊pi）/100：
pi
SD=sqrt（Phai^2＊（pdf_phai（Phai,Gam,L）））
end
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'，'r','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
fid1=fopen（'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）；
fprintf（fid1,'％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））;
end
fprintf（fid1,'\n’）;
end
fclose（fid1）；
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'）；
fclose（fid1）；
A1=A1’;
fid2=fopen（'N27E112.hgt’，'r’，'b’）；
A2=fread（fid2,[1201，1201],’bit16'）；
fclose（fid2）；
A2=A2’;
fid3=fopen（'N27E113.hgt',’r','b’）；
A3=fread（fid3，［1201,1201],’bit16'）；
fclose（fid3）；
A3=A3’;
fid4=fopen（'N27E114.hgt’，'r',’b'）;
A4=fread（fid4，［1201，1201］,’bit16’）；
fclose（fid4）；
A4=A4’;
fid5=fopen（’N28E111。
hgt’，'r',’b’）;
A5=fread（fid5，[1201,1201］，'bit16’）;
fclose（fid5）；
A5=A5'；
fid6=fopen（’N28E112。
hgt’，'r’，'b’）;
A6=fread（fid6，[1201，1201］，’bit16’）;
fclose（fid6）；
A6=A6'；
fid7=fopen（’N28E113.hgt’，’r'，'b’）；
A7=fread（fid7,［1201，1201］,'bit16'）；
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（：
2:
1201）];
S2=［A1,A2（：
2：
1201）,A3（:
，2：
1201）,A4（:
，2：
1201）］；
S=[S1;S2（2：
1201,:
）］;
S（find（S==—32768））=0；
figure;
imagesc（S，［1,400]）;
fid9=fopen（’Changsha_grid.dat'，’w'）；
fprintf（fid9，’DSAA\n'）;%±êʾ·û
fprintf（fid9,’%8.0f%8。
0f\n',4801,2401）；
fprintf（fid9,'％8.0f%8.0f\n’,111，115）；%¾.¶È
fprintf（fid9,'％8.0f％8。
0f\n',27,29）；%γ¶È
fprintf（fid9，’％8。
2f%8.2f\n'，min（min（S）），max（max（S）））；％
fori=2401：
-1:
1%´Ó×îºóÒ»ÐпªÊ¼Ð´
forj=1：
4801
fprintf（fid9,’%14。
5f',S（i，j））;
end
fprintf（fid9，’\n'）；
end
fclose（fid9）;
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