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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